【未來對談(下)】行政院政務委員張善政×凱擘大寬頻董事長鄭俊卿~讓產業自然匯流,就是內容出頭的時候
【未來對談(下)】行政院政務委員張善政×凱擘大寬頻董事長鄭俊卿~讓產業自然匯流,就是內容出頭的時候

Q:凱擘算是在這波趨勢中相當積極的業者,你們思考未來的產業角色是什麼?

鄭:如果把台灣大哥大也算進關係企業,那我們可以做到前面四個:網路、平台、終端設備,還有內容,都已經在做,就剩下產業匯流要等待法規鬆綁。像台哥大跟凱擘就因為黨政軍條款不能結合和跨業經營,目前有些障礙。但看起來政府開始有意要鬆綁,NCC也有類似看法,這會正面鼓勵業者放手去做。

社會學者會質疑壟斷問題,當然也要兼顧公平正義和消費者權益,但我覺得可以比照國外用不對稱管制,業者也願意接受社會公評,接受政府更多監督和限制。像中華電信市占率大,政府就會對它的資費嚴加控管。以台灣的社會氛圍很難被壟斷,媒體已經到了社群媒體的時代,政府也很難控管。

明年可見的規劃是第二季就會推出平板電腦的綁約專案,使用者下載一個App,外出是平板,回家就變電視遙控器。未來家庭用的科技應用會越多,時間一到自然有人會創造更多應用,我們的角色是提供基礎網路環境。包括文創產業、很多年輕人小本經營的應用,我們可以提供他一個平台去販售,利潤拆分,年輕人靠想像力也能有自己的一片天。

Q:數位匯流的基礎在於網路環境,但近來台灣網路基礎建設的狀況令不少人不滿,政策未來會怎麼走?

張:台灣4G已經準備明年釋照了,但釋照以後還有很多布署的工作,現在政府沒有要求嚴格4G,3.9G也是可以的。但3G上網的問題要想辦法在4G時代解決,現在基地台屢屢被抗爭,大家都希望收訊好,但不希望附近有基地台,這很矛盾。

老實說過去幾年台灣的基礎建設是有點慢下來,但馬總統已經開支票,明年底100M就要遍布台灣,只要想要就可以有。再上一層的問題就是大家比較質疑的網路互連問題(IP Peering),NCC已經開始下功夫了,要讓三大電信網路互連免費,當然中華電信有很大的顧慮,但NCC可以放手去做做看。

網路互連總有一天會漸漸開放,很多小的內容業者告訴我,架網站的網路互連費用是他們的一大成本,這的確是一個問題。我甚至認為網路互連比最後一哩(Last Mile)更重要,因為最後一哩是靠挖馬路在賺錢,那不是我們要鼓勵的事情。但大家還是想搶最後一哩,因為可以鞏固加值服務。如果把網路互連放寬,大家都能賣加值服務,而不會多一層成本,有公平的競爭關係。

發展本土內容產業要有配套措施,我們正在構思一個官方平台,還沒取名字,主要目的是讓新內容可上架,不會被平台業者限制,只要不違法、色情的內容,都可以上官方的平台。政府會在有線電視、MOD、YouTube都成立頻道,有內容的人就不用擔心上架問題,藉以扶植新的影音內容,但詳細內容還在規劃。

另外,也促使文化部去補助一些節目,但最終還是要教人家釣魚而不是給他吃魚。只有補助,產業鏈會起來嗎?如果產業鏈沒有起來,那台灣的內容產業永遠都沒辦法翻身。

原文刊於數位時代雜誌2012年12月號

 

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[未來對談]行政院政務委員張善政×凱擘大寬頻董事長鄭俊卿(中):讓產業自然匯流,就是內容出頭的時候

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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