挑戰Netflix、HBO，音樂服務Spotify傳進軍影音串流|數位時代 BusinessNext

網路付費下載音樂平台Spotify正在進行一項重大的改變。

根據兩項針對公司計畫的來源指出，Spotify打算成為一個網路付費下載的音樂及「影音」平台，因此未來將投資於原創內容，並與線上串流影音服務公司Netflix競爭龍頭。 Spotify的轉型最終也將與現存的內容創作者及供應商競爭，例如HBO。我們的來源更表示，Spotify目前正在尋找可以挹注資金及創作獨有內容的夥伴。這樣的決定是否會導致Spotify的新一輪投資，目前則無定論。

目前Spotify從帳面上來看已值數十億美金，這都是有鑒於幾輪大型的投資，最後一次募資差不多就在去年的這個時候。可口可樂公司(Coca-Cola)和高盛集團(Goldman Sachs)的一億美金投資，使Spotify市值三十億美金。Spotify對消費者而言已成為一項非常熱門的服務，但是其商業仍面臨挑戰，原因就是「微薄的利潤」。Spotify並不擁有用戶所聽音樂的所有權，此權利屬於唱片公司所有，因此每當用戶選擇其中的任何一首歌，Spotify都需付費給這些唱片公司。而隨著Spotify知名度越來越高，這些唱片公司收費也越來越高。Spotify原先的計畫是，只要隨著在民眾間的知名度提升，即有能力要求與這些唱片公司協商。

然而這個計畫至今從未發生，在某種程度上的原因是市面上也有數家Spotify的競爭者，針對這些歌曲的所有權提出喊價，即使收取這些費用已成為這些唱片公司的重要收入來源，兩者相較起來Spotify還是依賴唱片公司較多。

成為一個像Netflix的線上影音平台可以如何解決這樣的問題呢？

一年前，Netflix也面臨類似的挑戰，只是面對的是影音而不是音樂。Netflix沒有擁有任何一個串流項目的所有權，其所有權屬於好萊塢的電影公司，因此好萊塢向Netflix收取巨額的費用。於是在同年二月，Netflix做了一些改變。它自製了影集「紙牌屋(House Of Cards)」，此影集可於其平台上播放，且不屬於其他任何一家公司。此影集的製作所費不貲，光是花在每一集的費用就高達五百萬美金，這尚不包括像發放紙牌屋的海報於全國各地等行銷費用。Netflix的賭注是紙牌屋能夠吸引新的平台用戶，而這些用戶在看完所有十三集的影集之後，仍會繼續使用此平台。其希望數年後由這些長期訂閱者所產生的收入，能夠超越影集的大量前期成本。目前還無法確定Netflix的賭注是否會成功。

我們也看過類似的案例。

HBO過去曾經是知名的有線電視頻道，播放戲院已上映過的電影。而之後期開始製作原創電影，例如影集《黑道家族(The Sopranos)》和《慾望城市(Sex And The City)》。現在民眾每個月花費15至20美金訂閱HBO的原創作品，如《女孩我最大(Girls)》和《權力遊戲( Game Of Thrones)》。像製作這類型的節目花費都相當驚人，但是它們卻可以吸引那些會留下來的訂閱者。現在HBO是時代華納公司(Time Warner)盈利最多的部門下之優質產業。Netflix和Spotify針對此次的賭注都認為，他們可以利用網路影音與有線電視的模糊差別，來成功複製此類似的方法，這都多虧於智慧型手機、平板、網路電視和機上盒的興起。

出自《Business Insider》

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。

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。

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。

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。

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