2013 GMIC全球移動互聯網大會，小米、百度、騰訊、UC等公司巨頭雲集|數位時代 BusinessNext

一年一度的全球移動互聯網大會(GMIC)，今天再度於北京，展開為期二天的盛大活動，內容除了科技巨頭雲集的主題演講之外，也有行動遊戲、行銷、價值等分類領域的論壇峰會，以及去年台灣團隊WaWaBank曾贏得亞軍的G-Startup創新大賽，可說是近年來全球最重要的行動應用、創業相關活動之一，其中，最受矚目的演講陣容，主辦單位今年也找來了許多台灣讀者耳熟能詳的人士，以下就今天登場的講者及其內容摘要整理：

UCWeb(優視) 董事長兼首席執行官俞永福
今年也是2013創業小聚年會講者之一的俞永福表示，移動互聯網(行動網際網路)的創業者都是新興力量，而這些新興力量形成了變量，而改變產業的變量有三：技術、模式、公司，讓他們憑此去挑戰如美國的Apple、Amazon、Facebook、Google，或者中國的百度、阿里巴巴、騰訊等巨頭。

SAP 行動部門總裁普南(Sanjay Poonen)
主要面對企業用戶的SAP，行動部門總裁普南跟大家分享的主題，是各種行動裝置，所產生的海量資料(big data)發展，他並針對這樣的趨勢，提出了一個相當有趣的概念：M2M，可以解釋為人對機器(Men to Machine)、機器對機器(Machine to Machine)的對話，另外，大家知道，目前生活中我們所使用的行動設備，比牙刷還多嗎？

小米公司創辦人雷軍
曾擔任創業小聚年會去年講者的雷軍，是以性價比為人所知的小米手機催生者之一，他這次演講的主題，卻是「共同打造Android的完美體驗」，並且還以「跟同仁堂學產品(真材實料)，跟海底撈學服務(口碑行銷)」，來強調未來小米，甚至所有Android手機商，都應該專注於用戶體驗的提升。

Evernote 創辦人李賓(Phil Libin)
李賓認為， Evernote 的商業模式就只有一個：對願意付費者收費，只有產品做得好，才會吸引用戶付費，而Evernote也才有營收。在競爭上，他則表示不一定就是零和遊戲，也不是什麼都需要顛覆，有時顛覆也會有副作用。對中國創業圈的「模仿」做法，他則覺得其實大家都在模仿，但模仿，若是一種適應當地市場的「改良」，其實也可說是一種創新。

百度行動事業部總經理李明遠
李明遠指出，現今App在推廣時面臨了三大困難：推廣成本快速上漲；缺乏自然加入的用户，推廣的命中率低；以及App下載後不被刪除的機會與持續使用的程度低等，而他認為，自家的平台，對相關的應用開發者，在初期的推廣上，能起到一定作用的效果。

騰訊執行長馬化騰
跟馬化騰同場的來賓，還有知名影星李連杰，但儘管是對話形式而非一人獨腳戲的演講，前者依舊是現場真正的焦點，身兼中國境內QQ、微博、行動即時通訊(微信)三大社交工具巨頭於一身的騰訊，未來的國際化，顯然是許多人都好奇的，馬化騰表示，困難在於文化等層面上，但首先要做好自己，自己跟自己比，不過结果不重要，有這個過程，他就已經很滿意了。

【2013創業小聚暨AAMA台北搖籃計畫年會】
時間：6月26日(週三) 9:30-17:30
地點：台大醫院國際會議中心R201，台北市徐州路2號2樓
講者陣容：英國貿易投資署產業顧問Tony Hughes、UC優視董事長兼首席執行官俞永福、凱鈿行動科技行銷副總經理王為中、雷亞遊戲共同創辦人張世群、 Adonit共同創辦人Zach Zeliff、奇想創造執行長謝榮雅、500 Startups大中華區合夥人馬睿、Cherubic Ventures合夥人Greg Lee、AAMA搖籃計畫北京/上海/台北創業家等
參加方式：5/25前享早鳥票65折優惠
活動詳情：www.bnext.com.tw/edm/meet/30/

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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