【科技評論】 林宏文~從微信、阿里巴巴、臉書到9158 網路投資的幾個原則
【科技評論】 林宏文~從微信、阿里巴巴、臉書到9158 網路投資的幾個原則
2013.08.22 | 創業

最近我應邀做了一場有關「全球網路股投資」的演講,其中我提到了幾個投資的原則,在這裡與大家分享。首先,我很驚訝有許多人對網路的觀念,還停留在二千年的「網通泡沬」,其實,網路早已成為生活的一部分,不僅不是泡沬,還有扎實的獲利,並且把許多傳統事業都打垮了,傳統書店倒了、實體商店關了,都是因為網路已經壯大並壓迫到實體經濟。

在對岸的大陸,網路產業更造就了許多新富階級,根據最新的2013年中國富豪排行榜,前兩名是騰訊的馬化騰及百度的李彥宏,身價分別為466億元及410億元人民幣,把金融地產及其他傳統產業等富豪遠遠地拋到後面。

至於尚未掛牌的阿里巴巴,由於無法計算市值,所以馬雲暫時未列名富豪排行榜,但若觀察阿里巴巴旗下的淘寶網與天貓網2012年銷售額達1.1兆元人民幣,上線僅二個月的「餘額寶」,資金規模就達到二百億元人民幣,一下子就擠進大陸前五大基金之列。網路的力量如此強大,的確令人刮目相看。

另外,如何挑選好的網路股,我認為從自己使用的生活經驗中去觀察,絕對可以找到最好的投資標的。Google在2004年以85美元掛牌時,當時我就覺得這是一個絕佳的投資標的,因為我每天都要使用Google搜尋,而且覺得相當好用。一位創投的朋友也跟我說,他在2009年買了iPhone3GS之後,很喜歡蘋果的網路應用平台,就在200至300美元之間買了不少蘋果股票,賺了好幾百支買iPhone的錢。

此外,我自己最常使用的臉書,今年以來,很明顯感受到臉書積極推銷廣告,經常有讓人不喜歡的宣傳廣告跳出來,而這些創造收入的動作,其實都是因為臉書自去年五月掛牌以來,股價一直低於承銷價38美元,經營團隊受不了股民的壓力,才選擇做此決策。

果然,後來臉書公布第二季營收大增五成以上,並出現轉虧為盈,淨利還高達3.33億美元,股價當然也跟著突破掛牌時的38美元。從自己的使用經驗中去尋找投資線索,一定會有意外的收獲,當然,經營者也必需從追求獲利與照顧用戶權益兩者中求取平衡,否則老是跳出令人反感甚至情色的廣告,很可能還要冒著用戶棄你而去的風險。

另外,我也跟年紀稍大的投資朋友說,如果自己不熟悉網路產業,一定要「不恥下問」去問小你三十歲的年輕人,千萬不要覺得問小孩子很丟臉,尤其是當下年輕朋友最著迷的東西,其中必有商機。因為,對於網路,下一代絕對比你更行,現在孩子一出生,就活在數位世界裡,他們是網路的原住民,許多操作網路的能力都是本能,像我就有很多不熟悉的手機功能,女兒永遠都可以比我更快找出來。

因此,選擇買賣網路股標的,一定要先問問年輕人現在流行什麼,最近用戶大增的Line與微信,讓Line的母公司NHN及騰訊股票大漲,而阿里巴巴為了反制微信而去加碼新浪,又讓新浪股價不斷拉高,百度還花了19億美元買了91無線。看看年輕人手上瘋什麼,投資明牌就在這裡。

最近,一位朋友就告訴我,大陸有一個網站叫9158,是取「就約我吧!」的諧音,這家公司的商業模式,基本上就是「美女+大爺」,美女在網站上唱歌跳舞,讓上網的有錢大爺爭風吃醋,於是就花大錢買虛擬貨幣,爭相送花、送車甚至送房,公司和美女就採取3:7分帳。

這家被稱為「網路夜總會始祖」的9158,還曾經發生過一件事,執行長有一天半夜接到一通電話,一位大爺要買50萬人民幣的虛擬貨幣,原因是他要送一位美女1128架飛機,因為這個女孩的生日是11月28日,這筆消費總額值34萬元人民幣,因為金額太大,所以只好趕快通報執行長。

由於獲利驚人,9158在大陸也掀起一股跟風,一家叫YY語音的公司甚至還獲得小米機執行長雷軍的投資,還順利到美國掛牌,但也因為走在法律邊緣,到底是「情色服務」還是「愛慕經濟」的討論也很多。值得注意的是,這家公司最初股東是來自台灣的創投基金,但最近公司已加碼數十倍把股票買回去,也讓台灣的創投大賺出場。

選擇網路投資標的還有很多原則,例如網路軟體的介面好不好用,設計方不方便,絕對是決定成敗的關鍵,另外,行動通訊已是目前的主要戰場,誰布局最好,贏面就最大,這些基本判斷原則都有很多案例,未來有機會再來談了。

[林宏文] 目前擔任《今周刊》顧問,也是環宇電台FM96.7 財經熱點 及 交大幫幫忙 節目主持人。曾任《今周刊》副總編輯,《經濟日報》記者,畢業於交大電信工程系,天津南開大學經濟學碩士,主跑科技產業,著有《競爭力的探求》,《管理的樂章》,《惠普人才學》,《商業大鱷SAMSUNG:21堂課三星從賣米小舖到賣全世界》等書。部落格: http://owenlin.pixnet.net/blog

(本專欄反映作者意見,不代表數位時代立場)

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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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