【Meet創業之星】 傳遞知識與經驗的課程媒合平台-你知我知好學網
【Meet創業之星】 傳遞知識與經驗的課程媒合平台-你知我知好學網
2013.09.25 | 創業

隨著網際網路的發達,有越來越多人開始透過網路獲取新知、學習分享。循此趨勢,由高階經理人、連續創業家、外商公司背景所組成的團隊,於今年7月推出「 你知我知好學網 」,作為一個傳遞專業知識與經驗的教育媒合平台,提供實體課程的線上報名,並且讓社會中許多有能力且樂於分享的人,能透過該平台的介紹,讓這些寶貴的知識與經驗得以傳遞出去。

你知我知好學網是由華陽開發董事長王韋中所投資,營運長林才越帶領10人團隊執行。團隊各自有其專業領域,皆是已在職場上打滾多年的經驗老手。但即便如此,林才越看重的仍是以教育理念為先,「所招募進來的夥伴,都必須親自一一面談了解是否對教育有相同的熱忱與信念,」他說。

對教育會有如此迫切感,來自於林才越的親身經歷。頂著華頓商學院留美學生的高學歷光環,與曾任MMA避險基金營運長背景的他,當時想把這些專業知識與經驗分享出去,卻一度因為不知如何招生感到進退維谷。他說,「台灣的教育環境顯得過於封閉及保守,讓非正式的學習課程,普遍未受到重視。」因此集結一群對教育事業充滿熱忱的團隊,發揮強大的執行力,從產生點子到完成上線,僅耗時82天。

目前網站上已累積有80多堂課程,依學員興趣所需提供各式選擇。主要分為五大領域-投資理財、生活美學、職場應用、親子遊藝及公益相關。不論是專精於某領域,繼而練就獨特技能的達人;或是名聞遐邇的專業講師、學校單位/企業等開課機構,皆是網站上目前的課程來源。合作單位包括TEDxTaipei、政大公企中心及愛料理等。

為顧及內容品質,申請上架的課程皆會經過團隊初步審核。使用者可透過網站提供的簡易搜尋功能,依課程類型、講師、關鍵字找到符合結果的課程內容。此外,網站提供獎學金回饋,只要完成課程的學員,或是介紹他人報名,即能獲得3%的紅利,可用於下次報名其他課程時使用。

然而,對講師而言,只要專心備課,設定好開課人數、場地及課程售價,其他工作包括商品管理、行銷招生、報名、金流、課務皆由團隊一手策劃執行,簡化開課流程,省去講師不少行政負擔。也因此,「反而老師比學生踴躍,報名申請授課講師的人比學生還多!」常常在外接觸課程講師的業務副總陳宏欣說。

林才越認為,人與人之間的互動交流仍是影響有效學習的重點,因此目前以實體課程為主。而好學網為了發展「人人是老師,處處是教室」的願景,上課地點並不侷限在四四方方的教室內,也許未來計畫是能帶著小朋友到大自然學習昆蟲知識,實際在生態環境中學習。

團隊給自己的目標,在年底前計畫單月產出100~150堂課程內容,針對課程進行系統化的流程管理。同時也策劃「大師講座」,邀請產業內有影響力的名人對談,從舉辦線下實體活動帶動線上網站流量,預計明年年中可達損平。

Q1. **** 作為知識提供者與需求者的媒介平台。對老師而言,我們具有良好的服務,能夠簡化行政流程與報名管理,同時協助招生事宜。對學生而言,我們可以簡易搜尋課程,並提供獎學金回饋,嚴選課程,提昇學員滿意度。

Q2. **** 我們希望傳遞的精神是「好學,是一種生活態度;知識的傳遞與獲得,是一種幸福」。你知我知在未來將邀請知名講者舉辦主題式的學習,同時建立好學網在教育領域的角色,同時希望透過更多開課單位、素人老師的合作達成這個目標。

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圖說:行銷總監葉佳佳、業務副總陳宏欣、營運長林才越、技術長陳心印。(攝影/周書羽)

團隊 Team 10人,包含業務部門、行銷部門、技術部門。

公司服務 Project 整合線上報名與實體課程的網路平台,以此成為促成知識和經驗傳遞的管道。並提供便利的課程搜尋功能、獎學金回饋、以及值得信任的報名機制與課程篩選制度。

成立時間 Founded Time 2013年5月

主要用戶 user 學員:24-35歲好學、具有進修意願之男女上班族

老師:開課單位、機構或有教學意願但苦無管道之素人老師

商業模式 Business Model 與授課者間的分潤機制、課程上架費、活動舉辦為主要獲利來源。

網址 http://www.uknowiknow.com/

[社群活動]
創業小聚第47場陣容堅強!五組不同領域的團隊(雲端監控系統、C2C代購網、電商行銷、廣告應用App、民宿管理系統) x Cheetah Mobile獵豹移動高級總監施子薇,2014年11月19日晚上@YOUR SPACE,歡迎一起來交流!

關鍵字: #Meet創業之星
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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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