[簡立峰] 開放資料的價值
[簡立峰] 開放資料的價值
2013.10.09 | 人物

每個縣市政府都有自己的App,為什麼不整合起來?以前養蚊子館,現在養蚊子App。如果是開放資料,這件事就解決了,因為會有人去開發成更適合消費者的應用。

政府的資料就是全民資產,傳統概念比較保守,但現在漸漸開放。歐巴馬政府前幾個月才宣布,政府資料預設就要開放,除非機密性資料才能關起來。前陣子和政府合作開放資料平台的過程中,可以看到每個政府單位本身都很認真,但單位與單位間好像就沒有那麼多權利與義務的合作,這是政府本身要突破的。

開放資料對台灣帶來的另一個好處是,我們的軟體網路產業以前常常抱怨政府資料不開放,如果現在開放了,產業還是起不來,那就少一個藉口。但我相信不會這樣,台灣這十幾年來產學沒有整合,才是最嚴重的問題。現在網路科技和軟體的應用很多需要資料,但學校裡是沒有的。這種情形下,如果政府能開放資料,學生在校園裡就能練兵,團隊就能提高技術門檻,等技術成熟就能出來創業。

最近看到的問題是,台灣的技術型創業非常少,大部分是生活產業,那是從生活經驗和人脈裡累積出來的。但是校園或研究機構裡,以技術為基礎的創業幾乎沒有,如此一來無法墊高技術門檻。開放資料多少可幫助拉進這一塊,提供外界資訊、實際參與感和實際使用者。如果憑空想像、自行製造,都不是真實的。

開放資料還包含政府施政的檢驗,或者也可以幫忙傳播施政效果,但政府壓力一定會因此越來越大。政府定期都發布土石流、水位警戒,但誰會知道?大家都是看電視的,但電視沒辦法選擇這麼多來報。其實在颱風來前後,都有淹水警訊,但該知道的人都不知道,因為它沒有地方可以發布,就只能公告在單位的網站上,或者告訴地方防災應變中心,出不了門。已經有警示了,該被警告的卻不知道,這很可惜。

台灣擁有的醫療資料很豐富,因為有健保,但現在大家似乎對這塊很保守,這裡絕對有很大價值。比如說,可以從病人治癒的狀況去回推用藥,交叉比對下可以找出很多問題,可能是醫生或醫院的問題,可能是用藥交叉感染問題。對不少單位來說卻很擔心這種情形,因為有些人覺得當這些資訊透明後,不見得會被正確解讀,造成許多醫療糾紛。但這件事卻對全民健康很重要,甚至可替產業創造商機。

開放資料真正要去突破的,是以後每個單位能不能有一個責任,成為經濟部的一部分,因為如果不是這樣,每個單位的權責就會很保守。現在中央各部會只有經濟部是負責創造經濟機會的,其他都不是,因為目的的關係,會造成他們坐擁金山,卻當成垃圾。健保這資料也是,風險一定有,但應該也能想到方法降低風險。

台灣有兩群人很聰明,念電機和念醫學的,但他們從來沒有合作過。在醫療電子產業其實是有機會的,甚至全民健保就是實驗場所。台灣人看病次數遠高於美國,雖然是2300萬地方,或許等於美國1億人口市場,就是我們醫療電子很適合練兵的地方。台灣大部分電子業都開始往醫療走,光是醫材就不得了,在醫院裡所有用到的醫療設備,能夠做電腦的,這些都可以做。例如大立光能做鏡頭,也能在很多醫療儀器做鏡頭。電子業不應該是電腦業,可以更多元性。(口述/簡立峰  整理/趙郁竹 出自

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關鍵字: #開放資料
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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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