IDEA+S Taiwan Forum 創新未來~從有表情的機器人,到永續旅行的意義
IDEA+S Taiwan Forum 創新未來~從有表情的機器人,到永續旅行的意義
2013.12.03 | 行銷

IDEA+S Taiwan Forum,日前在台北國際會議中心舉行,而主題則是「創新未來」。在台灣談創新,刻板印象往往立刻聯想到標誌性的科技產業,不過實際上,創新當然不是科技的專利,而這場由資策會主辦的「創新論壇」,所邀請來的分享嘉賓,則從四個不同的角度─科技、社會、商業,以及產業,分享他們各自的經驗。

科技創新─石黑浩,日本大阪大學教授
過去數位時代曾經介紹過的仿真機器人,「生父」便是今日活動的首位講者:大阪大學的教授石黑浩,而且來的不只本尊,更有他的「分身」──打扮相同,長相更如出一轍的機器人。分享一開始,石黑浩就先跟坐著的「另一個自己」打了聲招呼,分身也立刻以相同的聲音做出回答──可說是令人印象深刻的開場。不僅如此,真正的演講者,其實也是這位「分身」,而石黑浩大部分的時間,其實只是坐在一旁的椅子上,藉由預先錄下的演講內容,再透過「分身」機器人表達。

石黑浩表示,雖然機器人是他研究的具體成果,然而他真正想了解的,其實是人類。因此不像許多注重功能性的非人型機器人,石黑浩的作品不但外型像人,而且諸如表情、動作、對外界的反應,都嘗試盡量貼近實際的人類。他認為,這樣的機器人固然有可能挑戰「人類的定義」,但另一方面,也能在許多地方幫助解決一些問題:比如,人類國寶的獨特技藝,也許便能透過這樣的方式保存下來;另外,一些像是櫃檯詢問人員,內容重複性高、單調的工作,也可能讓他們代勞;而可以拿在手上的Elfdroid「手機人形」,更是呼應現代人跟智慧手機緊密關係的嘗試。

社會創新─Aino Mensonen,VTT芬蘭技術研究中心資深科學家
隨著網路跟社群媒體的發達,如今的企業在跟一般使用者溝通的時候,不僅較以往即時,也改變了許多組織的產品服務設計流程。Mensonen是VTT芬蘭技術研究中心的資深科學家,而其OWELA開放式創新線上空間,便是一項協助企業從早期發想、原型設計,到最後生產、銷售,加入使用者參與討論、回饋,進而改善最後的產品服務。

在生活便利的台灣,恐怕很難想像,芬蘭有些北部偏遠地區的居民,當地的網路基礎設施不佳,而報紙等紙本媒體到手上的時候,往往也已不是「新聞」,因此「數位報紙」可能正是解決之道,為此,Lapin Kansa─一份成立於1928年的芬蘭早報,找上了OWELA。藉由釋出各種試用版給當地的居民試用,儘管一開始有些人不太習慣「一大早」看報紙,但六個禮拜後,這些習慣以廣播當最新消息來源的居民,都能夠認同數位報紙的重要性,甚至有人還因此改變了一天的作息。

商業創新─Scott Bailey,Mass Challenge夥伴關係資深總監
在創業風潮興起的今天,育成加速器等幫助創業者的資源,可說愈來愈常見,不過,號稱全球最大創業育成中心的Mass Challenge,卻有一個很大的差別:非營利組織(NPO)的身分。因此,雖然每年拿出100萬美元舉辦創業競賽,但最後的獲獎團隊,不僅不用拿出股權,甚至可說沒有任何附加代價,而且,幾乎任何人都能申請──只要你自認創業的項目符合Mass Challenge的「影響力」(impact)標準。

Mass Challenge夥伴資深關係總監Bailey 2009年從學校畢業時,美國仍於金融危機後的蕭條狀態,因此當這位社會新鮮人選擇創業,並在向銀行遞交申請書的職業履歷欄上「留白」時,對方還以為他忘記寫了。當然,Bailey理解創業有很多風險,但他也強調,最大的風險往往也表示最大的回報,而他認為,現在正是成為創業家最好的時間─從2010年8月至今,Mass Challenge已經幫助加入的新創企業募集了超過4.72億美元的資金,創造了超過4000個工作。

產業創新─Jamie Sweeting,美國國際永續旅行協會理事長
乍看Sweeting的分享主題─綠色與觀光業,似乎沒有太直接的關聯,不過事實上,不論是從企業或是產業的角度,實現「綠色創新」,絕對不僅僅是迫於環境因素的考量。Sweeting表示,以永續的概念來發展觀光並不難理解──唯有保持的美好,觀光客才會上門,然而,在商業考量常常勝過一切的今天,要推動綠色創新,顯然必須從企業身上下手,而要讓企業產生意願,「利誘」顯然更勝強取。

Sweeting舉例,以節能而言,雖然可能會對一些能源需求大的企業產生影響,然而由於全球的能源成本不斷的提升,長期來看,節能其實也是節省成本的方式;又或者保護水資源不受汙染,對以水作為主要原料的飲料公司來說,其實也是保護自身的權益;即使綠色創新措施本身,對企業並沒有直接的好處,但能夠提升企業的形象品牌,尤其對大企業而言,已經是相當值得投資的事──正如Sweeting所說,嘗試永續也許不見得就能代表成功,但不永續卻是註定失敗。

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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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