【記者部落格】學運雖然落幕,新媒體才正要開始
【記者部落格】學運雖然落幕,新媒體才正要開始
2014.04.14 | 創業

隨著學生宣布退場,正式邁出立院大門,318學運也暫時畫下逗點。從3月18日開始整整24天,學運新聞鋪天蓋地而來,立院現場網路直播傳遞零時差的即時資訊、傳統媒體大陣仗跟進報導、臉書被學運消息瘋狂洗版……,這場學運打的不僅是科技戰更是媒體戰,各自比拼誰最能吸引大眾的目光。 

先來看傳統電視媒體的消長。根據凱絡媒體的調查報告指出,學運新聞從3月19日於開始新聞頻道發酵,其中「攻佔行政院」及「330凱道大遊行」兩次事件,成為學運期間的收視最高峰。若以4歲以上全體的收視來看,更是近一年半以來的收視最高點(2012年8月2日蘇拉颱風新聞收視率高達5.12)。從收視率分析中發現,無論是國際新聞的馬航事件,或台灣大事的學運事件,台灣民衆對重大新聞的關注度約維持5至7天的時間,超過便漸漸疲乏及失去耐性。 

學運一

若將學運事件分成三個階段細看收視率改變,共分為學運前(3/1~3/17)、學運話題高峰期(3/18~3/25)、與學運話題延續期(3/26~4/10)。在學運帶動下,整體頻道成長5%,其中與學運最直接相關的新聞頻道,收視成長幅度最大,高達35.5%。其他頻道則因學運影響稍有起伏,比較學運前與學運話題高峰期的收視率,影響最大的頻道是日本頻道(-17.16%)、體育頻道(-17.09%)與洋片頻道(-15.54%)。 

學運2

進一步看各新聞頻道的收視消長,比較學運前與學運話題延續期的收視率,年代新聞台成長96.32%最高,其次為壹新聞成長86.83%、三立39.22%。收視下滑的則有TVBSN新聞台18.84%、東森新聞7.75%與非凡新聞7.67%。若以新聞頻道的收視群衆來看,學運期間15-34的年輕族群及年長男性的漲幅明顯,在學運話題高峰期,吸引超過50%的年輕族群觀看電視新聞。  

學運3 學運4

只是就當所有新聞台還在緊盯著收視率,計算著因為學運又上揚了幾個百分點時,「媒體」的角色也正同時發生質變。收視率或許會因為學運這類的重大議題,每天有所消長,但長遠來看,這場學運對媒體的真正意義,一方面是傳統媒體的再進化,另一方面是網路新媒體抬頭的契機。 

傳統媒體要面對的,不僅是新科技的出現,更是讀者面貌的改變。對於早就與網路密不可分,習慣切換於多個螢幕的數位原住民,到底什麼才是他們要的?

以平面媒體來說,除了報紙這樣的實體媒介外,網路上的即時新聞早已成必備,學運期間,有些媒體善用長期累積新聞內容的優勢,在網站上以時間軸的方式,匯整事件經過,同時透過新聞專題聚合文字、圖像、影音和資訊圖表,打造整個事件的資訊入口。更加快速、完整、以及使用網路多媒體的特性,這,是平面媒體的再進化。 

另一方面,這場學運也讓我們第一次看到,未來媒體的可能樣貌。過去媒體擁有高進入門檻、高製作成本和高派送成本的特性,網路的易用性卻讓這一切的權力下放,最經典的例子,就是用拖鞋當腳架,直接用平板電腦即時轉播立院現場,直播速度比出動SNG車還快。接著透過許多網路的協作平台,開始後續的文字轉播與事件紀錄,籌組翻譯團隊,即時發送多國語言的新聞稿,提昇國際能見度,再搭配社群工具的傳播,人人都可以成為內容提供者,展現集體創作的力量。 

網路新媒體讓這場學運,能主動掌握發言權,不再仰賴媒體的曝光,或是受限於版面篇幅,自己就是發布新聞的第一手來源,還反向讓主流媒體跟進報導。同時不再擔憂媒體曲解原意,直播機制還原現場,無限制的網路空間可放上完整宣言。這些在網路上發言的聲量,不僅讓議題熱度持續加溫,進一步引發正反意見的辯論,讓多元觀點在其中流竄,所以大眾不再滿足於傳統媒體的單一觀點與選擇性報導。 

但在歌頌網路科技的同時,也不能輕忽它先天上的弱點:內容趨於零碎、片段,雖然易於傳播,但也洗版快速難於追溯,不易累積長期且完整的論述。資訊量豐富但也過度發散,不易讓觀者掌握重點。但318學運只是新媒體的開端,不是終點,檢討、改進、再出發,未來新媒體的樣貌絕對遠超乎你我的想像。 

這場學運為所有人上了寶貴的一課,如果你是有特定議題想發聲的公民,318學運值得剖析學習;如果你是媒體人,面對這群網路世代的閱聽眾,未來將如何與他們溝通、互動?

過去傳統媒體扮演著守門人與資訊詮釋者的角色,現在網路讓這個角色開始鬆動,如果中間的詮釋過程不能少,那怎樣的詮釋手法才是大眾真正要的內容?學運期間,許多人感嘆電視新聞和網路世界就像兩個平行世界,如果大眾不再透過這個小小的電視畫面獲得滿足,媒體最終也只能失去他們的目光。 

網路出現後,很多人說媒體是夕陽產業,大家再也不開電視、不看報紙了,但事實是,人們對新聞和資訊的需求不會消失,反而更加需要,在資訊爆炸的年代,媒體的角色更加重要。就像這次學運的太陽花,媒體不是夕陽,而是會以嶄新的姿態,重新在數位時代中升起。

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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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