[創業小聚NO.41]在獨特市場發現意想不到的創意|數位時代 BusinessNext

第41場創業小聚，請來Womany共同創辦人張瑋軒、RE.MU共同創辦人暨首席營運長楊千儀、Voicetube創辦人詹益維、方舟數位創辦人黃智仁、雪爾萊克創辦人鄭翰霖等五組新創團隊，介紹他們的服務。主題分享則邀請微軟創投加速器中國駐企技術官沈強分享，創業團隊如何從「解決使用者問題」的初衷出發，逐步擴大市場，進入跨地區、規模化的服務。

Womany ／共同創辦人張瑋軒

Womany在創業之初，就成立《四個女生的創業日記》（已更名為女人迷創業總部），跟大家分享創業過程中的發現，分享有趣、有用的文章。女人迷的目標是程又青型的女性，希望照顧女性全方位的需求。2013年5月做「臉紅紅女人私密心事」，結合兩性愛情觀點，邀專業醫師和性治療師寫文章，討論區累積超過5萬個討論串。此外，也成立「生理期小紅盒」，65%以上會購買者。

RE.MU ／共同創辦人暨首席營運長楊千儀 Emily

將在六月上線的新服務為Hire me個人造型顧問，楊千儀指出，美國有許多新創公司提供個人造型服務，當你在上傳單品時，也無形中建立自己的衣櫃和檔案，任何人都可以看到你的衣櫃和個人檔案。當你發現一個品味跟你很像的人時，就可以付錢給對方，請對方教你如何穿搭。未來也不排斥開發二手衣交換。商業模式為廣告、導購、在每次Hire me的交易中抽取手續費等。

Voicetube ／創辦人詹益維Richard

不僅加入中英文字幕，提供句子重覆播放功能。只要點擊字幕就可查詢單字，也有真人發音。此外，也讓使用者可以練習口說，檢查自己的發音，還能測試學習效果，網站中的克漏字、單字測驗等，確認自己吸收了多少。目前會員已有13萬人次，影片累積11萬小時，成長40倍。

方舟數位／創辦人黃智仁Santiago

4Gamers是台灣唯一結合線上與實體賽事的電子競技遊戲社群平台，讓賽事能輕易執行及管理，並從中挖掘台灣電競人才，也運用專業賽事直播系統轉播重點賽事，創造玩家更緊密的互動。黃智仁開發出來的電競系統，特點在於克服電競遊戲的賽制和計分問題，也為選手建立生涯記錄，同時也會記錄選手使用的配備，成為全球唯一擁有龐大選手資料庫的平台。商業模式為幫遊戲原廠、設備商舉辦電競比賽。目前並沒有競爭對手，今年將向海外市場推展。

雪爾萊克／創辦人鄭翰霖Shock

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2014年3月，雪爾萊克銷售53家店。也有銀行找他們，想把信用卡紅利點數轉換成一般店家的點數。鄭翰霖說，雪爾萊克提供O2O應用的最後一哩路。預計6月會再佈建150家。

從創業初衷，到規模化服務

微軟創投加速器中國駐企技術官沈強指出，初創企業是一個臨時組織，目的是尋找一個可重複、可模成長，在創業的過程中不可避免的探索商業模式及面對挑戰，經歷了過渡期，再開始考慮現金流收支平衡。

沈強說，「死亡的方法比生存的方法多」。產品和服務發展過程中有三個關鍵因素：

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。

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。

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。

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。

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