[蘇麗媚] 讓夢想極大化吧!
[蘇麗媚] 讓夢想極大化吧!

年輕人為什麼這麼憤怒?年輕人的機會在哪裡?這一陣子,包括我在內,許多人都在思考這個問題。從大環境看,在全球化、科技化兩大作用力交互之下,不只是台灣,全球的年輕人都面臨一種對於未來的不確定感,因這樣的不確定,也帶來一些衝突與反思。不過,就如同狄更斯所說:這是最壞的年代,卻也是最好的年代,關鍵在於我們願不願意打破框架去看世界。

最近看到一個有趣的例子。一個年輕的印度人在市場裡賣菜,活潑的表現,受到市場裡婆婆媽媽的歡迎,影片最後出現了一個商品廣告。表面上看,這不過就是一般的廣告嘛!是也不是。其中奧妙之處在於,過去的廣告是設定好劇本,找演員演出,然後促銷商品,但這個例子裡,印度的年輕人本來就是在市場裡這樣賣菜,然後他找了朋友錄了影片上傳網路,沒想到頗受歡迎。後來被品牌企業看見,直接在既有影片素材上加入商品銷售的元素進行融合,達成一種新的內容產製商業模式。

這個故事的幕後推手是2009年成立的全球最大文創共生平台Talenthouse,他們結合品牌與藝術家,讓來自全球各地的藝術家參與創造性合作。主要品牌橫跨電影、攝影、時尚、藝術及音樂5個領域,目前在美國洛杉磯、英國倫敦及印度孟買設立據點,提供9種語言版本,用戶數達320萬。過去36個月中,產生了70份計畫書、100個品牌連結、20萬個社交網絡、3萬個登記的使用者和1萬5千個創意。

歡迎來到平台共用、創意無國界的世界。傳統經濟模式是透過大量生產,達到降低製造成本,進而提升在市場上的競爭力。這幾年,強調客製化、差異化、彈性化的創意經濟興起,結合在地文化的微創業成為一股重要的創新力量,我們能不能把握這樣的機會?

在這樣一個流經濟時代,之前我們談過跨業匯流,互相去除邊界,在特定環境內發揮共創的精神後,應該再進一步思考,我們可以如何共用?怎麼樣在這樣的匯流環境下,去連結到更多人與資源?比如說紅牛拍的許多極限運動內容,用這內容去跟不同的單位創造新的內容可能。

這次做書店的案子,採取「共用」內容、開放的試驗,就讓我受到鼓舞。像是跟樂視網與新浪的合作,本來預設的就是播映及一些社群互動,沒想到就連結到香港獨立紀錄片的邀展,雙方正討論辦一場台灣vs.香港的獨立書店對話。又像是紀州庵,它本身就是一個獨立書店,也是一個實體的平台,所以我們就可以在裡面舉辦12家獨立書店的聯展。然後也意外地跟礁溪老爺酒店連結起來,未來可以推出相關的小旅行。甚至也跟知名的社群部落客老查合作每月以書策展的活動,這些都讓我們相當驚喜。

雖然我們談了很多數位匯流,但多數還是停留在傳統內容生產的模式,然後透過新媒體工具傳播,在內容產製的本身並沒有出現什麼顛覆性的創新。剛好台灣的人才有瓶頸,利用Talenthouse的模式,也許可以在形式上找到人才出路的可能性。比如HTC需要拍一支廣告片,就可以用一種全球徵才的專案來進行,而有能力的人才,也有機會找到全球工作,但不需要全球移動的可能性。我們可以自覺,在這個匯流無框架的年代,有很多方法能將夢想極大化,千萬不要落入魯迅在《阿Q正傳》裡面所描述的那種被釘住的困境。(原文刊於數位時代雜誌2014年6月號) .

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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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