[鄭國威]為何台灣不討論未來?
[鄭國威]為何台灣不討論未來?

最近有機會代表我跟我的組織,面對面見到幾位政府高層官員,深入與他們討論我所知道的網民想法,並從我的角度告訴他們政府在溝通策略上出的嚴重問題。先不管你喜不喜歡現在這個政府(我先講,我不喜歡),我認為更大的問題在於這個政府不討論未來,而且也不知道怎麼邀請外部人士參與討論。

當然,他們會討論台灣的歲入歲出差距讓人心驚、討論台灣持續高升的老年人口比率跟持續減少的新生兒,或是很棘手的能源議題跟兩岸問題,也常常找企業大佬或國外洋佬來對談。這些都跟「未來」有關,但若要更精準描述他們的說法,其實他們的談法,是跟「不知道還有沒有未來」有關。這就是問題,他們談論台灣未來的方式在在表現出他們很憂心、很操煩、很畏懼未來,大部分的討論可以簡化為:「未來會有很多問題,我們要想辦法解決。」

台灣媒體很喜歡刻意讓台灣的官員呈現出很愚蠢的樣貌,而且台灣的鄉民也很愛媒體這一套,因為這讓他們可以罵政治人物罵得很輕鬆,就像罵條狗一樣。我一直反對這種媒體操作,也不認為台灣的官員真那麼差,差到沒有意願或能力面對目前我們的困境。但我還是得說實話,台灣官員對外溝通真的有很大的問題,他們看待未來的方式彷彿面對一個恐怖箱,裡頭可能有蛇有豪豬有大便,自己得伸手進去摸,雖然認命,但是沒有什麼期待。我認為這就是政府跟網民溝通出問題的基本原因。

未來當然有很多問題要解決,但未來同時也有很多未知等著我們探索、等著我們改變。這思考的背後是不同的假設:你希望這國家變得更好、超級好,還是沒事就好?

我與我的夥伴經營的各個媒體或創業計畫,在創立之前,都會經歷一段長期的摸索,找到做這件事的「宗旨」,而這宗旨必須是具有積極未來性的,或做這件事將能夠催化對社會、產業有益的改變。我們的作法是把我們要做的事情先條列出來,然後歸納出抽象層次較高的理念,再找很多事例來挑戰這個理念,直到我們認為這個理念顛簸不破,有高說服力,能夠獲得社群支持。

而這只是開始,等到產品上線,就是得持續不斷地用自己的實踐去替這個理念辯護,同時也積極接受意見、尋求意見,讓我們的理念可以被完善。但通常理念不會有太大改變,要變的只是溝通手法。理念若被接受,就代表我們想看見共同的未來,並且想插手,自己去打造未來。溝通手法很多元,但態度只有一個:「既然我們都想要見到這樣的未來,我開始動手做了,雖然不盡善盡美,有著明顯的漏洞,但你願意一同加入打造這未來的行列嗎?」

我衷心希望,經過幾次溝通,能看見政府開始注意到這點。同時也希望政府外的我們,能夠一起推著政府往這樣的溝通方式前進。我們得讓他們知道我們希望他們怎麼講話,調教政府,人人有責。(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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