[Meet創業之星]研發獨門教材,希平方讓你看YouTube學英文
[Meet創業之星]研發獨門教材,希平方讓你看YouTube學英文

靠著翻譯YouTube影片學英文的方式,由希平方團隊推出的網站「看YouTube學英文」,成立兩年來已累積5萬名會員和17萬名粉絲,今年六月還推出獨門課程「攻其不背」,透過同時訓練聽說讀寫的計畫式學習,讓學英文變得更加全面、有效率。

由兄弟檔曾知立、曾知業成立的希平方,兩人因為爸爸的關係,從小英文就很好。原先爸爸因為從事貿易,常需要和外國人溝通,因而自學英文和阿拉伯文,哥哥曾知立回憶,以前爸爸常用複讀機學習,把三、四台機器都按壞了,在1985年爸爸更直接成立懷澤公司,自推語言學習機。

爸爸自學英文的成果,連帶改變了弟弟曾知業的一生。原來就在曾知業國中畢業後、等待上高中的暑假空檔,爸爸決定來個英文特訓,以自己整理的學習方法,用五本空音進階、等同大學程度的教材訓練弟弟,每天學習6到8小時,聽書讀寫並進,就此奠定曾知業的英文基礎。

上高中後,曾知業在英文課時並沒有特別認真,也沒有上補習班,但成績依舊很好,甚至引來老師好奇詢問。大學考上交大電子,直到唸完研究所後,期間也沒有特別加強英文,在沒有準備的情況下報考多益,沒想到考了890分,順利拿到金色證書。事後回想國中畢業後的那段特訓時間,「這是個徹底改變我一生的暑假,」曾知業笑著說。

雖然曾知立不像弟弟一樣,經過暑假的英文特訓,但英文也很好,後來到美國唸書、工作,弟弟則選擇到竹科就職。兄弟雖然分道揚鑣,但曾知立卻一直覺得:「爸爸這麼好的教學,應該用網路系統化呈現才對。」於是兄弟倆決定辭去工作,一起創業。

在輕度學習上,希平方透過網站「看YouTube學英文」和粉絲團,率先吸引大量想學英文的人,由團隊精選影片、翻譯中英字幕,也提供單句重複、收藏單字和佳句等功能。粉絲團則透過張貼片語的方式,讓使用者在零碎時間內學會特殊用法,目前網站已累積5萬名會員和17萬名粉絲。

曾知立認為,雖然YouTube影片很多,本身也有英文字幕功能,但並非所有影片都適合學習,由系統自動翻譯的字幕也不一定正確,因此團隊堅持每支影片都由成員精選,百分之百自己翻譯。目前團隊中有三位中英文編輯和外師顧問,力求影片正確性。目前網站共有600支影片,約維持一天產出一部影片的速度。

希平方同時也和各大媒體或內容網站,《商業周刊》、《親子天下》、女人迷、《天下》、UDN、癮科技等,進行英文教學的專欄合作,增加知名度。此外,也和翰林出版合推數位學習平台,共同製作適合7、8、9年級生的線上影片教學。

但推出網站只是團隊的第一步,自2012年成立以來,團隊就不斷研發重點產品「攻其不背」,也就是將爸爸神奇教學法系統化的產品,終於在今年6月推出。曾知立表示,這是一種同時訓練聽說讀寫的計畫式學習,強調不用背誦,全都由團隊自製教材,甚至另聘美國資深編譯Mr. Stewart(前《The China Post》責任編輯)校訂。

目前「攻其不背」已有200堂課,依個人學習速度不同,每堂課約需45到80分鐘,在學習過程中,系統會偵測個人的英文程度,自動選取下一堂課程。課程同樣從YouTube影片出發,只是提供更多功能,像是文法解釋、句義分析、口說練習、跟讀對照、聽寫測驗等,也設有發問小秘書的機制,提供一對一個人的專屬家教。

「攻其不背」以課程數計費,目前定價為120堂6000元、30堂1800元、60堂3300元,使用者需於半年內上完課程。目前團隊也正和企業用戶或學校洽談合作,尤其希望偏鄉地區的學生,也能擁有好的英文學習環境。

雖然目前團隊擁有網站端和課程端兩種產品,但曾知立認為,兩者服務並不互相衝突:「網站是基礎的輕度學習,課程則是長期的系統學習。」未來團隊也打算開發App,並從台灣出發,鎖定大中華區學英文的使用者。

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(圖說:希平方團隊,從左至右為共同創辦人曾知立、設計Reha、編輯Silvia、共同創辦人曾知業。圖片來源:林衍億攝)

【創業教我的事】創業需要強烈動機;創業需要完全投入;創業不要擔心抄襲;創業不能故步自封。還有最重要的,創業者要懂得廣結善緣。

Q1.創業至今,做得最好的三件事為何?
專心經營網站內容,目前已達17萬粉絲。投資研發學習系統並申請專利,築夢踏實。積極推動異業合作,已和多家企業、媒體、出版社洽談合作計畫。

Q2.最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應?
「網路上免費學英文的資源那麼多,希平方為何與眾不同?」
網路上大多數免費分享的資源出處不明,分享者的程度參差不齊,對於在茫茫資訊海中尋找解答的學生來說,是很大的困擾。但希平方團隊成員深耕英語學習15年,對於教材正確性要求嚴謹。

團隊 Team
技術、設計、業務、中英編輯共10名

公司服務 Project
網站:看YouTube學英文
英文課程:攻其不背

成立時間 Founded Time
2012年2月

主要用戶 user
老師、學生、上班族進修、企業團體

商業模式 Business Model
網站免費使用,課程依照堂數收費

網址
http://www.hopenglish.com/

關鍵字: #Meet創業之星
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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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