[Meet Taipei 2014] 如何激發創新、黏住用戶?走入12月創新創業展,掌握有效方法
[Meet Taipei 2014] 如何激發創新、黏住用戶?走入12月創新創業展,掌握有效方法
2014.11.13 | 創業

PChome詹宏志在TEDxTaipei 年會中,說到「我們不要怕動盪,因為穩定性結構就是世襲。我們必須鼓勵創業與新產業發展,尋找破壞性創新,迫使舊勢力尋找新能力,創造有利年輕人的創業環境是成熟企業的責任。 」

國際研究暨顧問機構Gartner指出,物聯網的背後推手將來自鎖定利基市場的Maker和新創公司,而非科技廠商、消費產品公司或大型企業。預估至2017年,50%的物聯網解決方案將源自創業三年以內的新創公司。

以色列知名投資人Michael Eisenberg觀察,「樂觀與堅韌」造就以色列為一座創業國度!樂觀,是想像世界的能力,堅信自己的事業和處境在未來會更美好。堅韌,則是使樂觀變成現實的驅動力,通過持續不斷的努力去實現。

2014年台灣創業圈最大盛事「Meet Taipei 2014創新創業展」,將在12月9-10日於臺北文創大樓6樓隆重登場!今年大會主題為「新世代的力量」,聚焦雲端服務、社群互動、穿戴裝置、物聯網應用、創新設計等領域,活動內容包含12月9日大會論壇、12月10日Neo Star創業之星Demo Show,以及12月9-10日兩天的創新創業展覽,將為與會者帶來前瞻的創新視野,一同翻轉現況、打造新未來!預計有超過3000人次參加。

《數位時代》長期關注創新創業議題,透過「創業小聚」長期投入創業相關社群及活動,並連續主辦五屆「Neo Star創業之星」選拔和報導、以及年度Demo Show,今年特將此活動擴大為兩天的「Meet Taipei 2014創新創業展」,首日(12/9) 大會論壇,鎖定國際經驗、軟硬整合、Maker創業、雲端應用,以及近年甚為蓬勃的北京創業環境……等主題,講者陣容包括:

◎以色列知名創投Giza Venture Capital合夥人分享:中東矽谷如何被打造出來?
◎前富士康集團行政總裁、現為Maker創業導師程天縱分享:如何抓住物聯網創業潮?
◎矽谷軟硬整合應用 gTar創辦人Idan Beck分享:如何軟硬交融,讓學音樂變簡單?
◎落地深圳的加一聯創(1More)創辦人謝冠宏分享:如何從供應鏈開始,硬加軟聯合創新?
◎Seeed Studio及柴火創客空間創辦人、硬體加速器Haxlr8r共同創辦人潘昊分享:如何從idea到prototype,實現初衷?
◎數位娛樂領導企業-樂陞科技創辦人許金龍分享:如何發揮新創業力量,共好共榮?
◎Adonit孔嘉業、Vpon吳詣泓、活動通羅子文、時間軸葉建漢,四位台灣創業家分享:征戰國際市場的勝出關鍵?觀察兩岸創業環境的心得……

第二天(12/10) Meet Neo Star創業之星Demo Show,總計有29組團隊以6分鐘時間,展示創新服務與商業模式,應用領域包含軟硬整合、物聯網、社群服務、企業應用、App開發、數位行銷與健康醫療等;並有21位評審團,如CyberAgent Ventures、微軟創投、AppWorks、TMI創意工場、Cherubic Ventures、新加坡祥峰投資,以及一零四、華碩雲端、阿瑪科技、研華科技、獵豹移動、時尚集團等公司之高階主管,皆積極投入新創公司的策略性投資或聯盟。

除了大會論壇、創業之星Demo Show之外,場外2天的創新創業大展,近100組展位更是重頭戲!體驗創新服務、觀摩創新思維、尋找策略聯盟夥伴、發掘未來商機、提升產品知名度、搜集目標客群的使用意見、發掘具潛力的投資對象、認識未來人才……各式各樣的媒合機會,加上國內外的創業者、企業家、投資人、各產業關注創新應用的經理人,都將在兩天創新創業大展中,穿梭、連結、建立起多元可能性和商機。

12月9-10日Meet Taipei 2014創新創業展,邀請您一同參與!

Meet Taipei 2014創新創業展
●地點:臺北文創大樓6樓,臺北市信義區菸廠路88號6樓
●活動與時間:
大會論壇/12月 9日(二) 9:30-17:00
創業之星Demo Show/12月10日(三) 9:30-17:30
創新創業大展/12月9-10日9:00-18:00
●報名方式:
論壇及Demo Show早鳥票11/20截止。單日票1300元、雙日票2300元,以及學生票
創新創業大展招商11/21截止。每組5000元,含配電/網路/夾燈
大會網站http://meettaipei.tw

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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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