眾達國際法律事務所主持律師黃日燦:心懷世界,才能衝出去
眾達國際法律事務所主持律師黃日燦:心懷世界,才能衝出去
2015.02.24 | 科技

「當企業無法再靠『自我有機成長』(Internal Organic Growth)擴充營運規模時,如何透過併購調整體質、脫胎換骨,已經是不可忽視的經營課題。」2009年被選為「亞洲頂尖25位併購律師」的黃日燦,曾經手美國雅虎併購台灣奇摩,以及富邦金併購安泰人壽、中國京東方併購台灣美齊科技、聯發科併購晨星等交易案。台灣科技業併購新創團隊面臨了哪些挑戰呢?黃日燦發表了他的看法。

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(圖片來源:林衍億攝影)

當全球各國大型企業都在併購的時候,台灣的大企業是否要加快腳步追逐這波浪潮,將會是2015年必須要面對的課題。然而在決定展開併購之前,至少有幾個面向需要抽絲剝繭、深入了解一番,才能為企業長遠發展進一步定奪,真正掌握要面對的產業環境挑戰。

大企業與新創團隊難連結

第一個挑戰是,大企業與新創團隊本來就很難連結在一起,這是普世現象。雖然網路創業圈一直認為和大企業缺乏連結,但眾達國際法律事務所主持律師黃日燦認為,這並不是台灣獨有現象,新創與大企業本來就很難連結在一起。「新創與舊有大產業有很大的落差,這一點都不稀奇,所有國家都一樣。」黃日燦認為,老產業與新產業本來就不容易連結,因為需要的資源與人才都不一樣,如果容易連結就不叫老產業。這些大企業如果忽然之間就能聽懂新創團隊在做的是什麼,那就表示這個團隊的創新還不夠。

以阿里巴巴為例,一路走來也是從零開始,沒有哪個舊產業在初始階段就全面支持,但馬雲沒有怨天尤人。「因此團隊要先找到立足點,還有心懷世界,才能真的衝出去,否則只是一個夢而已。當碰到挫折,也不要太快定調,歸咎都是環境的問題、都是大企業不給資源的問題、政府政策太顢頇等,當然這些都是重要的原因,但在這些事實無法改變之前,你必須更加確定自己要走的路。」黃日燦分析。

硬體對新創團隊不見得加分

第二個挑戰則來自於台灣科技大企業的強項是硬體,對網路與新創團隊來說不見得能加分。併購案必須買賣雙方情投意合,也就是「郎有情、妹有意」。然而台灣企業決定要併購網創團隊時,卻時常出現團隊並不想讓大企業併購或投資的狀況。一個極具國際市場發展潛力或已經拿得出國際布局成績單的優秀團隊,會同時思考有併購意願的台灣大企業能給團隊什麼樣的願景?能幫助團隊在世界舞台更上一層樓嗎?併購的金額大小僅是考量因素之一。「台灣的企業能給團隊世界的舞台嗎?如果不行,就算台灣企業有百分之兩百的併購意願也沒有辦法。」黃日燦強調。

加上台灣大企業的強項是科技硬體,對於網路與軟體等新創團隊來說,不見得有很大的加分作用。「舉例來說,台灣國際性科技企業都是硬體通路,對於網路與軟體等新創公司的價值意義有限,除非新創團隊對科技大企業或傳統舊產業的『本業發展』也有加乘效果。」黃日燦說。

對網路與軟體用戶不在行

第三個挑戰是台灣大企業的確比較不懂併購網創團隊「買用戶」這件事。台灣企業還是比較擅長評估硬體製造團隊的價值,對於網路與軟體行業不在行。

黃日燦以Facebook用190億美元購併WhatsApp為例,Facebook的併購案是為了取得WhatsApp的4億名用戶,若把WhatsApp的4億名用戶除以190億美元(也就是一個用戶約47.5美元),得出來的結果並不昂貴。另一種說法是,Facebook擔心中國騰訊把WhatsApp買去,因此「先下手為強」。「假如有一家公司講中文已經有4億用戶,不講中文也有5億用戶,還有誰可以打倒這間公司?有人說Facebook怕等騰訊買去才發現就太晚了。」

但Facebook的併購邏輯,台灣企業不一定會接受與認同。「台灣企業會捨不得花這麼多錢,企業會覺得WhatsApp哪有這麼高的行情,190億美元最後買到的是什麼?只能買到用戶數量,其他全是空的。對於這樣的併購,台灣企業不太會接受,甚至會覺得『不踏實』。不過,也有少部分的企業已經慢慢在改變,例如台灣的有線電視公司會開始計算每位用戶的營收貢獻度(ARPU),而不是去計算公司資產有多少。」黃日燦形容。

黃日燦

出生: 1952年
現職:眾達國際法律事務所主持律師
學歷:哈佛大學法學博士
曾參與的併購案:奇摩與雅虎的併購交易、富邦金控併購ING安泰人壽、中國京東方併購台灣美齊科技、聯發科併購晨星

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第249期)
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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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