目睹台灣創業環境之怪現象
目睹台灣創業環境之怪現象
2015.05.17 | 創業

中華民國科技管理學會創業教育委員會與科技部今日假華山文創園區召開創業政策與創業現場研討會,討論以創新創業政策與服務創新的相關議題。在上午的座談會裡,與談人與與會者提問,不約而同地提到他們日前所觀察一些台灣創業團隊的怪現象。

與談人由左至右分別為:楊啟航、吳欣珮、陳良基、周行一、溫肇東
圖說:與談人由左至右分別為:楊啟航、吳欣珮、陳良基、周行一、溫肇東

參賽拿獎金大過於創業心

陳良基教授,台大副校長提到,在台大,剛開始做創意創業學程時,團隊所提出的創業點子與解決方案根本非常地不成熟,看起來只是個研究案在解決一個小的問題,但經過這幾年的訓練與經驗傳承,現在的團隊幾乎都能提出能真實解決現實需求的問題。所以以前Demo day,來參加看案子的投資人是用求的,但現在NTU demo day,外國的投資人都會自己混進來看。但陳良基話鋒一轉提到,現在反而有很多單位辦的創業比賽,參賽誘因都是給獎金。所以養成了許多參賽團隊以參賽得獎拿獎金為目標,而不是為了解決問題的原生創業家,這種目標已經本末倒置。陳認為創業資源也許可以整合;例如臺北市政府已經開始做天使俱樂部,會成立5億的天使基金,這可能就跟台大的天使基金某方面來說是重疊的資源。他認為台大的天使基金計畫也許可以叫停,應該要鼓勵台大的學生多出門去申請、爭取這些外頭的資源。

「不要給學生太多免費的午餐,也許這樣他們才學會有韌性。」陳良基教授表示。

上一代管理過多,風險趨避

早上的會議裡,三個來自學校的與談人都分別談到近來在學校的觀察。政大科技管理所的溫肇東教授提到:「台灣現在的學生不敢冒險,好像是因為家長的關係?」許多學生到學校來,主要是為了取得「工作的保障」。政大校長周行一教授也提到:從觀察政府政策就可以發現,政府或政黨都希望老產業被保護,因為這樣可以保證工作安全。他特別提到一個學生案例:有個政大會計系畢業,成績、表現都非常好的學生,畢業後被順利送去台灣的四大之一會計師事務所工作。這個學生在工作一年之後,得到校友會計師合夥人的肯定,因此被推薦送去紐約的母公司合作一個專案。結果校友會計師合夥人很快就接到這位同學父親的來電:「為什麼要送我女兒去那麼危險的城市,不能選別人嗎?」他認為這種以前年輕人會積極爭取的機會現在卻逐漸被保護孩子很周到的家長給擋在門外。

陳良基教授:「我父母根本不知道我做的這些是什麼。」

多數與會者都認為:我們應該鼓勵這些人勇敢,這其中許多家長自己以前都是中小企業創業家,下一代在做的這些東西,上一代往往都看不懂,就算看得懂,通常也因為技術門檻不會做。台北市產業發展局副局長吳欣珮也提到,許多人認為現有審查補助創業的機制有問題;創業家認為正因為是創業Business Plan不成熟根本就是很正常的事情,創業的初衷、夢想與團隊才是重點。審查委員則往往認為這些補助創業金都是民脂民膏,當然應該小心謹慎。但最近柯文哲市長一直跟我們強調,創業應該比較多失敗才是正常的吧?如果我們做出一種審查機制,補助的案件成功率都很高,那才可能表示我們審查創業的方法可能出了嚴重的問題,應該要檢討這個審查機制才對。國科會前駐舊金山科技組組長楊啟航博士:「台灣現在的政府部門已經形成了一種嚴重的形式主義」,其實這些上一代可能拿一個奇怪的規則在審查新一代。

國際視野不足,in-bound與out-bound都各有問題

有與會者提問包含中央政府(雖然今天現場沒有中央政府代表),台北或高雄這些地方政府鼓勵創業的措施,是否對於來台外國人是友善的。這種立論認為,如果我們要能夠國際化,在先不論租稅、簽證、法規等情況下,這些政府所推出的政策是否精神上也鼓勵在台外國人參加創業團隊甚至在台自行創業。吳欣珮副局長表示,以台北市的立場,當然歡迎這些外國人自行創業或參加創業,但現實環境裡也發現我們在租稅上與法規上不一定具有優勢,如同台下提問者特別提到的,對於中國大陸的態度未明,所以我們也擋住了許多對岸創業家來台的機會。

陳良基說:我們認為台灣在很多技術上都不是問題,也花了許多功夫在準備。如同他手上正戴著的智慧錶,台灣早就可以整合這些產品,阿里巴巴來邀請我們把這個智慧錶整合在阿里雲上,我們當然就鼓勵團隊去。楊啟航說:但還是有很多創業團隊一開始的創業關照都只關注台灣市場,我們當然希望把他們多帶出去延伸,例如台大的3D印表機團隊Flux,我們帶去矽谷三個月,第一個月就在Kickstarter上募了168萬美金,3個月過完就回台灣,「結果現在大四休學在創業了」陳良基說。

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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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