林帛亨飆出運動新經濟
林帛亨飆出運動新經濟
2005.10.01 | 人物

出生:1981.01.11
學歷:加拿大Simon Fraser University
第一次開車:6歲(駕駛Kart)
目前擁有的賽車:Formula Renault、F3
為台灣賽車史寫下的記錄:
第一位贏得法國賽車聯盟La Filiere FFSA獎學金的台灣賽車選手
第一位獲得台灣教育部承認賽車學校學歷的車手
第一位贏得德國BMW獎助金的台灣車手
第一位以賽車為項目獲得台灣體委會補助的運動員
第一位在FIA認可國際方程式賽事贏得年度總冠軍的台灣車手

去年九月,全世界最昂貴運動之一——F1(一級方程式賽車),熱熱鬧鬧地在耗資超過百億新台幣的上海賽車場舉行。在比賽的前一晚,來自台灣的十幾位企業界大亨,包括當時宏碁集團董事長施振榮、花旗銀行大中華區總裁陳子政、中信金總經理陳聖德、高盛證券亞洲區副董事長宋學仁,以及金仁寶集團董事長許勝雄等,齊聚鄰近上海的蘇州,聚精會神聆聽一位二十歲出頭的賽車手,對他們解釋什麼是賽車?如何才能看懂F1?要贊助得花多少錢…… 為這群大老闆講解賽車的小伙子,是來自台中的林帛亨,過去三年來,他從亞洲的賽車比賽中快速竄起,今年,他更在亞洲雷諾方程式賽事一路獨走,連勝場次打破這項比賽過去的記錄,提早在九月賽季還沒結束時,以懸殊的領先優勢拿下年度總冠軍。

過去只有準國營企業金援

林帛亨贏得勝利的代價,其實相當高昂。對於不熟悉賽車運動的台灣人來說,始終難以體會一堆車子跑來跑去有什麼高深技術,更無法想像為什麼國外的大企業們,把賽車視為廣告贊助和尋求商機的重要活動。林帛亨指出,他今年的勝利因素很簡單,除了技術團隊成熟的默契,最重要的是他今年找到了兩千萬賽車贊助。前兩年,台灣觀光局和中國石油贊助他參賽,林帛亨的車上貼著斗大的「TAIWAN」和「中國石油」,奔走在亞洲各大賽車場,今年車上則漆上「中華電信」,伴隨他在亞洲雷諾方程式賽車上大放光芒。
「充足的預算真的很重要,讓我可以盡所能把車子調校到最佳狀態,」林帛亨接受訪問時表示。「前兩年有一次在日本比賽,就是因為車子出問題,找不到現金調度,別人在練習,我卻是整個下午都在張羅錢的事,還沒比心情就輸了。」
林帛亨分析賽車這個昂貴遊戲背後的道理:如果只是志在參加,像輪胎這類消耗性零件,你可以用到撐不下去再更換,但你若要拚前幾名,「每次出場後就換一次機油,一個週末用掉兩、三套輪胎,這是最基本開銷。」所以雖然參加的是同樣等級比賽,目的不同,經費可是天差地遠。(Auto Driver)主編陳政義指出,這正是在F1場上,法拉利車隊每年要花掉超過百億新台幣,而幾支吊車尾的車隊,每年只要花幾億新台幣,同樣可以跑完賽季的原因。

贊助賽車打入大品牌網絡

對起步中的台灣運動經濟產業來說,企業界對賽車贊助還是相當陌生。不過,向來走在自創品牌前頭的宏碁,長期贊助F1賽車已有超過五年以上歷史。另外,去年統一集團為了進軍大陸飲料市場,也以每年約一百萬美元預算,贊助英國車手馬伊思,以全車廣告的方式參加亞洲保時捷Carrera Cup賽車,都是近來相當大手筆的例子。
貼滿各式花花綠綠貼紙的賽車,背後牽動的是一個龐大的商業邏輯。(Racing Net)總編輯許俊麒指出,賽車是個高速、昂貴又有生命危險的運動,它的運動特性會讓觀眾在觀看比賽時,長時間而且集中注意力在車子本身,所以「車身廣告化」,不僅是一種有效的商業宣傳,更是賽車運動中極重要的經濟行為。此外,還有個更實質的意義,就是贊助商之間的交流,可以藉由觀看賽車變得更熱絡。
林帛亨認為,宏碁贊助法拉利F1車隊,其實Acer的商標貼在車身的哪裡,並不是最重要的事,而是透過這種一半設備交換,一半金錢贊助的方式,Acer爭取成為歐洲、甚至是全球頂級品牌價值的眼球注目。再者,比賽期間經銷商或商業夥伴藉此從事各種社交活動,更是商機無限。「這就是賽車之所以這麼有商業價值的原因,車身上的貼紙,其實只是它的最表層意義而已。」

賽車手兼當業務員的辛酸

「台灣車手與台灣企業」的結合模式伴隨林帛亨進入國際舞台,但是這過程最辛苦的地方,是他在賽車場外必須努力爭取廠商的認同。「其實我就是個業務員,不過,我的工作比一般業務員還難一些,因為我沒有具體的產品可賣,只能努力解釋什麼是賽車的價值,」林帛亨感慨說,在沒有賽車文化的台灣,所有的事情解釋起來,真是難上加難。
林帛亨就像是個台灣賽車的驚嘆號,他代表的不只是台灣車手站上世界舞台,更值得注意的,是以賽車為主軸帶動的操作邏輯,是此刻台灣產業老闆們該學習的新經營觀念。

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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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