尋找中國的新女生
尋找中國的新女生
2005.09.15 |

我在台大念書的時候,曾經組織過一個女性主義學生團體,叫「台大女研社」。當時我們出版了一份校園刊物,取名為「新女聲」。這個名字,其實是五四時代一個女性刊物的名稱。 80年代後期的台灣社會,因為許多在政治、社會領域竄起的新女聲,戲劇性地改變了既有的性別關係。反觀中國,共產黨一向高舉「婦女能頂半邊天」,婦女幾乎是「自然而然」地全力全力投入在工作上頭,整個社會渾然不知「家庭主婦」為何物。在中國的雙薪家庭中,夫妻共同分擔家務,包括做飯和帶孩子,都是社會習慣。中國社會不需要為特別主婦伸張正義,也不需要「新好男人」運動。龍應台為文大肆稱讚「上海男人」,反而搞得他們不知所措,以為自己被罵了。
但是在大陸一切進步口號的背後,「不用爭取」、「不許爭取」也許正是問題所在。在一個缺少質疑的社會,社會不存在自我定義的空間。
然而人們總有些難以被滿足的慾望,總有想突破些什麼的衝動。90年代末以尹麗川為首出的「下半身寫作」浪潮,弄得文壇一片不自在。不過文學的閱讀人口不算多,絕大部分無以名之、沛然莫之能禦的能量,是泛濫在網路裡,從木子美到芙蓉姐姐。

那個跳樓自殺的北大女生

此外,也有苦悶的極致。2005年春天,一個北大中文系女生從教學樓的屋頂跳下,當場死亡。教室裡都是同學,但除了聽到一聲悶響外,天井裡的景象似乎平靜地不自然。女生沒有流太多的血,沒有想像中的恐怖場面。她就靜靜地死了。在她跳樓前,北大的BBS上流傳著一封遺書,引起廣泛的討論。出事後,相關文章都被刪被封了,無法斷定死者到底是不是作者。但這封遺書,讓所有看過的人無法忘記。
我列出一張單子,左邊寫著活下去的理由,右邊寫著離開世界的理由,我在右邊寫了很多很多,卻發現左邊基本上沒有什麼可以寫的……是的,二十年,但是卻無法忍受這種行屍走肉一般的生活,覺得生活如同死水泥潭一般,而我自己其中,猥瑣、渺小而悲哀,不可能再做出任何改變……人應該有選擇死亡的權利……
非關生活困苦,非關人權,甚至非關愛情傷痛。我把她的遺書存在電腦檔裡,看著就想哭,始終很難打開,真的寫些什麼。

有自己主張的新生代女生

這半年來,「超級女聲」風靡大陸。因為內容太像「American Idol」了,我始終覺得肉麻,完全沒看。但最近在新聞報導裡,我看到在決賽裡脫穎而出的李宇春,眼睛不由得一亮。怎麼也不會想到,冠軍是個男孩模樣的女生,唱歌的時候有王子般燦爛自信的笑容。她在決賽當日的手機短訊投票得到三百多萬票的支援,而且已經在全中國有上百萬自稱「玉米」的「宇迷」。全中國的大人,尤其男人,都不知道這些小孩在瘋什麼,隱隱覺得不對勁之際,也只能罵罵年輕一代淺薄。
完全的消費時代,庸俗的市場運作——但我忍不住要微笑。這場「民主造星」的大戲彙聚了少女們身體的慾望和反叛。大家借力使力,享受了一刻跳出死水泥潭的暢快。快樂一點,也許她們會在不知不覺之間,改變世界。

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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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