中國的變化總是從廣東開始
中國的變化總是從廣東開始
2005.08.15 |

廣東一向跑在中國改革開放的前頭,除了廣州、深圳兩大城市,無數的台港或本地企業從70年代末就開始落戶在周邊的農業區。經過二十多年,廣東全省第二、三產業的比重已經超過90%,農業比重則下降到10%以下。此外,廣東的進出口占了全中國的三成以上,據說從東莞往深圳、香港方向的高速公路出現塞車,全球70%的電腦產品將出現缺貨。這個舉世聞名的出口加工基地,到底長得什麼模樣?

「城不城、村不村」的地理景觀

以台商密集著稱的東莞,感覺很像台灣桃園、彰化一帶的工業區,主要景觀是連綿不斷的中小型工廠散落於田野中間或街道兩旁。即使在所謂的鎮區或市區,由於大部分的工業是興辦在原有村集體的土地上,少有規劃,因此街道和廠區蜿蜒雜錯。一個個工廠蓋起圍牆,裡面有自己的食堂、宿舍,自成孤島。狹小的巷弄裡,偶爾有幾家雜貨店。傍晚時分,成百上千個工人在飯後的休息時間湧出廠區大門,但門外並沒什麼地方可去,於是就密密麻麻地在巷子裡蹲著,或是到雜貨店買根冰棒吃。去年以來,珠三角很多工廠招不到足夠的工人,因此街道上、工廠圍牆上,到處掛著招聘工人的橫幅。與其相間的,赫然是「結夥搶劫拒捕者可當場擊斃」這樣的大紅布條,看得素來膽大的我,在一片淩亂的車水馬龍裡倏然站住腳,不知所措地前後張望。
當地用「走過一村又一村,村村像城鎮;走過一城又一城,城城像農村」這兩句話形容這種城不城、村不村的地理景觀。在前一階段遍地烽火式的農村工業化過程中,農地以驚人的速度被鯨吞蠶食,農民不再務農。但問題是,沒有了農村,卻也沒有出現像樣的城市。工業產出傲人,但生活環境惡劣;勞資之間、本地人和外地「流動人口」之間的張力如箭在弦。

廣東野心勃勃的城市化策略

廣東一直比較務實,當全國有錢沒錢的大小城鎮紛紛大興土木,興建政府大樓、花園廣場的時候,廣東灰頭土臉地忙著搞工業。如今,若就外觀上論斷,廣東的面子似乎掛不住。這幾年,廣東開始覺得「城鎮化滯後拖了現代化」的後腿,於是現在廣東開始真正砸大錢搞交通建設、城市建設。更值得注意的是,廣東開始一系列將農村變成城市的基層社會和政治改造,五年內要將800多萬農村戶口轉到城鎮生活就業,例如:深圳已經在2004年率先成為全國第一個沒有農村的城市。東莞也計劃在五年內完成所有「村民轉居民」的工作。廣東省長盧瑞華強調,農村城鎮化不是一個簡單「鋼筋加水泥」的建設問題,最關鍵的還是在「如何把進城的農民變成現代人」。
又一次,廣東在推進城市化的過程裡野心勃勃,大膽在戶籍、農地買賣、農村集體產權等問題上先走一步,從事種種突破現有制度的實驗。問題是,農民要變成城市人,但已經是「工人」的外地人,什麼時候才能變成本地人呢?
我彷彿看見兩千多萬外來人口,正從圍牆裡急切向外張望。

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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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