[林昶聿] 中國契作740萬台灣青年?爹不疼娘不愛的臺灣創業者們
[林昶聿] 中國契作740萬台灣青年?爹不疼娘不愛的臺灣創業者們
2016.07.14 | 創業

這幾天在台灣新創圈最引起討論的關鍵字,除了「亞洲矽谷」、「Uber」,大概就是商業週刊一篇「招聘740萬台灣青年」,討論「中國國台辦史上最大商業契作!」的報導了。

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圖片來自:千圖網

報導的副標題依然聳動,「給房、給生活費,還給百萬創業金,中國國台辦史上最大商業契作!」內文寫道:「價值新台幣兩千億元」,一整個就彷彿是不把台灣年輕人挖光、挖空,就誓不罷休、志在必得的高傲姿態。

先不論 740 萬臺灣青年要創業這數字是否合理。這事其實可以切成幾個層面來討論。

首先是,到中國大陸創業,是不是真的有那麼好拿錢?又是不是真的有那麼容易賺錢?其實在新創的圈子裡,大家總開玩笑地說:「媒體,尤其傳統媒體,往往都是慢半拍的。」

中國大陸的新創圈,早已經進入「資本寒冬」

筆者曾於 2014 年就讀北京大學的光華管理學院(主修 MBA)。北京作為中國創業聖地(或者說勝地),又恰逢大陸近年來創業龍捲風四起,人人都想當那「風口上飛起來的豬」,在多次參與所謂「創業比賽」的同時,也真正親眼見證過,傳說中的「風投(即台灣所指的創投)會追著你跑,拜託你收下他的錢」的盛況。

2014創青春全國創業競賽的頒獎典禮,作者提供

2014創青春全國創業競賽的頒獎典禮,作者提供

中國政府方面,為吸引海外優秀人才歸國,從中央到各級地方政府所祭出的各種優惠政策、計劃、補助,包羅萬象,琳琅滿目,讓人眼花撩亂。別的不說,就說那名氣最高的「千人計劃」(全名:海外高層次人才引進計劃),中央政府給予每人人民幣 100 萬元(注意是每人不是每團隊,團隊依各級政府補貼,多在人民幣 500 萬到 2,000 萬元不等),不受戶籍地限制可選擇國內任一城市落戶,只要註冊公司,各式社會保險、醫療保險、住房補貼、子女教育、探親、安家等等待遇,甚至還有買房補貼!中國吸引海外人才,又豈止限於台灣?又豈止是今年才開始?

貝加爾湖邊的寒冬,作者提供

貝加爾湖邊的寒冬,作者提供

反倒是這兩年以來,由於先前炒作過熱,致使難以計數的新創在前面幾輪的募資以後,因為看不到業績和營收的支撐,使得資金斷鏈,最後團隊解散打包回家。投資人也漸趨保守,中國新創圈多流傳在今年(也有一說是自 2015 年年底) 陷入「資本寒冬」。這時台灣媒體反而大肆報導「中國招募台灣新創團隊」了!?真令人哭笑不得。

臺灣政府說要做『亞洲矽谷』,卻趕走 PayPal 和 Uber

假如「契作」台灣年輕人真的這麼容易,對於台灣政府內的政策制定者、執行者而言,也該有所檢討。姑且不論中國市場的規模是真實抑或想像,中國政府任事者的積極、速度和資源對接,或許才真的是吸引台灣創業者前往的關鍵。

「你說要做亞洲矽谷,卻打算趕走 Paypal 和 Uber」,數位時代翻攝自靠北工程師粉絲頁

「你說要做亞洲矽谷,卻打算趕走 Paypal 和 Uber」,數位時代翻攝自靠北工程師粉絲頁

日前,Facebook上的社群「靠北工程師」上一則「你說要做『亞洲矽谷』,卻趕走 PayPal 和 Uber」,酸度爆表,卻切中要害。更早之前,詹宏志為第三方支付十數年來和政府相關部門的抗爭。馬雲來台一句:「台灣都是六、七十歲的老人在談創新」,就算換黨執政,也難見一絲覺醒。姑且不論亞洲矽谷「蓋大園區」、「發展地方」的硬體思維,對團隊來說,光是申請台灣政府的補助計劃,要先寫個一堆文件不說,好不容易通過一關又一關曠日廢時的簡報、審核,還得憑一堆紙本發票報帳,還得檢查會計項目,到入帳之時已不知何日,更不論那一大堆不知所謂的結案報告文件了。對新創事業而言,最重要的資本不是金錢,而是時間。和對岸相比,人家直接核給現金的做法,也無怪乎不少創業者嗟嘆在台創業「爹不疼、媽不愛」,實在差得太多了!創新創業是台灣邁向下一個產業的希望所繫,執政者應多聽取第一線創業者的意見,切忌在象牙塔裡照過往的陳舊經驗,閉門造車才是。

今天中國契作,如果換做明天他國呢?

從另一個視角,中國拿著大把銀子來挖台灣團隊,不見得會是台灣的問題。畢竟,中國的市場,尤其網路經濟,有其獨特的生態,和外部差距太大。台灣團隊前往中國大陸以前,應當仔細評估,是否從此以後就要以中國大陸為主要的發展市場。中國市場變動雖快,沒有五年十年,也不是可以輕易攻下的。十年之間,或許有競爭者已經攻佔北美、歐洲或東南亞,其間的機會成本,不可輕忽。畢竟,中國很大,但世界更大。如果當真無法判斷是否要以中國大陸為主要市場,那麼當地加速器所提供的入駐半年的優惠條件,也提供團隊一個容許錯誤的嘗試機會。只是,新創團隊永遠要記得,創業就是事業本身必須要賺錢,才能長久永續。如果只靠補助,那萬一政策改變之時,又要如何維持呢?

最後,筆者沒說的,或者,我只願意留一點尾巴的是,如果今天捧著大把資金和市場潛力來挖台灣團隊的,是新加坡、韓國,甚至是菲律賓或越南政府,那麼台灣的各界輿論,又會怎樣看待呢?

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關鍵字: #亞洲矽谷
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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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