數位政委唐鳳:Open Data只是基礎,下個發展目標是Open API
數位政委唐鳳:Open Data只是基礎,下個發展目標是Open API

亞洲首度以設計政策為主題的國際論壇「2016台北世界設計之都 國際設計政策論壇」於本周末舉行,而10月1日甫上任的行政院數位政務委員唐鳳也首度以真人之姿公開發表演說。提到台灣在開放資料的成績時,唐鳳強調,Open Data其實只是基礎,接下來要努力的目標是Open API。

根據英國開放知識基金會(Open Knowledge Foundation)去年底發表的開放資料評比,台灣的資料開放指數在全球149個國家中排名第一,勝過英國、丹麥、美國、日本等國家,也比2014年的第11名和2013年的36名進步許多。

圖/ 英國開放知識基金會

雖然開放指數獲肯定,但是這個結果與一般民眾的感受卻不完全相同?針對主持人《天下雜誌》副總編輯陳一姍提問,唐鳳表示,台灣早在2005年已有公開資訊相關法令,不過「公開」的意思是大家都可以讀,但不能移作他用。此外,因為是「資訊」,因此只能給「人」看,不能給機器看。可是,開放資料代表的是不僅能「讀」,還能「改」,就算是一本厚厚的預算書,民間也能做成好看的預算視覺化,並建立後續系統。另外,資料的好處是只要格式保持不變,就可以用同一套系統做研究,不需要額外開發,對於十年期、二十年期的比較會有幫助。而由於資料可以互相交換,因此也方便全國性、全球性的對比。

行政院數位政務委員唐鳳
圖/ 蔡仁譯攝

不論從公開變成開放或從資訊變成資料,都需要時間。「我們現在只是把最基本的東西做好,上面長出來的社會上或經濟上的應用,在其他國家也都是五年、十年才能看到非常蓬勃的ecosystem。所以我不覺得一開始就要爭取亮點、爭取有感,而是先把底下的東西做好。」

接下來要做的是Open API

唐鳳指出,當Open Data做好後,下一步要做的就是Open API。「Open Data我們現在做到世界第一。但是所謂的世界第一,只不過是像是每個家戶都有水有電、最基本的程度。接下來我希望我們往Open API的方向走。」

他表示,Open API和Open Data有兩個主要不同之處,第一是「自動發現」(API Discovery)。如果有描述性資料可以告訴大家,網站上所有機器可讀的部分放在哪裡、用什麼方式可以自動界接,這樣一來,只需要寫一支程式就能把所有公務機關網站處理好。

第二則是機器可寫入。他指出,目前的階段只有做到機器可讀,但是對於公務體系來說,除非一開始就約好要用完全相同的結構資料,不然很難做到跨機關的界接。如果能做到機器可寫入,未來申請表格、簽公文系統、報稅時,就不一定得用原本廠商設計的介面,而是可以用機器可讀的介面來做。之後當新的載具出現時,可以接到機器可寫入的端口,不需要全部重寫一遍。當每個系統都具備機器可寫入的概念,就能通通界接到同一地方,做各式各樣的應用。

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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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