投人?投人!
投人?投人!
2016.10.25 | 創投

創業原本就是一種高風險的選擇,任何項目成王敗寇都有可能,不論是創業者或投資人都難以預料,重要的是不要忘了回到初心,各守本分啊!

投資就是投人,這句話幾乎變成了膾炙人口的至理名言。是這樣嗎?是,也不是。

投人有個隱藏的邏輯,其實是「成王敗寇」。企業沒有做成,顯然是投人投失敗了;企業做成了,顯然是投人投成功了, 因此投人是不是成功,就是看企業是不是成功 ,然而成功都是一個事後概念,在投資前,「投人」永遠是一種態度、一個原則、一項必要條件、一門藝術,絕對無法完全用理性來做判斷依據。

投資人投資企業家是投人,企業家接受投資人的投資也是投人,這就是人的買賣,一開始永遠是「簽字畫押,立字為據」,在之後漫長歷程和數不清的挑戰中,更加是「金蘭結義,歃血為盟」。

投資人與創業家如同身在同一條船上

在我經歷的近十年投資生涯中,總結此中「人」的因素, 第一就是「不忘初心」 。挑戰「不忘初心」的主要有兩個命題,一個叫「貴賤」。對投資人來說,有所謂投貴了,有所謂投便宜了;對企業來說,有估值高了,有估值低了。時間一長,貴賤有時候會硬生生成為摩擦的偽原因,但平心靜氣想,當初投貴了?沒有人把刀架在脖子逼迫投資人投吧?當初估值低了?那企業當時是不是也有一些難處需要幫助?

另外一個命題叫「貢獻」,投資後,企業家會覺得這個投資人沒幫上什麼忙,從此面面相覷;或者是投資人覺得企業家發展太慢,對基金也沒幫上什麼,互相覺得貢獻太小。其實對於企業來說,有錢出錢有力出力,投資人捧的就是錢場,關鍵時刻挺身而出,給錢!這就是最大的幫忙。其他的事情幫是情誼,不幫也算是本分。對投資人呢,「疑人不用,用人不疑」,或者說「既來之,則安之」,判斷做了,投都投了,就耐心觀戰,能幹點後勤就幹點後勤,不能幹就別添亂。所以說第一個人的因素就是回到初心,各守本分。

各自把自己的本分做好,是良好合作的基礎

第二個人的因素叫做「己所不欲,勿施於人」。企業稍微有點發展,買好車,住好樓,裝教主,老想著兌現,假如企業家自己是投資人呢?你會投你自己這樣的公司嗎?對於投資人而言,大部分企業家非常辛苦,在人生最黃金的20歲到40歲辛苦創業,工資不高,拿不到分紅,還有不少都是王老五(當然,創業成功做鑽石王老五也挺好)。有的時候,我碰見一些在垂直領域或者小眾領域做得好的公司,現金流不錯,我就會問︰「你真的想好要融資嗎?你這樣不是很舒服嗎?」其實的確是的,不上市也不缺乏社會價值和認同感,事業發展完全自己決定方向,收入構成和成本結構也不需要定期揭露,我不只一次和不同的企業家說過:「你這樣我挺羡慕的,如果我是你,我不會融資,你真的要想好。」

所以反過來,我經常也提醒自己, 創業者不容易,他們是用自己人生最黃金的時間來做高風險的事情 ,作為投資人要善待他們,畢竟人生更重要的是過程而不是結果。因此雙方都本著「己所不欲,勿施於人」的精神往中間靠攏,幹好工作,過好日子。

寫到這,我突然發現,在寫人的因素時,我腦子裡就湧出不少極為傳統的用詞──「不忘初心」就是「忠」、「己所不欲,勿施於人」就是「恕」,也許是因為中國文化中關於人的因素算是多的,而老祖宗的「忠恕」二字也的確是最好的勸誡。好吧,寫個橫幅,掛在牆上,或者是心裡。

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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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