東森新聞報
東森新聞報
2007.01.01 |

「有天晚上,我半夜4點多被地震搖醒,就急著想要在我們家網站上發新聞,後來想想,又回去睡了,」《東森新聞報》(ETtoday)總編輯蔡慶輝微微一笑,「網站上已經有3篇新聞了。」24小時輪值的記者守在辦公室裡,創造出即時新聞的價值。
2000年5月正式上線的東森新聞報,對新聞和網路新媒體的結合已經有詳細的規劃。總編輯蔡慶輝帶著十幾年的年資從《聯合晚報》投入網路新媒體的時候,就是看準了網路和新聞結合的契機。「網路這個新科技可以給新聞業帶來一個新的機會和新的可能性。」東森新聞報看到網路媒介的可能性,就是即時新聞和影音新聞。
新聞媒體需要大量人力成本,24小時的新聞報導更是。比起每日出刊的報紙來說,全天候的電視新聞頻道已經稱得上即時,但是網路上的新聞報導,已經超越每個鐘頭的更新,去追求每分鐘的更新。蔡慶輝說:「我們對記者的要求,是在事件發生過後10到20分鐘之內寫出新聞來。」
「只要地震來的時候,我們家的流量至少暴增一倍。」蔡慶輝說。《東森新聞報》共三十幾位編採人員每日輪值,就是務求成為最即時的新聞媒體,事實上,就連其他新聞媒體也會到《東森新聞報》取材,關注最新的新聞動向,蔡慶輝表示:「長期的訓練與自我要求,讓速度成為我們的競爭優勢。」
此外,與電視新聞結合的網路影音呈現也是《東森新聞報》的特色之一,開站以來6年的新聞片段都可以在網路上看到。除了新聞之外,東森電視的影音內容也都累積在網站上,包含時尚走秀的片段、演藝圈明星的記者會、旅遊生活、可愛動物的圖片或影片。
「影音新聞是我們的核心價值。」蔡慶輝說。網站從最初的發想就已經將影音納入考量,雖然網路上的影音分享到最近才開始熱門起來,但《東森新聞報》早就已經看準了網路媒介一定會走到影音的領域,用6年的時間逐步成立一個影像資料庫。未來不限於東森電視本身的內容,也打算和其他內容業者合作在網站上推出更多影音服務。 

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中時電子報
舊報業成功多媒體化

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「我們提供的是多媒體服務,以後不只是和網路競爭,而是多元競爭,和所有媒體競爭。」《中時電子報》總編輯郭至楨說。能夠因應使用者的需求,轉化「新聞」的形式與內容,就是網路媒體的關鍵。
「舊的讀者希望舊的媒介,看報紙就看報紙,看電視就看電視,」總編輯郭至楨說:「但新的讀者學習用各種不同的媒介來獲取新聞,所以我們也要考慮不同的載具。」對《中時電子報》來說,新聞放到網路上,不只是文字的電子檔,而是因應不同載具的內容。同樣的新聞內容,除了網頁外,還有PDF版的報紙,可供下載到手機、PDA的語音新聞訪談,以及可供觀賞的影片新聞。
除了和中時報系合作的新聞內容外,《中時電子報》也有自己的編輯台來製作新聞專題,利用專題與部落格創造出原生的內容來吸引讀者。編輯部主動在周間推出每天不同的新聞專題,如雜誌、民調、焦點人物訪談,將網站經營成擁有帶狀節目的頻道,培養讀者忠誠度。以多媒體新聞加上新聞專題,《中時電子報》成功地將70%以上的讀者流量固定在新聞頁面。
除了新聞之外,《中時電子報》經營優質的部落格也廣受好評,其編輯部落格、來賓部落格、作家部落格等皆網羅知名寫手,一開張就創造高人氣。其舉辦的「全球華文部落格大獎」,也成為海內外部落格寫手關注的焦點。

**台灣蘋果日報
力求簡單,一切讀者優先

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2003年才於台灣創刊的台灣《蘋果日報》,打敗了多家台灣的大報,成為閱報率與實銷率第一的報紙。而台灣《蘋果日報》網站,僅管和實體報紙的內容相同,依然在新聞類熱門網站占有一席之地。在各家新聞媒體無不絞盡腦汁找出網站定位吸引讀者的同時,台灣《蘋果日報》網站用辦報同樣的邏輯,亦抓住了相當數量的網友。
《蘋果日報》網站寫著:台灣《蘋果日報》的定位是,「台灣最貼近讀者生活的一份日報」,而貼近讀者就是網站流量的秘訣。台灣《蘋果日報》利用網路將服務讀者做到更即時、更直接,舉例來說,《蘋果日報》十分成功的「暖流」新聞與《蘋果日報》慈善基金會,在網路上就可以線上即時轉帳、查詢捐款芳名錄、明細與捐款進度等。
在新聞內容與編排方面並不出奇,分為頭條、國際、財經、體育、娛樂和副刊,主頁面僅列出日報的標題,但對想看新聞的讀者來說一目了然;內文也與日報完全相同,但網站上提供清晰的大幅照片,補足報紙版面不足的缺憾。《蘋果日報》網站用最簡單清爽的方式,滿足上網找新聞的讀者需求。
另外,份量足、生活資訊豐富的特色也在《蘋果日報》網站上發揚光大。網站上包含有汽車、地產、美食、旅遊、購物、運動等單元,與新聞不同,有華麗的圖像,放在醒目的位置,一次餵飽與讀者切身相關的生活資訊。

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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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