二○○○年登陸美國那斯達克(NASDAQ)的新浪網,已經證明了網路廣告的威力,TOM則是證明了無線通訊加值服務的獲利模式,而網易更印證了網路遊戲的確有賣點,騰訊則證明了個人用戶增值的效益,因此,Web 2.0的概念公司該如何創造出另一個新的獲利模式,正考驗著中國一.二億網民的智慧。
今年,在杭州舉行的第二屆中文網誌年會議程中,就明示「Web2.0創業與投資」的議題,身兼年會核心成員、著名部落客與創投業者三重身分的毛向輝指出,這次年會的重要目的就是要探討中國網路裡還有什麼可以做?
現在中國有很多新創網路公司都是C to C(Copy to China)模式,把國外成功網站所有東西照抄,改成中文版而已,毛向輝認為,「這在深層思維裡,是一種沒有靈魂的創業模式,」他說這些人根本沒有認知創業的用意與面對用戶的責任,一旦有更好的網路出現,他們就會面臨是否要轉型或是改版的問題。
市場調查機構In-Stat中國區總經理殷建松就認為,「拷貝這種模式不會成功,因為水能載舟亦能覆舟,Web 2.0網路的特性就是切換非常容易,沒有特色的創業內容隨時都會被取代的。」
毛向輝也說:「我期望每年中國都能創造出一些不錯的網路新興模式,而非每次都是拷貝國外的創意,然後原封不動地改成中文版而已,中國網路必須要走出自己的路。而舉辦中文網誌年會的部份用意,就在請從大江南北而來的部落客與網路業者共同激盪火花。」
毛向輝指出,中文網誌年會的用意就是在培養、孵化這些剛萌芽的創新種子,讓他們從中找到可以發展的土壤,自由發想,而不致於因為環境的因素而讓好的創意夭折,因為沒有自由思考的環境,又怎麼會有好的創作呢!
而且很多創新企業一開始也都是先從自身興趣與非營利的目發起,但是當規模到一定程度之後,就開始會有資金壓力,因此就會有賺錢的動力,這中間其實是經過許多轉折點,並不是說部落格、Web 2.0的網路特性與商業無關。毛向輝就認為,部落格或是網路應用的商業化與非商業化,只是步驟的問題,而不是該或不該的問題。
因此,毛向輝最近幾年一直堅持跟非營利性團體交流,「我非常關注這些趨勢的發展,時常私底下都會與他們聊一聊,然後就會有一些很好的點子出現。「我覺得此屆年會中大概只談出了一○%的創意與想法,這當中可能只有一半的機會可以被真正落實,而最終成功的可能只有一到二%,但這就已經是非常難得了。」
事實上,中國著名博客網創辦人方興東就認為,中國廣大的部落格群體絕對有能力成為中國網路產業的生力軍。另外,專門針對中國網路與部落客市場觀察與投資的「榴蓮孵化」公司執行董事李明也坦言:「我們就是希望能從中文網誌年會當中,尋找具備發展潛力的部落客(Blogger)與網站,希望能提供協助,讓他們早日邁向商用化階段。」
毛向輝也贊同地表示,部落格未來的發展力量,如果持續下去,將成為每個人定義自己的另一種社會ID(Identification),也就是說,「部落格將成為每個人新類型的社會身分證。」毛向輝說,當所有人都意識到這一點時,一定會有人願意為自己的部落格使用而付費,而這當中,部落格的空間、網域名稱、編排工具、與別人的連接方式以及表現方式等,皆隱含著全新的商業機會,所以只要真正做好提供服務的人,就有可能獲利,「從部落格問世的第一天起,我就覺得它一定能夠獲利。」
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。
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。
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。
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。
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