台灣的未來在哪?從所失去處出發
台灣的未來在哪?從所失去處出發

從亞洲矽谷到智慧城市,從食安、農業產銷履歷雲端平台一直到資料庫與數位新媒體平台,台灣各級政府與各個部會,都對資訊科技的進階應用賦予高度的期待與想像。我們也認為這是未來競爭力最重要的基礎。

從十多年前到今天,我們政府所認定的台灣硬體製造優勢,衍生出了各種經濟社會發展計畫,甚至也從政府治理的角度,創造了下一代的電子化政府—— 數位政府。

當我們仔細梳理這些思維,其實沒有看到的是對這些術語本質的反省與探討、歷史發展脈絡的分殊釐清,發展策略的對話與辯論,讓這些應用計畫無法隨著時間的演進、政策主導者閱歷的增長與投入資源的累積而越見深刻。

去除了本質、歷史等脈絡,不辯論發展策略,剩下的只有資源分配比例說法的赤裸交鋒,與形式化成果的自圓其說。這讓人想到的是1972年西班牙籍法國超現實主義導演布紐爾Luis Buñuel獲得奧斯卡最佳外語片的作品:《中產階級的拘謹魅力》(Le charme discret de la bourgeoisie)。

一群衣冠楚楚的中產階級上流社會成員,四處奔波企圖要用餐,但是卻不斷地遇到意料之外的狀況打斷:主人沒有準備、突然情慾流動、茶屋沒有任何飲料、高級餐廳老闆過世守靈,路人突然進來分享夢境,赫然發現身處於表演的舞台上等著要表演「聚餐」這件事。

布紐爾在劇中讓這些中產階級上流社會的角色不斷地受挫,不斷誘惑他們去追逐欲求的精緻晚餐,但是用各種創意來讓他們遭逢失敗。

「他們努力不懈地期待與追逐他們所有的慾望,宛如這些慾望是他們的天賦人權:讓人們來服侍並且縱容他們。布紐爾曝露了他們對於權利的感受、偽善與腐化墮落。在夢的序列中,布紐爾更探討了他們的深層恐懼,不只害怕被公開的羞辱,也害怕被警察逮捕、與被開槍射殺。」

我們在計畫經濟的發展下,試圖說服自己獲得了全球化資本主義市場經濟的重大成就,而且值得一而再地複製操作手法,延續偉大的成就與對全球的重要影響。在十多年的汲汲營營,宣稱台灣擁有資訊技術優勢的過程中,我們努力不讓自己看起來不行:這種宣稱,有沒有可能最後也只剩下一種形式化、自圓其說的意義?

也許現在該是開始打開這種論述的封閉性,擁抱更多元的詮釋可能的時刻。我們是否可以開始談論:我們失去了什麼?未來有什麼樣的可能性?

過年前,有機會聆聽台大資工廖世偉教授關於「區塊鏈」的演講。在新的貨幣系統與形式中,人類第一次從網路當中,用科技解決了貨幣的各種限制與問題。他認為區塊鏈作為架構在網際網路上的價值傳遞機制,是一種信任機器,它是資訊科學與社會科學的結晶;而區塊鏈導入的信任機制,將使傳統產業加速變革與創新。

很多人認為區塊鏈是所謂的金融科技,也是金融產業領頭發展的重要方向。然而金融也是區塊鏈所衝擊的傳統產業之一;因為區塊鏈帶來了社會的變革,金融產業既是被衝擊的重要標的,也是急需要重新界定自己再出發的「災後重建區段」。期待金融產業告訴人們區塊鏈的未來,不就是期待出版業者——被數位化的閱讀形式衝擊與挑戰的當事人——告訴大家電子書、電子閱讀與數位學習的未來一樣弔詭?

在期待數位的拯救形式上,時代已經無情地往前滾動,我們還在「一直想要優雅、體面地用餐」的困境中打轉。

《鹿鼎記》,金庸
呂留良道:「《漢書》上說:『秦失其鹿,天下共逐之。』那就是說,秦朝失了天下,群雄並起,大家爭奪,最後漢高祖打敗了楚霸王,就得了這只又肥又大的鹿。

拉文克(Geert Lovink)與卡薩(Nathaniel Tkacz)所寫的《MoneyLab Reader》導論(MoneyLab: Sprouting New Digital Economic Forms)裡面反省從群眾募資以降的網際網路相關的獲利形式。從批判的觀點來檢視今日的網際網路,原本內容還擁有某種策略上的重要性,與認同-文化勞動上的正當性,如今網際網路已經在新一波的資本化的浪潮中,被重新定義成財務服務的套裝方案、與作為一個建構與深化我們「金融自我」的空間。例如微信連結到芝麻信用的國家金融操作,讓人們的金融自我無縫地連結到國家體制中。這也是區塊鏈所點燃的社會創新之火的大背景。文章中這句話引起了我的注意:

「⋯⋯貨幣系統,貨幣,『錢包』,以及付費科技都變成任何人可以置喙的標的,等待被擄獲與攫取。」

這不就是一個「鹿鼎記」的時代?《史記》〈淮陰侯列傳〉中蒯通是這麼說的:

「⋯⋯秦失其鹿,天下共逐之。於是高材疾足者先得焉。」

我們也許該釐清的是這個時代,到底什麼典範、什麼樣的舊世界已經逝去,沒有辦法回去了。世界已經斷裂,從失去的基礎上出發,重新現實地脈絡化這個新世界,可能比試圖延續任何神話,更來得務實。

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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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