前Uber中國「一姐」柳甄哈佛演講:別讓自己過得太舒適
前Uber中國「一姐」柳甄哈佛演講:別讓自己過得太舒適
2017.04.27 | 創業人物

編按:本文來自柳甄在哈佛中國論壇開幕式上的演講。她在演講中分享了自己人生的3個轉折點,鼓勵創業者不斷跳出自己的舒適圈。

而在演講後,柳甄在新聞發表會上表示,從麻省交換生、矽谷律師事務所,再到Uber中國、今日頭條,自己一度很忐忑。但後來發現新創公司共性是務實肯幹,她認同這樣的創業文化。頭條是個國際化的公司,將來會不斷在考察國際上的併購和拓展機會,包括美國、印度、日本和東南亞等地區。

正文:

各位下午好。

感謝主辦方邀請。很榮幸能在哈佛中國論壇上發言。

每次回到新英格蘭,我都很高興。

我第一次出國,就是到離這不遠的康科特做高中交換生。17年前我第一次來到美國,第一腳踏在了波士頓的土地上。因此,這個地方在我心中佔據了一個特殊位置。今天,我當時寄宿的美國家庭也來到了活動現場,非常感謝他們一直以來的支持和鼓勵。

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柳甄和當年寄宿家庭夫妻現場合照。
圖/ 36 氪

今天論壇的主題之一是「創業者精神和創業者的角色」,我想和大家分享自己人生旅途上的三個交叉路口:如何從一個外國交換學生,到律師,再到Uber、今日頭條的高階主管。

我職業生涯中第一個交叉路口,就在離這裡70英里的康科特。

來美國之前,我在北京上高中,當時是個受歡迎的明星學生。我說中文時能言善辯,是辯論隊隊員,還經常做演講。

高三那年,我決定來美國交換學習一年。沉浸在全新的文化中,要闖的難關不止是語言。我至今還記得和其他高中生就中國歷史和政治辯論的情景。基於我有限的英語水平,這幾乎稱不上是一場辯論。

我意識到對於同樣的事情,我的認知和美國孩子的認知是很不一樣的。也是第一次,我意識到要真正了解一件事,即便是你非常熟悉的事情,有時只有跳出去,用一個外部視角,才能對這個問題有更客觀、深刻的思考和認識。

今天,我在今日頭條負責企業發展。我和很多商業夥伴以及投資者有工作上的交集,他們很多都不是中國人。學會從他們的視角來看待企業以及企業在市場中的位置是很重要的,只有這樣,才能更容易找到彼此共同之處,讓他們的利益與公司的長遠目標對齊。

我的第二個交叉路口是在2015年,當時我決定加入Uber,進行中國市場的拓展。

這之前,我在矽谷的律所當了9年律師,主要負責私募、資本市場和跨境交易。那時我已婚,有了兩個可愛、年幼的孩子,我在工作方面已經駕輕就熟,對自己的工作和生活安排都有很大的掌控權。

一切都很完美,有點舒服過頭了。

這時Uber團隊找到了我,問我想不想嘗試新東西。當時Uber在美國已經名氣大作,不過在中國市場他們才剛起步。

在我上班的第一天,Uber在中國祇進入了8個城市,大概有50名員工。我們沒有法務,沒有政府關係人員,幾乎沒有公關。一年多以後,當Uber和勁敵滴滴合併時,Uber已經進入了50多個城市,團隊有800餘人,我們的業務價值數十億美元。

我在Uber起步時,做企業的經驗並不多。我當時面臨了一些前所未見的困難,事實上所有人都沒見過。幸運的是,我得到了身邊很多人的指導和鼓勵。從他們身上我學到,成為一名創業者,意味著你應該不斷走出自己的舒適區,你應該持續拓展自己的邊界,直到疼痛。

第三個轉折點發生在去年十月,一鳴給我打電話。他是今日頭條的創辦人、CEO。今日頭條是一個基於人工智慧的個性化信息推薦平台,為上億用戶服務。我相信在場的很多朋友都是今日頭條的活躍用戶。今日頭條每個活躍用戶平均每天在我們的平台上停留76分鐘。這比Facebook、Snapchat或Twitter用戶在其平台上停留時間都長。

柳甄張一鳴.jpeg
柳甄和張一鳴在討論。
圖/ 36 氪

在座很多人都知道,在中國,網路在行動端的滲透速度遠遠超過桌面端。到現在,還有很多人沒有桌面電腦,但他們在手機上消耗越來越多的時間,尋找著有用的資訊、感興趣的社交內容和喜歡的娛樂內容。

但是怎樣才能在行動端上最有效地尋找到適合自己的資訊內容呢,特別是在相對較小的手機螢幕上?今日頭條給出的解決方案是運用人工智慧技術,在你需要的時候提供你需要的信息。今天手機上的搜尋,已經不需要你去尋找信息,而是當你打開手機,有用的信息會自動找到你。

不同於Uber這種更偏重運營的公司,今日頭條是個完全線上的人工智慧公司。我不會編程,也沒有任何技術背景,更從來沒有在本土網路企業工作過。在這個陌生環境下,我似乎又回到了17歲那年,不過這次我更有自信,因為我知道這種感覺是對的,對於有創業精神的人來說,你似乎永遠在做不會讓你特別舒適的事情。

相信今天在座的各位,都希望創造自己的一番事業,或是與傑出的創業家同行,以更好地服務自己所在的社區。

如果我的經歷能向大家傳遞一個關鍵信息,那就是:

當你感覺過於舒服的時候,也許就是你的人生需要改變的時候:你需要去拓展自己的邊界,直到疼痛為止。我相信這樣做之後,你一定會為自己取得的成果而驚喜。

謝謝!

本文授權轉載自:36 氪

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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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