獨角獸與他們的產地
獨角獸與他們的產地
2017.07.17 | 創業

在購併Whole Foods大型有機食物連鎖超市之後,《彭博社》報導傳出亞馬遜公司又有意出資90億美元,買下Slack這套組織內部即時訊息平台。Slack是Flickr共同創辦人、加拿大籍新創企業家史都華.巴特菲爾德(Stewart Butterfield)所創立的新創公司,經營一套可支撐大規模使用者的雲端協同工作軟體服務平台。這套平台2015年被《金融時報》稱為「在微軟的Office與黑莓機以後,從企業使用跨進個人使用市場的商業科技」;它也獲得第十屆Cruchies Awards的「年度新創公司」大獎。

這頭獨角獸又是如何與傳統不同?倘若他突然出現在身旁,我們有辦法認出來、照顧他長大嗎?

從Facebook與Twitter這些社交/社群媒體出現在我們的視野中,我們很快地發現在商業場合與組織內部的溝通管道上,缺乏一種宛如聊天般便利與隨意、但卻可以協助有目的性的溝通工作的解決方案。企業內部的即時通訊、聊天社交/社群軟體,一時之間百花齊放,不僅有微軟的Yammer(獨立創立於2008年,微軟2012年併購),各種協同工作軟體的附掛即時通訊方案,也有Facebook與Twitter的企業版或山寨版加入戰場,另外還有商業社交軟體與維基團隊SocialText推出的Signals與Desktop。

Slack創立於2013年,在2015年以其彈性的擴增整合框架、超過150個應用App,變成了最能兼容並蓄的解決方案。使用者體驗上的流暢,也讓停滯不前的溝通困境,變成了所向披靡的應用風潮。目前每天有500萬活躍使用者,有超過100萬的付費使用者;2016年底Slack宣稱有77家財星百大公司是他們的付費客戶。

獨角獸很少在我們周圍出現,也不是在地的資本市場過去有經驗估值、主動給予一輪又一輪的協助,在競合的關係下協力合作培育壯大的存在生物。誕生的美麗生命在初始脆弱階段,往往需要外部知識、資源的支持與協助,才能撐過一個又一個的寒冬。

倘若台灣社會與政府想要參與這場盛宴,無論是經濟部等中央部會、立法委員們,或者是地方政府團隊,他們應該要做哪些功課,怎麼理解、如何看待這些風險?他們可以分別或者聯合起來做些什麼,打開不合時宜的規範、系統地集中有限資源,與資本市場中的角色合作,幫助台灣原生新創公司管理與降低所面對的風險與持續挑戰?

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在全球創業風潮下,獨角獸崛起、獨角獸倒下,總是一再成為話題。因此當前瞻基礎建設計畫成為輿論,也引發大家關注台灣這個環境的養分是否足夠。
圖/ 總統府

二十一世紀資訊資本主義的主流經濟發展形勢,加上資本市場的合作經驗,讓這些各國菁英圍繞著美國經驗一次又一次的競逐聖杯。何以「老題目」裡面的「新作法」會獲得這麼龐大的新創動能?投資的眾人還在這個標的物中,瞥見何種的壯大潛能?倘若我們不了解這樣的網路獨角獸其脈絡與意義,我們也不可能把新創的文化帶回風雨飄搖的台灣,在這塊土地上孕育新的可能。

回過頭來,如何務實地面對自己國內的環境與條件限制,藉著投入資源給國家所期待解決的新型態題目,從假新聞到綠能、從金融創新到前瞻種種基礎建設,對種種變數試誤找出正確的組合,嘗試著各種可能來挑選有潛力的團隊、改善資本市場的體質,這可能是我們真實可以做的。

無論是社會輿情、或者是大數據的專業領域應用,光是沒有任何改變,僅僅期待掙扎著誕生的新創公司,能夠宛如傳統產業一樣,生出與社會沉重包袱的過去習慣對接的無效器官,拯救自己的同時快樂地加入分享政府資源大餅、同時拯救政府的行列,恐怕是完全不切實際的辦公桌想像。最終還是被各種中間人再次瓜分資源,並且把社會轉變所需要的新希望再次關回牢籠中。

全球喧囂塵上的「假新聞」議題,不僅召喚網路平台商做出自我規範,更深入到社群媒體的本質遊戲規則、同時也激盪出新的責信度指標來幫助人們判讀資訊的可信度。鼓勵在這個挑戰中投入研究資源,也將從實務面向支持國內團隊走出自己的方向。

而前瞻計畫號稱要解決台灣的未來問題,是未來的哪一塊問題?前瞻要看到多遠?五年?十年?是要跟景氣循環對作,爭取經濟復甦的契機;還是要跟區域發展連動,發掘區域性經濟圈的成長動力?還是要在數位浪潮席捲之前,提升在地的基礎建設資源?或者要選擇新的能源生態系統,以新機會來替換掉依賴傳統能源的產業?倘若都不是,而是在基礎建設上已經年久失修、大洞處處,那是否要改個更能夠讓大家知悉國家處境的名字來啟動認同與共識?

我們不是今日才踏進這樣的矛盾泥沼中。過去幾十年美好口號「亞洲金融中心」、「全球華文市場」卻沒有檢討的類似洗禮,讓我們錯過了在衝突中提早預見下幾個世代挑戰的契機;今日的預定挑戰目標,也不應該僅從最低限度生存來考量與反省。

唯有假戲真做,我們才有機會修補過往的缺陷,邁向舊與新的挑戰共存的未來。

關鍵字: #獨角獸
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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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