數位政府喊得震天作響,但有些網站還是做得很差!
數位政府喊得震天作響,但有些網站還是做得很差!

無論哪一黨主政,我們的政府還蠻重視e化的,在國家發展委員會(以下簡稱國發會)的重大政策裡面,已經是第五階段電子化政府計畫,願景也是蠻好的一句話:打造領先全球的數位政府!去年的政務委員也由有網路創業經驗的唐鳳擔任,負責督導數位經濟與開放政府的發展,充滿希望。

遙記十年前國發會出過一本書,叫做《政府e化服務10週年應用推廣專刊》,既然當時就是e化十週年,那現今就是e化二十週年囉?成績如何呢?,如我的E政府裡連結了地方政府多項服務,民眾不用親辦,應備文件說明清楚,若看不懂還可以打電話詢問承辦單位,頗受好評。

另外,數位簽章如自然人憑證和工商憑證等也做得不錯,民眾免去大量簽名蓋章與傳真。兩年前開始民眾的個人所得稅申報,就算是採列舉扣除,從房貸、健保醫療到捐款,幾乎不需要紙本憑證。講句公道話,跟先進國家相比,還真是台灣之光。

然而政府是個龐大組織,e化程度可有天淵之別,有的單位線上申辦已經整合,全程無紙完成,有的別說申辦,連網站資訊都呈現凌亂,更新困難,光是資訊網站就要砲太多了。

先來砲四個明顯大毛病:第一,是用手機開就gg了,第二,是永遠的MS Word下載,第三,到現在還只相容IE,第四,就是品質低劣。

毛病一:用手機還是電腦版伺候?

搜尋引擎Google Search表示,2015年全球的手機搜尋次數已超過電腦搜尋次數,台灣在2016年就是如此,而且Google還宣告若沒有做行動裝置友善設計(Mobile Friendly)就要調降搜尋排名。

數位內容發展補助計畫官網
圖/ 數位內容發展補助計畫官網

舉個例,蠻多新創公司想要查詢『數位內容發展補助計畫』,這網站隸屬經濟部工業局,標題右上角寫,財團法人資訊工業策進會執行,這就是一個用手機打開,需要用手指左拉右扯,移動又放大,讓眼睛痛苦指數飆升的典型網站。

工業局也不是經常虐待人,如數位內容產業推動服務網,用響應式網頁設計(Responsive web design,通常縮寫為RWD),閱讀起來舒服多了。

五院中的行政院全球資訊網(左圖)用手機開還不錯,但立法院網站(右圖)就很妙,手機開就是需要拉大來看,開頭就是給本週會議預報:休會,然後空兩行,真的有點點點的fu,底下最新影音也常常讀取中。哎呀!突然發現右上角有Mobile可以選,原來是無法判斷使用者的裝置。

毛病二:MS Word下載解決一切?

最令人不爽的是:網站沒有後台可以編輯(或者是該單位懶得編輯),直接讓人下載Word檔。在網頁上呈現資訊有這麼難嗎?連摘要都沒有,只有文件下載的網址。

而且還亂取檔名,當我下載兩個文件時,都搞不清楚哪個是哪個?打開Word才發現這不是我要的。誒,我們只是要看資訊,又不是要編輯申請表,可編輯的內容都放我的e政府不就好了嗎?

一些政府單位有進步,使用開放文件格式(ODF)或者另跳視窗用PDF閱讀,本來嘛,強迫民眾用MS Word就是很奇怪,難不成政府的勞退基金有投資微軟嗎?

毛病三:到現在還只相容MS Internet Explorer(IE)

每到報稅季朋友圈就抱怨連連,網站只相容IE,政府在去年被立委質詢之後,才改口說也相容Chrome與Firefox,但是用Mac的人沒有專屬軟體,一上網站就知道不相容了,結果報稅成功率極低。

根據全世界各個專業調查中心的數字,大都顯示Chrome的市佔率最高。網站這東西是與時俱進的,以前銀行都用IE還要專屬憑證,被大家不爽,現在手機時代來臨,各家行動銀行App都陸續跟高科技接軌,如簡易密碼、動態密碼,甚至iOS版還支援Touch ID,俗話說「有競爭就有進步」,按照此邏輯,應該要設立第二個財政部才對!

毛病四:網站品質低劣

政府網站多半是外包,品質這東西,一來和承辦單位的認知有關,一來和預算有關。前者包含設計的理念、動線、裝置、舒適度和優化,甚至是未來怎麼更新維護,後者就是一把刀,招標一堆,最後選最低價的,然後就做出低劣水準的網站。

拿政府最近大推的政府兒童版網站為例。在教師引導下,兒童藉由網站了解政府運作,在上面進行趣味問答小遊戲,寓教於樂,像是行政院兒童e樂園或者觀光局的兒童網

國防部兒童網
圖/ 國防部兒童網

國防部兒童網是最經典的品質低劣案例(別以為這些模糊的圖案是因為網路還在下載中,那可是下載好的!)

不知道兒童看了這個網站對國防部會產生什麼看法,但一姊我看了會想要跑去美國國防部網站感受一下,什麼叫做「武器精良而且連網站都贏很大」,美國國防部的社群媒體都是有在認真經營的呀!

其他名單就不在這裡一一列舉了,有興趣人可以來這邊砲轟政府網站。說不定把症狀搬出檯面,政府就會找個「名醫」來醫一下,這些不及格的網站就有救了。

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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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