古典管家或摩登理專?
古典管家或摩登理專?
2005.05.15 | 人物

英國籍的日裔小說家石黑一雄,寫過一本暢銷的小說《長日將盡》(The Remains of The Day),說的是一位英國管家(butler)的故事。眾所周知,十九世紀大英帝國的三個「名產」──高爾夫、下午茶、以及英國管家,至今仍被看成是大不列顛氣質的三塊代表性文化勳章,自然──《長日將盡》也當是一本緬懷昔日榮光的感傷之作。

**職業與自我的永恆衝突

**沒錯,它的確是這樣的一本小說,但寓意卻更悲淒三分。「英國管家」之所以卓富盛名,除了他們的應對進退彬彬有禮(幾成化境)、管理技藝超凡絕倫(即使在廚房槍殺闖入的老虎,也絕不讓主人得見一絲血跡),還有其驕傲於己身職業的自負,以及對主人由認同而濡生的忠貞崇拜。故事主人翁「史蒂文」便是這麼一號「技術」好到簡直已是「藝術」,但卻「愚忠」、「愚誠」到抹煞所有自我的悲劇人物,為了「當好」Pro級的管家,他強自說服自己放棄父親臨死前的最終一瞥、文謅謅地為支持納粹的主人大言不慚辯護,甚至勉力拒絕相戀女管家對他的再三追求,及至暮年想挽回卻終而失敗,他也竟還能淌在沉落的夕陽邊上說服自己:Pro的管家,天生就要管理好這種磨難啊!──真是夠嗆了!
《長日將盡》後來搬上大銀幕,英國舞台劇演員安東尼.霍普金斯(Anthony Hopkins)出演荒繆悲情的史蒂文,和女主角艾瑪.湯普森(Emma Thompson)飆出近代影史最動人的對手戲,娓娓道出現代人在「社會職業」(vocation)和「自我」(self)之間幽微而永恆的衝突,電影叫好又叫座,應該是不少人都在其中看到了自己(或老爹)的三倆影子吧!
「英國管家」所隱喻的,是所有陶醉在神聖職業中、不得不壓抑自己、最終「遺忘了壓抑」的現代服務業,如果我們要來找一種「二十一世紀」的超近代版本,當今金融業裡熱浪滾滾的「理財專員」,最為相近。
從職業誕生的脈絡來看,理財專員是全新的行業,是全球化的投資洪流、金控化的經濟效率造就了它,但由它內孕的成功標準觀之──以超凡絕倫的專業,服務於霸氣騰騰的主人,並在忠誠裡抹滅自我,就寢前說服自己安眠,卻是最典型的英國古典管家邏輯──單憑這點,最成功的理財專員,不也是最悲愴的現代職場人物嗎?

**重尋尊嚴的現代史蒂文

**
幸運的是,我們在這期《數位時代雙週》「理財專員完全理解」的封面故事裡,看到了清澈些、自省些、溫暖些、也健康些的「史蒂文」,在追求成功的職場道路上,眾多成功的理專並沒有失掉自己的尊嚴,反而重尋了沒有進入這行前所失落的尊嚴,這是一種多麼奇妙的弔詭?
也許石黑一雄自己就是個有意思的線索,出生在長崎、成長於英倫,他開始寫作的前三本小說,其實都在為自己日本祖國的集權身世找答案,這是一種個人主義式(individualist)的自我發現和冒險,正是千千萬萬個這種小省思,這社會要再有那麼心甘情願的史蒂文,真的也只能往大不列顛鄉愁裡去找了。
但,要再由個人主義式的社會裡發現類似「忠誠」這樣的情愫,怕也是同樣不切實際吧,或許──這也是《長日將盡》叫座的另一個原因……。

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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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