見福董座張利看零售業轉型:拿錢、給時間、允許犯錯,其他都是騙子
見福董座張利看零售業轉型:拿錢、給時間、允許犯錯,其他都是騙子
2017.10.23 | 人物

從2006年第一家店開始,如今見福便利店已經是中國福建一帶,有千家門市的最大連鎖超商。不過這個零售業後起之秀從來沒想過要偏安,而是相信科技的力量,因此過去幾年來,在線上、線下融合轉型的過程中,不斷地投資和嘗試。見福便利店董事長張利把話說得直接:「很多企業說要轉型都是假的。」他說,「什麼叫真的?拿錢、給時間、允許犯錯,其他都是騙子。」

張利一直對台灣零售業的精細化管理能力感到佩服,稱自己就算再努力八年、十年也追不上。但不久前他來台灣與企業交流,卻也深感台灣企業對新科技的態度是「非常非常保守觀望」。如在談話中,許多人都表示了對新科技價值的認同,但也很明顯地都沒有想要嘗試的欲望。不過張利認為會有這樣的反應不難理解,畢竟在零售業這個領域上,台灣企業確實非常成功,「否決他們之前成功經驗的時候很痛苦。」

要當百年企業,還是今天安穩?

雖然11年的努力下來,見福如今也稱得上小小的一方之霸,危機感卻一直相當強烈,而這可能不只是因為見福的規模相對比較小而已。對張利來說,問題其實很簡單:「你是想當百年企業?還是今天安穩?」他不客氣地說,「用過去的成功經驗,在新的情勢下還想取得成功,那叫神經病。」他也說,如果只是天天盯著大企業學,那後進者恐怕是一生都超越不了,而科技帶來了新機會。

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見福便利店董事長張利認為,企業要轉型,一定要給錢、給人、給時間,並且允許犯錯。
圖/ 蔡仁譯/攝影

這或許與張利個人的背景也有些關聯,化學背景出身的他,稱自己最喜歡的就是做實驗,所以也一直很樂於嘗試。而且他盤算的可不只是要在彎道上超車,他說:「我重新修個跑道不行嗎?」他相信科技帶來的是一個全新競爭起點,並且給了他們決定小數點應該落在哪個位置的能力,而不只是透過精細管理在小數點後面做文章。

當然他也明白,任何創新、任何嘗試都可能要付出代價,以見福在一千家門市導入人臉辨識系統這件事為例,他直言:「今天來講一定是虧的嘛,投這麼多資金,從資產回報率來講都是負的。」甚至他預期到了明年也都還不能夠回收。但關鍵在於,一旦判定這件事關係到未來生存,那所有的創新嘗試在他看來都是必須的。畢竟,改變有可能成功,也有可能失敗,但如果不變,就只會有失敗一個選項。

轉型四大必要條件:給錢、給人、給時間、允許犯錯

而對於許多企業談創新、談企業轉型,張利認為,如果沒做到給錢、給人、給時間、允許犯錯,那都是假話、是空話。但他自己對於創新也不是全然沒有底線,強調大前提還是得先訂好戰略方向。「戰術上一定允許打敗仗,戰略上不允許一點點的錯誤,因為戰略的失誤,就是全軍覆沒,而戰術的失敗,可以重新組織部隊,再來一次。」所以在訂好戰略後,他說:「虧得起的情況下,只要不成功就一直做。」

實際上在過去11年裡,張利當然有過失敗的時候。如他提到,先前曾投資百萬人民幣自行開發App,推出後效果卻不如預期。可是這也沒有影響他們持續嘗試線上、線下融合的長遠目標,所以才又有後來投資上千萬人民幣建置人臉辨識系統這項嘗試。

等待改變開花結果,張利是有耐心的,「我經常說不要催我。」他說:「有的東西是天時地利人和、有的最佳策略就是熬。偉大是熬出來的,不是你幹出來的,熬過去就是偉大的。」

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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
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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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