每個人都是網路的節點
每個人都是網路的節點
2005.04.01 | 科技

Q:未來二十年的網路世界,會以什麼樣的面貌出現?
A:網路會變得無所不在,未來的世界會到處充滿著沒有邊界的網際網路(Internet Without Boundaries),不管是無線或有線的接取都會網際網路化,以IP為基礎的網際網路會讓世界變成一個大型網路。未來你身上攜帶的手錶、汽車中的引擎、甚至工廠裡的生產線,都會成為網際網路上的一個節點。
充分的頻寬供應會改變許多事,現在的VoIP還是熱門話題,但未來語音會變成只是網路上的一個應用程式而已,一點都不稀奇,就像我們現在根本不把電子郵件當成什麼大事,這也不過是十年的時間而已;付費的影片、音樂下載會變成大家每天都在做的事。電信業者會面臨劇烈的改變,事實上他們也不得不改變。

**電信業以加值服務為優勢

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Q:電信業者真的能改變嗎?從過去幾年來看,時代華納跟美國線上結合的例子並不成功,您對這樣的趨勢有什麼觀察?
A:對電信公司來說,幾乎每一次的改變都很困難,都是在業務上受到很大的威脅後,才被迫改頭換面。語音業務仍是許多電信公司的核心營收來源,但各種新技術、新的服務供應商已經迫使電信公司改變它們的經營模式了,有些在提供基礎架構的前提上,提供更多的加值服務(Service),有些則提供更多的多媒體內容(Content),總而言之,他們不能只做水管生意(Pipeline Business)了。
如果電信公司往提供加值服務的方向走,成功的機率會比提供多媒體內容來的更大!比如你觀察日本的雅虎BB,這家公司從提供廉價合理的寬頻接取服務起家,現在已在這個基礎上發展出網路電話跟其他加值寬頻服務,表現讓人刮目相看。
由於企業文化跟管理上的差異,要讓電信業者直接去扮演好萊塢的角色,相當艱難,一不小心就很容易失敗,必須要小心嘗試。但是提供加值服務的風險比較小,也是傳統電信業者想要轉型時可以著力的方向。

Q:現在已有許多新業者威脅到既有的電信業者,像提供網路電話服務的Vonage,就對美國的地區與長途電話公司帶來衝擊。在這種影響下,您認為未來幾年電信業的整併風潮會更強化嗎?
A:生活是艱難的(Life is Hard),不是嗎?(笑)你無法住在一個沒有競爭的世界裡面。電信業者的改變向來是緩慢的,他們比較習慣演化(evolution),但是在營運的壓力下,業者之間的整併其實已經在發生了。這道理其實很容易懂,如果你沒法擴大營收,又有新的競爭者,透過併購去提高經營規模、降低成本結構,就不失為一個好方法。
任何人都能當網路服務供應商(ISP)的日子已經過了,幾年前你只要買幾台伺服器加上交換機,就可以在自已家裡經營起ISP,好像每個人都有機會,但是現在只要缺乏經濟規模就一定不行。

**家庭為服務核心

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Q:您對網路在未來數位家庭中的應用有什麼看法?思科會怎麼進入這個市場?
A:這是一個有潛力的新領域,我們有兩種方式切入。一個是直接進到家庭中,提供相關的網路設備。你知道思科併購了Linksys,這是提供家庭用戶與中小企業網路設備的品牌。
不過,思科會非常小心,因為有許多消費性電子公司比我們更了解這個市場,提到電視、錄放影機、音響這些設備,新力、松下、飛利浦都是專家;再者,有許多公司利用在中國的生產據點製造非常廉價的家用連網設備,他們能安於用百分之三的毛利率來競爭,但是我們不想做這樣的事。另一種方式是成為服務供應商的夥伴。
在台灣,我們就跟中華電信發展出這樣的關係。我們讓加值服務供應商使用我們的技術,去提供每個家庭高品質的影音多媒體服務,他們跟終端用戶收費,我們則能在產業鍊上扮演最適當的角色。

Q:您對無線寬頻(Broadband Wireless)的發展有什麼看法?英特爾對於新一代的無線寬頻技術標準WiMAX企圖心十足,您擔心未來無線網通設備,會走向如個人電腦那樣的大宗商品(Commodity)化嗎?
A:無線寬頻是非常有發展潛力的新技術,將來會有更多的新標準逐漸成熟,也會對目前的第三代(3G)、甚至第四代(4G)行動電話技術帶來不小的衝擊。
晶片公司的立場是銷售愈多晶片愈好,然而思科是一個系統公司,我們在乎的不是單項網路產品,而是整個網路運作能否順暢,我們是以整個網路系統的角度,去檢視不同的新技術。
我不擔心所謂的大宗商品化問題,只要有足夠的創新,產品的附加價值自然會提高,而資訊產業永遠是在這方面充分競爭的。

Q:思科從專注在網路路由器與交換器的公司,到現在加入如無線網路、安全、儲存、光纖這些高新技術領域產品,是否會產生經營失焦的問題?
A:如果你問我們的CEO錢伯斯這個問題,我相信他一定會說,我們不能不改變,「過去的事情就是過去了,但是未來你永遠不知道,」改變就是這一行的常態。思科是一開始就賣交換器嗎?
不是,我們是以路由器起家,一九九三年才開始進入交換器這個領域,如今思科是全世界最大的交換器品牌。很多我們目前做得非常好的事,從前都是第一次做,只要客戶希望我們提供更完整的解決方案,我們就會想辦法滿足這樣的需求。

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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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