除了讓大學生愛不釋手，Colorgy 更要成為學生們學校與職場之間的擺渡人|數位時代 BusinessNext

除了讓大學生愛不釋手，Colorgy 更要成為學生們學校與職場之間的擺渡人

騎著單車，抱著書本，漫步在諾大的校園中，照著自己的精心排出的課表規劃生活與課業是許多大學生共同的經歷。隨著智慧型手機普及，擁有一個集結課表與課程資訊的 App 絕對是大學生活的一大幫手，這也就是成立至今一年半的 Colorgy 能深受大學生歡迎的原因。

學有用的，用所學的：Colorgy 要成為學生們學校與職場之間的擺渡人

除了提供使用者課程、考試的詳細資訊，Colorgy 更想成為學生們學校與職場之間的擺渡人。

Colorgy 創辦人周益鑫表示，自己經歷了台灣奇特教育生態的 90 年代，從小便一路就讀所謂的「資優班」，然而高中那一年，即便分數比全校 90% 以上的人還高，但因為自己想要朝其他領域而非醫科發展，最後並沒有列在榜單前頭。這並非想抱怨沒能名列前茅，而是從此就可以看出台灣教育重視名聲大於重視能力，另一方面，許多大學生就讀的並非自己有興趣或者喜愛的科系。

根據資料，每 10 個大學生學生就有 8 位在校園期間不知道自己未來想要往哪方面發展，每 10 個學生就有 5 位走向跟本科無關的事業，這也說明台灣教育存在著學用落差的問題。

長期的教育結構問題並非一朝一夕能解決，但是周益鑫還是想在有限的資源範圍內達到最大的貢獻。至於要怎麼解決這個問題？他希望 Colorgy 能夠幫助學生透過目標設定更有方向的學習，透過校友的學習歷程以及企業的明確徵才資訊公布讓學生在就學期間就能對於職涯方向有所想像與規劃。

大一大二除了課程內的資訊，也提供學長姐在學習時的心路歷程與選擇，大三開始跟外部業者合作，推出適合學生興趣技能的課程方案，讓學生能擁有更多興趣外的專業。大四開始與企業需求端合作，學生可以透過 Colorgy 瞭解這份職缺需要的技能，企業端也能透過 Colorgy 了解學生擁有的能力，進一步媒合人才。

不只是一支 App，而是新型態 HR 科技公司

雖然計畫改變的格局與幅度相當大，但是面對 Colorgy 的下一步，創辦人周益鑫帶點信心的表示，希望 Colorgy 成為一家以教育科技解決問題的新型態 HR 科技公司。下一步目標是希望開始協助學生做有目標的學習，方法為透過資訊整合讓學生可以用相對軟性方式去嘗試不同的可能路徑，能真正找出人生感興趣的方向並投入。

創業快問快答

Q：目前該服務的獲利模式為何？

課程銷售/企業服務費

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？

努力活下去/方向不對就轉頭/對產品有絕對信念

Q：希望提供這個社會什麼價值？

解決學用落差問題，讓學生不要到畢業還不清楚自己方向。

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。

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。

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。

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。

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