人,因Shopping而自由!
人,因Shopping而自由!
2004.12.15 |

要說全世界「最奇幻」的Shopping城市,大概非日本東京莫屬。要hi-fashion一點,到代官山或南青山;要kawai~i一點的,原宿表參道、裡原宿、澀谷有很多好康;你是李登輝那種old style,銀座一定讓你滿意;至於你仍搞不清楚自己是哪一風格路數的,新宿這個摩登、傳統、新古典的大雜膾,保證給你些意外驚喜。

**「自由」和「拘禁」的關聯

**在東京Shopping,不僅區位特色明顯,最重要的是它的「物品數量」和「物品種類」,繁多到嘆為觀止。13年前,我曾在《天下》雜誌社出過一本採訪的小書《迫力的東京》,當時會取「迫力」二字,主靈感就是我逛澀谷的Tokyu Hands百貨公司時,為貨架上的三百多種牙刷而驚嚇--難道一樁簡單的「刷牙」,會有這麼多種差異化的可能性嗎?東京消費市場的魄力,已經變成迫力了!
那趟東京採訪之旅,滋味複雜,雖然街頭上處處都是因Shopping而陽光的人,但一進到他們的辦公室進行採訪,那受訪者身上無邊、碩大而苦澀的憂鬱,便悠然襲來。一位《東京人》雜誌的主編告訴我:「東京人從小就憂鬱,每個人都一樣!」
多年來,出入東京不下20次,我慢慢對東京人Shopping時的快樂和工作時的憂愁,有了一個綜合式的體會--東京人其實是用著購物時的「自由」感,來平衡著工作時的「拘禁」感的。「自由」和「拘禁」,像是一塊「日常生活」銅板的兩面,彼此相依相存;而正因為日本企業的集體性太強,才造就出這麼一個物種繁茂的消費社會,一有空檔,東京工作者便逃離office、奔往街道,在Mall裡、在神保町的書肆深處、在無數的秋葉原電器產品間,去找尋「自己創造自我」的自由感。

**「消費」和「自由」的關係

**20世紀九○年代前的社會學和經濟學研究,多半都認為「消費」是「生產」的後續衍生行為,沒有主導性,但我在東京人的身上,卻看到「消費」主導「生產」的奇幻效果,如果不是如此,一個貨架上怎會有三百多種牙刷,讓你刷到天荒地老也刷不完。
波蘭裔的英國學者鮑曼(Zygmunt Bauman)出過一本小書《自由》(Freedom),把現代資本主義社會的「消費」和「自由」關係,觀察得透徹無比。他指出:雖然資本主義是以「市場中的自由」為前提,但在生產端的企業組織內,由於資源的稀有性,「自由」永遠只屬於少數管理者,其它多數人則無法按照自己意志行事,天生是不自由的(這才符合效率的理性原則)。但為何這處處充滿壓迫的「自由零合」社會不會崩解呢?鮑曼的答案是:因為我們有個「消費市場」,消費品以無窮盡的符號、風格、式樣,超脫了稀有資源的侷限,提供給人們無數「創作理想自我」的誘人自由,然而正因此陽光背後的黑雲背景,消費自由因而是「一種令人悲喜交集的福音,」鮑曼說。
隨著Tokyu Hands和Muji(無印良品)的進駐,台北是愈來愈像東京了,但--你,是覺得愈來愈自由,還是愈來愈困頓呢?算了,Merry Christmas!,趕快去Shopping耶誕禮物吧!

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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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