小店風範學
小店風範學
2004.11.15 | 科技

台灣經濟要成長,與其看「大廠」,不如看「小店」,會這麼說,其實有深刻道理。

**先來看「量」的變化……。

**自從八○年代「服務業」首度超越「工業」,成為台灣GDP(國內生產毛額)的主力後,這個趨勢便扶搖直上,到今年第三季止,服務業占台灣GDP產值比例達67.4%,幾乎是工業(31.2%)的兩倍。然而,比重雖增加,服務業近年的成長率卻遠遠落後工業,由景氣復甦的2002年起算,兩者的成長比值分別為「2.8%:5.0%」、「2.7%:4.7%」,今年第三季則是「3.6%:9.0%」,換句話說:比重大、成長卻遲緩的服務業,是讓台灣經濟失去活力的主因。
而在台灣的111.13萬家公司行號中,無疑的,製造業是「大廠」居多,而服務業則是「小店」天下,以今年6月的數字來看,13.21萬家的製造業締造了1.64兆的營業額,平均每家1241萬;而66.45萬家的服務業則只賣出17.9兆的商品勞務,單店月營業額只有269萬。
結合上述總體經濟的數字可以推斷,台灣如果要在這一波景氣循環力爭上游,如果不靠著大街小巷裡的各式小店來創新,挑戰15000美元國民所得之路,真可謂困難重重。

**再來看「質」的變化……。

**
由GDP的5項構成成分--民間消費、政府消費、固定投資、存貨變動、商品勞務進出口差額來看,民間消費比重近十年以來皆獨占鰲頭,約莫近乎六成,其次則是固定投資,約近20%;政府消費則排第三,約達12~3%。
因此我們可這麼說:台灣經濟要成長,唯有讓民間「願意消費」以及讓民間「願意投資」而已。前者來自民眾對生活和工作品質期望值的提昇,也來自供應商能創新商品和服務,使消費者能有花錢的標的;而後者,則源自經營環境的改善和投資信心,如果撇開政治的紛擾不談,就屬「企業家創新經營模式」的能力,最為重要。
而不論前者和後者,都根源自經濟體所在地的社會,能否自發性地醞釀創新意願和能力,美國卡內基美隆大學教授佛羅里達(Richard Florida)研究美國49個都會區的調查就發現,擁有三個T--腦力(Talent)、技術(Technology)和容忍(Tolerance)的城市地區,愈容易產生創意城市生活,連帶地也有傑出的經濟成長。佛羅里達所謂的「創意城市生活」,包含有豐富的夜生活、層出不窮的街巷店舖和提供各種生活新鮮刺激的藝文活動。這些構成城市空間、體驗、消費與資訊交換、刺激城市住民創意產值的,不用說,絕不會是大企業,而是街巷里弄間的無數小店。
把這經驗拿到台灣,如果台灣城市中的小店能體現出創新的活力,那台灣每年獲得美國專利的件數,就應該不止日本的1/7、德國的1/2;台灣的「技術貿易收支比」(技術出口/技術進口)也不會只有區區的0.1,而應可躋身日本(2.39)、英國(2.22)和美國(2.36)的領先群。

**最後來看「小店」對市民就業的貢獻……。

**
根據統計,一座投資1000億台幣(30億美金)的12吋晶圓廠,約略僅能創造1000個工作機會;但是批發零售和餐飲業卻只要投資6億、社會及個人服務業僅需8億、工商服務業則是11億,就能同等地創造1000個就業人口,換句話說:服務業的就業創造密度是晶圓代工業的100倍。
因此,如果真要讓台灣的就業率提高,我們似乎就更應該鼓勵「有能力的微型創業家」,而非「半導體巨賈」才對。
既然小店如此重要,那麼為何台灣的「小店經營」始終不出色呢?
很重要的一個原因是:由製造業出口立國的台灣(2003年出口總值佔GDP比例高達48%,美國不過12%),長期以來也以製造業「勤奮、紀律、節儉、泯滅個性、團體齊一」的價值,作為社會的集體價值。因此,照理說是該刺激消費、活潑人心、營造體驗和夢想的服務業,也隨之成為呆板、制式(uniform)、成本導向(而非績效導向)的「製造業延伸體」。當人們不被鼓勵去消費、而社會上又欠缺值得消費的誘因,內需服務業的數十萬家小店,當然和製造業工廠裡的福利社般,難以創造亮麗的經濟產值。
但是,這樣的場景有了改變。不僅明基、台積電、聯電、華碩公司裡的「福利社」有了改變,台灣城市大街小巷的各色服務業「小店」,也起了重大變化。在愈來愈多的這些新空間裡,消費不只是「購買生活必需品」,還是「購買感動」;老闆不再是個邊收錢邊看電視或報紙的「收銀機按鍵狂」,而是個在乎氣氛和空間個人特色的「服務研發者」;小店經營模式不再是蕭規曹隨、有樣學樣(像當年的蛋塔店),而是創新、複合、體驗的多樣附加價值。
我們可以說:台灣的小店,在21世紀後,逐漸、逐漸地有了「風範」(ethos)。
社會富裕、教育水準提高、年輕人成就自我的更高熱忱、全球旅行的洗禮,以及更多心靈的反省,都是「新小店風範學」誕生的眾多原因。但對於關心台灣經濟成長的我們來說,了解這些小店創業者的獨特經營理念和兵法,卻遠比大企業的重大決策,更有意義也多所啟發。 如果台北像紐約、高雄像阿姆斯特丹、台南成為斯德哥爾摩、台中變成維也納,那台灣早已是個2萬5千美元所得的國家了。
請看--《數位時代雙週》本期製作的「小店風範學」專輯,一群迷你小店的微型創業家故事。

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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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