台灣數位化程度只跟印度相當,為何反是Dell、HPE的機會?
台灣數位化程度只跟印度相當,為何反是Dell、HPE的機會?

全球兩大伺服器巨頭戴爾(Dell)和慧與(HPE)同聲看好企業數位化轉型帶來的需求,根據IDC調查,台灣在亞太市場各國中,數位化轉型速度竟落後中、港、韓,只跟印度同步,亟待加快腳步。

台灣數位化發展快還是慢呢?IDC台灣區研究總監江芳韻表示,全球數位化進度約可以分5種階段,第一至第二階段的企業都在初始期,嘗試評估或以專案方式進行數位化,第三階段發展則是企業已經嘗試把數位化經驗複製到其他單位,第四階段的企業則已經有大規模成功的業務推展成績,第五階段企業則進入成功優化數位轉型。

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IDC台灣區研究總監江芳韻認為台灣數位化程度跟印度比肩。
圖/ 王郁倫攝影

亞太數位化進度,新紐澳三國最快

而根據調查,亞太在2018年數位轉型進步很快,表現最好的前段班國家是「新加坡、紐西蘭跟澳洲」,這些國家有25到30%比例已邁入第四階段,但多數仍在第三階段。

至於第二梯隊前段班是中國、香港跟韓國,介於2到3階段,台灣跟印度是第三梯隊,進度仍在第二階段,處於專案內部推廣數位化狀態,馬來西亞、泰國、菲律賓則仍在第一階段。

看待台灣AI發展腳步,慧與科技董事長王嘉昇表示目前仍在非常初期的資料收集階段。

戴爾台灣總經理廖仁祥表示,企業數位轉型過程中,AI已經不是選項,而是必然的作法,而導入AI也讓企業帶來採購需求。

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戴爾台灣總經理廖仁祥。
圖/ 王郁倫攝影

廖仁祥說,戴爾創辦人Michael Saul Dell曾說,AI是火箭,但數據就是燃料,而今年則更倡議,若「未來5年公司主要的決策資訊不是來自AI的話,極有可能會做出錯誤的決策。」AI重要性日增,而一旦企業轉型數位化,增加投資就成為戴爾跟慧與科技的機會。

也因此本週包括Dell及HPE活動頻頻,HPE發布上半年財報,第2季連續兩季度營收維持兩位數成長,而Dell Technologies Forum 2018以「Make It Real」為主題登場,廖仁祥宣佈,今年首季戴爾在台灣X86伺服器市占率23.9%,外接儲存器37.8%都位居第一,分拆後的惠普科技(HP)則在今(19)日正式發表全新的入門級HP Z工作站系列,預計8月中上市。

幫企業建立AI模型,戴爾首次推出中文技術框架

Dell EMC大中華區企業技術戰略總監許良謀表示,企業思考如何使用AI一般有三階段,首先是資料收集及工具選擇,其次進行模型訓練,最後展開進行推論協助決策,每一個AI階段都需要不同的硬體裝置,戴爾也期望在其中扮演「人工智慧解決方案」角色。

許良謀說,戴爾期望幫不同的AI平台之間搭建橋樑,企業若要自己建立AI模型及推論,有太多框架思考開放不開放,很多不同操作系統跟硬體,企業必須在眾多生態系統選擇一個支派,若要再用其他的框架,必須要一切重來,因為AI發展仍非常初期,仍是新架構,為了幫助客戶,推出第一個中文技術框架「諸葛‧深知」。

許良謀說,若「AI是火箭,資料就是燃料。」當企業要用AI,選擇AI應用是最簡單的作法,只要把AI放在產品中就能升級,現在戴爾有超過180款產品都做在準備。

在FPGA及GPU階段,戴爾也幫晶片商開發「諸葛‧陣圖」平台,讓GPU as a Service變成虛擬化資源池。最後,戴爾也跟VMware、中國科技大學建立操作系統與硬體的串接,推AI解決方案「諸葛‧孔明橋」讓所有晶片跟操作系統打通連結。

戴爾也用人工智慧中深度學習跟技術學習演算法來預測銷售行為,利用「諸葛‧深知」去做精準銷售的新一代方法,未來戴爾的直銷可以判斷今天打給誰,甚至聊什麼,藉此提高做精準行銷成功率50%。

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DELL看好ADAS帶動自駕車成熟發展,而創造的數據商機將倍增。
圖/ DELL

自駕車中關鍵是先進駕駛輔助系統(ADAS)要優化分析能力,單是一輛車前方的雷達,測試3000小時中,每小時可以收到1TB資料,總計測試週期中會收到4.2PB資料,而清洗過的資料100天內會超過10PB。如此大的資料量,自然會創造企業採購設備需求。

企業數位轉型刻不容緩,只有6%做好準備

廖仁祥說,3年前CEO都在問什麼是數位轉型?但1年前企業已經開始問誰數位轉型做得比較好?顯示企業都需要深度轉型,但這必須有4大要素,包括員工是否夠數位化?能否利用市場不斷出現的新技術提升?其次是技術是否改變服務客戶方法?技術是否改變公司營運方式?最後關鍵問題是不做數位轉型會怎樣?當市場不斷有新對手利用新技術加入競爭,該如何因應?

廖仁祥說,數位轉型是CEO的題目,但也是CIO的思考議題,這是第一次這兩個主管思考如此接近。

但全球IT轉型的成熟度企業評比(以自動化程度/最新技術/IT驅動商業模式這三個面向),廖仁祥說,全世界現在只有6%已經完成企業轉型,但有88%企業仍在第2到3階段,也就是正在演化改變中,而已經數位轉型的企業決策。

GDPR上路帶來高速儲存需求

慧與科技目前跟戴爾在全球伺服器競爭激烈,戴爾今年首季超越HPE拿下伺服器營收龍頭,在企業儲存裝置也居冠,不過慧與本身第2季營收交出亮眼成績,受惠於智慧邊緣業務成長17%,儲存裝置出貨成長24%。

慧與科技HPE董事長王嘉昇
慧與科技HPE董事長王嘉昇。
圖/ HPE

慧與科技董事長王嘉昇表示,美中大戰帶來各國企業更加嚴肅的看待自家IP(智慧財產權)管理,紛紛將研發集中台灣,比方微軟跟Google都設立研發中心,這也讓慧與科技帶來機會,預估今年慧與科技在台業務量將有雙位數百分點成長,也將布局邊緣智慧(IoT)業務,目標幫助客戶打造從裝置端連結到雲的基礎建設環境。

王嘉昇表示,慧與將人工智慧管理技術InfoSight加入儲存裝置中,協助客戶做預測管理,甚至預測壞損狀況,帶動儲存裝置銷售大增。而分析儲存需求為何比伺服器還強烈,慧與主管分析,IOT跟AI的需求帶來大量數據需求,企業也發現深度學習的價值,開始認為所有資料都不能刪除。

慧與主管說,第三關鍵是慧與今年加大儲存裝置產品線規模,且賣到歐洲客戶的業績也大幅增加,這或許跟GDPR上路有關,而主要原因可能在於,法令要求資料的保存分類要更明確,且資料保存期限要更長,加上不同分類資料的保護方式也不同,看客戶資料成長的趨勢。

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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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