串起科技腦與政治腦,愛沙尼亞數位轉型的關鍵推手——伊爾韋斯
串起科技腦與政治腦,愛沙尼亞數位轉型的關鍵推手——伊爾韋斯
2018.07.20 | 人物

人口數不到台北市一半的歐洲小國愛沙尼亞,早在十幾年前就已經推出數位身份、線上投票、程式教育,是歐洲數位化程度最高的國家。

不過政府的創新腳步,往往比私人企業慢好幾拍,為何愛沙尼亞政府可以大刀闊斧、從底層開始革新?原因在於,愛沙尼亞有位串起科技腦與政治腦的前總統湯瑪斯∙亨德里克∙伊爾韋斯(Toomas Hendrik Ilves)。

一位了解「Geeks」在想什麼的總統

伊爾韋斯在2006年擔任總統,直到2016年才卸任。在他任職的這十年內,政府數位轉型就是他的首要任務,其中,伊爾韋斯指出,關鍵在於政府要有科技思維。

「政府的行政部門、民選決策者,要和極客(geeks)交流。」他認為,如果沒有互動,政府一般來說不會了解技術,而技術人才也不會了解政府的問題。他舉例,Facebook最近爆發隱私爭議,原因不在於Facebook是間很壞的公司,而是科技公司不了解哪些是不道德的事。

「我可以和兩邊的人溝通,我知道geeks在講什麼、我也有政治背景,所以我可以把科技的事情轉換成政治人物聽得懂的語言,」他說,「這類的討論必須要持續進行。」

而要能做到這點,也和伊爾韋斯的背景很有關。伊爾韋斯的父母是愛沙尼亞難民,從蘇聯的統治下逃離到瑞典斯德哥爾摩,並在伊爾韋斯三歲時搬到美國。14歲的他,因為高中老師正在實驗程式課教材,讓他很早就接觸到寫程式。1996年,愛沙尼亞推出將科技導入教育的Tiger Leap計畫,在每間學校鋪設網路、蓋電腦教室、讓學生學習寫程式,就來自於伊爾韋斯當時的經驗。

從美國賓夕法尼亞大學心理所畢業後,伊爾韋斯陸續做了研究助理、英文老師、藝術中心負責人,直到在一間反共新聞Radio Free Europe擔任分析師才首次接觸到政治。1993年,蘇聯垮台、愛沙尼亞獨立後兩年,伊爾韋斯成為愛沙尼亞第一位美國大使,之後擔任外交官時讓愛沙尼亞成功加入歐盟。2004年,伊爾韋斯當選愛沙尼亞第三任民選總統,同時具備政治歷練和科技思維的他,讓數位化政策得以順利施行。

從數位改革出發,小國也能站上世界舞台

但數位轉型對愛沙尼亞而言,可能不只是民眾對政府的滿意度有關,而是關乎到國家競爭力。歷經被納粹、共產統治,愛沙尼亞在1991年獨立,但緊接著就面臨基礎建設落後、國家競爭力退步的困境,伊爾韋斯指出,獨立前愛沙尼亞的人均GDP和鄰國芬蘭一樣,到獨立後一年只剩8分之1,「當時芬蘭有Nokia,我們只有傳統轉輪電話」伊爾韋斯形容。

「這就讓我們有很多動機要往前走、積極的做新的事情,做我們之前不肯嘗試的事。」伊爾韋斯說。

對愛沙尼亞而言,數位改革已經是政治風險相對較低的議題,伊爾韋斯指出,當時經濟、社會政策、貨幣改革、私有化等議題,對政府來說是更棘手的挑戰。

在數位轉型過程中,「小」也成為愛沙尼亞的優勢。「規模較小的民主國家達到政治共識相對容易。」伊爾韋斯說,且確實多數更數位化的國家都是小國。相較下,伊爾韋斯分享他自己住在美國矽谷的經驗,儘管特斯拉、蘋果、Google、Facebook的總部就在方圓12公里內,但當地公家單位的數位化程度仍停留在1950到60年代。

3大關鍵,推動國家數位化

從愛沙尼亞的經驗出發,國家如何做到數位化?伊爾韋斯給出三點建議。首先是建置數位身份,搭配數位簽章、雙重驗證,且資料交換必須點對點加密。

伊爾韋斯也提醒,政府要讓數位簽名的法律效力可以等同於實體簽名,例如,愛沙尼亞在2000年通過數位簽章法,被他視為是數位化成功的基礎。此外,這套數位身份必須要很廣泛的被使用,否則政府會沒有轉型的動力。

有了數位身份後,接下來是擁有資料交換機制。愛沙尼亞在2001年推出的個人資料交換系統X-Road,方便政府機關間互相調閱資料,以開公司來說,透過這套系統,相較其他國家需要七個月的時間,在愛沙尼亞只要15分鐘就能完成申請作業。

「我們提出『平行式處理』的概念,」伊爾韋斯指出,例如當其中一個政府單位已經搜集過民眾的特定資訊,當其他政府單位需要該筆資料時,不得重複向民眾詢問該筆資料,而是應該自己向資料持有部門調閱。

最重要的是,伊爾韋斯認為,政府必須打造一個人們在日常生活中真的想要使用的服務,像是數位處方籤、車輛登記等,而非只是財政部或國稅局需要的服務。

當然,整個國家的數位化轉型,光靠政府也不夠。伊爾韋斯表示,無論是在教育、或是建置身份驗證系統,政府都和私部門、非營利組織合作,以身份驗證中心來說,就是由政府和當地銀行聯盟,各出資50%所成立。

雖然談了這麼多技術上應該從哪邊下手,伊爾韋斯卻認為,國家數位化這件事,在技術上一直很簡單、但在政治上需要努力。「問題是你有沒有政治意志去做這件事?」他表示,有政治意志就能制定政策,接下來才能制定法律、有框架地讓這件事進行。

「我自己剛好是喜歡熱愛科技的人。」伊爾韋斯說,這或許也是為什麼愛沙尼亞能在短短幾年躍升成為全球政府數位轉型典範,更根本也最簡單的答案。

關鍵字: #數位轉型
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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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