日韓3G服務領先 手機製造商樂透
日韓3G服務領先 手機製造商樂透
2004.10.15 | 科技

集結官方與財閥的力量,在3G服務規格仍屬混沌的2000年,好勝的南韓業者已拔得頭籌,由鮮京(SK)電信搶先在當年10月開通全球首見的3G服務;半年後,另兩家南韓行動電信業者也不甘示弱,連袂跟進,相繼推出各式3G服務,「這就是賽局理論中的紅皇后(Red Queen)法則,亦即競爭者彼此間亦步亦趨,在追逐間分不清誰先誰後,形成互為因果,」台灣諾基亞通訊系統事業部總經理林思騰分析。
競爭態勢帶來整體市場的提昇,4年過後,當台灣三大行動電信業者屢屢推遲3G開台時程之際,南韓的3G服務已跨入第二個世代(由CDMA 2000 1X到1X EV-DO),總用戶數逼近四千萬。
「南韓3G服務達到今日規模,不僅帶動了3G產業鏈,也意外改變國民的生活與行為方式,」談起3G新應用總顯得特別興奮的林思騰,特別舉出南韓一項3G服務改變消費市場模式的例子:一位懷抱明星夢的南韓女孩,無緣上電視節目,卻在提供3G服務的手機短片中大紅大紫,「結果這位女孩就從手機短片的寵兒,回攻主流電子媒體,並迅速大受歡迎。」

**3G服務紅火,
手機成重要媒體載具

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類似的情境,也發生在日本,更嚴格說,日本消費者對行動數據服務的渴求,較南韓更早出現,亦即NTT DoCoMo在90年代末期推出大受歡迎的i-Mode服務。雖然i-Mode的傳輸速率僅9.6kbps,遠遜於3G的水準,卻已足夠點燃民眾對行動數據服務的熱情,不管是日本街頭或通勤電車上,隨處可見聚精會神低頭「玩」著大螢幕厚重手機的人群,台灣講究造型的輕薄短小款式,在日本市場反倒是稀客。
不過i-Mode狂熱,卻意外讓日本的3G服務落後於南韓,DoCoMo推出的3G服務,足足比鮮京電信晚了一年,但仍為全球第二個推出3G服務的國家。DoCoMo所採用的技術規格,屬GSM體系(全球2G服務的主流)向上升級的WCDMA規格,迥異於南韓業者的CDMA 2000 1X規格,因此DoCoMo的發展模式,比起南韓業者,更具參考意義,台灣三大行動電信業者的3G服務,也將採用WCDMA規格。

**單一定價策略, KDDI後來居上

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日本三家電信業者歷經三年經營,目前3G用戶合計約2000萬戶,DoCoMo雖然是日本市場領先推出3G的業者,近來聲勢卻遠遜於晚一年才推出3G服務的KDDI。DoCoMo迄今3G用戶數僅500萬,KDDI卻已衝高到1500萬戶,從0到1500萬戶,KDDI只花了不到30個月,其快速成長的秘訣,在於推出單一定價的「吃到飽」服務,大受消費者歡迎。
不論是官方支持加上民間競爭的南韓模式,亦或交由市場自發性競爭的日本模式,這兩地市場3G服務的蓬勃發展,都讓產業鏈上的業者受惠匪淺,其中最大的受益者為兩國手機業,南韓的三星電子、LG電子,日本的NEC、Panasonic等,其3G手機不僅在本國市場熱賣,更出口至各國,譬如香港李嘉誠的和黃集團,稍早就宣佈將向南韓電子業者訂購價值10億美元的3G手機產品。
另外,3G帶來的差異化服務,也造就不少數位內容業者興起,韓、日不少新興上市公司,主要業務就是開發手機的內容服務,「或許下一個Yahoo或Google,就是從手機平台上崛起,」林思騰深信不疑。

徐玉學(拓樸產研通訊業研究中心經理)
手機偏好影響3G發展

南韓靠官方大力推動3G服務,快速普及並不意外,但日本只靠民間業者的力量,何以能有如此成果?或許問題徵結出自於手機的開發邏輯。
困擾3G電信服務業者最久的3G手機款式太少問題,在日本幾乎不容易碰到,原因在於日本消費者並未偏好輕薄短小的設計。以主流手機來看,日本的主流手機重量約在145克,台灣僅約88克,且日本手機體積多出約35%,這項差異讓日本3G手機開發相對容易,因為現階段3G手機所需「塞入」的元件,較2G多出近50%,硬要設計成小型手機,自然十分辛苦。當開發大型的3G手機相對容易,手機業者投入的意願會跟著提高,市場上自然可在短期間內,快速出現多樣化的3G手機選擇。
對日本業者來說,開發符合日本消費者需要的手機,是先列出功能需求,想辦法製作出具備這些功能的手機,再盡可能縮小體積,而台灣手機的原則是在不擴增體積的大原則下,再看能納入多少新功能。
這項差異看來細微,其實相當關鍵,日本市場的功能導向需求,讓行動數據服務容易被市場接受,加上業者推出單一定價的收費制,讓消費市場樂於嘗試各種行動數據服務,進而刺激內容產業的蓬勃發展,形成3G服務供應鏈的正向循環。反觀台灣市場對手機的需求,仍以語音或簡單的加值服務為主,因此在3G發展上遲緩許多。

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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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