你今天區塊鏈了嗎? —企業導入區塊鏈的停看聽
你今天區塊鏈了嗎? —企業導入區塊鏈的停看聽
2018.09.04 | 區塊鏈

區塊鏈可謂為近兩年最紅的關鍵詞,從2017年中國因其巨大泡沫帶來的「割韭菜」效應,導致政府出面制止利用區塊鏈ICO,但也因為這樣,讓全世界都認識或聽過區塊鏈。隨之而來的是,許多人開始疑惑自身的商業模式與區塊鏈是否或應否發生關聯?在此,筆者將討論企業如何評估應否導入區塊鏈在其組織運作過程。

有一種說法是,「加密貨幣可能是假的,但區塊鏈是真的」

另外一種說法是2018年是區塊鏈大量落地元年,筆者從從事相關工作的角度,發現企業對導入區塊鏈的熱度逐漸升高,但要怎樣使用區塊鏈是個大難題。

如同AI的火熱,區塊鏈因加密貨幣的特性讓更多人參與,剎那間成為全民運動,但也形成很多不協調的現象,如在今年Computex Taipei期間,筆者受邀參加區塊鏈或加密貨幣有關的聚會,台上的人講著自己的幣和產業互動的連結,或根本就是在賣十多年前流行過的box pc(包裝成物聯網挖礦機),台下持幣者雖然討論氣氛熱烈,但多半只關心漲跌和內線。最後還是不會知道區塊鏈是什麼。

回到產業實務面,金融科技業由於跟加密貨幣的目標市場最接近,吸引了各式利益團體。

有趣的是,所有的區塊鏈專案一開始的起手式都是:區塊鏈可以改變世界!區塊鏈會影響到所有產業!

究竟區塊鏈怎麼改變世界,怎麼影響產業呢?總不會是所有的人都去搞幣,世界就會自動改變了吧?

由於區塊鏈泡沫,讓許多企業和各國政府嘗試著利用區塊鏈做些創新變革,區塊鏈也因技術上實作有許多變化,拿當年資料庫面世的狀況類比,不同的公司推出符合資料庫定義的產品和技術,但可能面向的產業和能解決的問題特性有各自的不同切入點。

近一點的雷同的例子則是雲端,若要揣想區塊鏈/分散式帳本的未來,可以拿雲端的歷史來做探討。雲端的觀念成形僅十年餘,現今大家已能朗朗上口,變成一種基本存在,以及大家都能接受的概念。筆者試舉幾個雲端的歷史演進來對比現今的區塊鏈泡沫,或許大家能產生新想法。

什麼是雲端?什麼又是區塊鏈?

發問者例如客戶,基本上不是真的想知道什麼是區塊鏈的技術,你不妨試問許多客戶,客戶說他們在用雲端,然若認真跟客戶討論何謂雲端,就會發現這問題的詭異之處,大家在經過多年洗腦後,早接受雲端這名詞,但具體講雲端是什麼,又好像回答不出來,所以,你覺得你真的想知道區塊鏈是什麼,還是其實你只是以為你想知道?你問對問題了嗎?

很多企業會問,怎麼證明你真的用了區塊鏈?

其實客戶不是真的問這個問題,並不是真的想知道資料是否寫到了區塊鏈,同樣的命題方式是你怎麼證明你在用雲端?事實上,早期的雲端很難證明你真的在用雲端。可以這麼說,客戶真的想知道和看到的是一個美美的dashboard告訴你:現在正在下進行寫入區塊鏈和從區塊鏈讀出的動作,千萬別說你可以開帳本給他看,那就跟怎麼證明你正在用資料庫而不是excel很像,你只是給客戶看資料庫的欄位寫入讀出,這些對於客戶是沒意義的。用傳統Server Client架構產生的特性效果和雲端是一樣的,那什麼時候知道你在用雲端呢?或者說雲端在這類命題的好處是什麼呢?

答案很簡單,當整個用量變大,或者你的服務開始跨國跨境跨區,這時雲端和傳統Server Client的差別就會出現。不證自明。

公有鏈與私有鏈

某種程度上,談論公有鏈與私有鏈,筆者認為跟談論公有雲和私有雲的情境類似。私有雲這個名詞出現可說是硬體伺服器業者對公有雲的反撲,若大家都用雲端,誰還要買伺服器?於是出現私有雲這樣的名詞,業者也宣稱比較安全。但事實上,你如何能確定你的資安能做得比Google或AWS更好?

當你用了私有雲,當業務擴張成長到跨區跨境時,這時你會發現只是用了難以同步成長,缺乏可擴性(Scalibility) 的Server Client技術,所有的基礎建設還是都要靠自己,沒有真的享受到雲端的好處。這種現象套用到私有鏈和公有鏈時,也會浮現類似的問題。

所以,用私有鏈解決了某個問題,未來你要準備多少資源和團隊來解決因為成長而帶來的挑戰呢?

舉個例子,現階段IBM也是用私有鏈或者聯盟鏈提供企業服務,那是因為全球化的團隊和基礎建設本來就是IBM的強項,若真的用私有鏈技術解決某個產業問題,無疑是為IBM這樣的企業帶路。當然正面的看待就是在大企業還未能反應過來時,先把位置佔好佔滿。

這是目前區塊鏈另外一個產業實際運用的矛盾之處,區塊鏈之迷人就是公開的帳本和多人共識帶來的可能性,實踐了新型態的「價值交換」方式,為了能促使更多的人參與其中,有些公有鏈會設計誘因機制,簡單說就是各種挖礦的概念來形成公有鏈網路,也因為這些誘因機制帶來了挖礦成本和新的交易成本,相比過去的雲端,反而把問題變複雜了,雲端你只要選擇好你的費率,基本上就不會有其他的意外成本。

假若你的服務試著架構在公有鏈上,那麼就得面對交易時間品質的不確定性以及交易成本的浮動。這就成了產業應用非常大的障礙,所以才會有聯盟鏈的機制出現。

但聯盟鏈也可能會變成是替某些特定產業大咖作嫁,如此一來,反而對於想用區塊鏈顛覆產業的新創來說不見得有利。

結語:區塊鏈是一個泡沫還是一場革命?

綜觀區塊鏈演進過程,仍然處於早期萌發階段,未來尚有許多不確定性與可能性,然而這股趨勢是令人期待的。

企業經營者若要掌握這個趨勢,必須鑑古而知今,透過資訊科技發展歷史找尋區塊鏈趨勢變化的蛛絲馬跡。企業是否該擁抱區塊鏈,筆者身為從業者當然是相當樂觀看待,從產業態勢及國際局勢來看也確實是樂觀的,擁抱新科技和趨勢本就是驅動產業前進的動力之一,至於企業該用何種方式擁抱它?如何善用泡沫而不被泡沫化?那就真的得把功課做足了。

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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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