卸任前最後一封致股東信,馬雲:波折、焦慮、摩擦背後隱藏著巨大的機會
卸任前最後一封致股東信,馬雲:波折、焦慮、摩擦背後隱藏著巨大的機會

預計將於明(2019)年9月卸任的馬雲,最後一次以阿里巴巴集團董事局主席身分發表了致股東公開信。

卸任後仍是阿里巴巴合夥人、股東、創辦人

信中,馬雲除了預告未來可能投入教育、公益、環保工作,也再次強調他永遠屬於阿里巴巴,表示即便交出董事局主席的位置,他仍具有阿里巴巴合夥人、股東和創辦人這三個身分,也樂於在將來的任何時候與股東探討阿里巴巴的任何問題。

同時馬雲也再次提到,這次交棒不是一個倉促決定,而是有計畫性的接班安排。他相當驕傲阿里巴巴在過去19年建立了獨特的人才機制、體系和自己的價值觀。「因為這一切,我們才能在此刻擁有一支屬於明天的領導團隊。」他說。

沒有歷史性挑戰,何來歷史性機遇?

馬雲 川普
面對中美貿易戰和全球經濟、製造業變革,阿里巴巴集團董事局主席馬雲相信挑戰的背後,就是機會。

當然,馬雲在信中也不忘提及仍在風頭上的中美貿易戰問題:「最近,全球經濟正在遇到困難,貿易、消費、股市、製造業一切開始變得不確定,中美貿易摩擦也進一步增加了市場的慌亂。」但他強調,這已經是阿里巴巴成立19年來,第三次經歷這樣全球性的波折:「過去的經歷告訴我們,這些波折,焦慮,摩擦背後隱藏著巨大的機會,問題是如何改變自己。沒有歷史性挑戰,何來歷史性機遇?阿里巴巴是一家善於把握逆境的公司。」

就像是9年前阿里巴巴開始轉型為一家技術公司,逐步展開大數據、雲端計算、人工智慧、物聯網的全面佈局,馬雲相信過去所做的這些準備,就是面對變革時的關鍵基礎。他說:「我們用技術為製造業、零售業、金融業創造巨大價值,過去兩年,這個價值已經在零售業顯現,在中國,我們用技術讓20萬家零售業門店實現了線上和線下一體,打開了新零售之路。」而阿里巴巴的下一步,就是要邁向新製造

馬雲預期未來的製造業,是製造業和服務業的完美結合,是個性化、定制化和資料化的生產,也將為整個行業帶來重生。但他強調,阿里巴巴的角色不是要進軍製造業,而是要賦能製造業,也就是利用人工智慧、區塊鏈和物聯網等技術,幫助製造業走過這段變革。他形容這將是阿里巴巴和製造業共同的挑戰,也會是共同的機遇。

「阿里巴巴從來不為看得見的機會佈局,永遠只為未來投入。正是因為這樣,眼前暫時的風浪和波折,難以傷害我們,因為我們相信,只要為了解決問題而創新,只要創造了真正的價值,一定不缺市場、不缺利潤。」馬雲相信在逆境的時候,也正是阿里巴巴兌現「讓天下沒有難做的生意」這項企業使命的時刻。

有信心實現一兆美元GMV承諾

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阿里巴巴集團執行長張勇表示,全球化仍是阿里巴巴的長期發展方向。
圖/ 阿里巴巴提供

除了馬雲發表的公開信,即將在明年接任阿里巴巴集團董事局主席的張勇也以集團執行長身分發表了一封致股東信。他在信中細數阿里巴巴近來在電商、零售、娛樂等各大事業的成績,也預告很快在2020會計年度將可以實現2014年許下的GMV一兆美元目標。

同時他表示,全球化仍然是阿里巴巴長期戰略發展方向,目標是要在2036年做到服務全世界20億消费者,幫助千萬中小企业在阿里巴巴平台上盈利,以及創造1億個就業機會。

關鍵字: #阿里巴巴 #馬雲
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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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