廣輝陳勁志躋身面板業最年輕的副總
廣輝陳勁志躋身面板業最年輕的副總
2004.08.01 |

一台一台筆記型電腦的面板變換著五顏六色,吸引著一波一波年輕應徵者細細端詳,廣輝電子副總經理陳勁志在新竹國賓飯店的徵才現場,回憶著當初一路走來的堅持。
「忠誠度是可以相加相乘的,」陳勁志說,同事間互相打氣,慢慢看到產品成果、公司上下游整合的走向,都讓整個團隊的忠誠度愈來愈高,也讓廣輝可以從「面板五虎」中最晚踏入的公司,5年來成為全球第三大筆記型電腦面板供應商,「只要鑽研的夠深,後發也可以先至。」陳勁志說。
陳勁志是林百里「烏龜精神」的信奉者。只不過廣輝這隻烏龜,也在今年裝上了翅膀,五代廠良率已達到七成,除了說明背後廣達集團的實力,加上年輕人的衝勁和韌性,正是新興產業的力量。

**「三三危機」決定去留關鍵

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「這個行業除了持續投資,最重要就是人才培養,」難怪陳勁志要走出工廠,親自到應徵現場解答年輕人的各種疑慮。他強調,每個人都要找到自己最有興趣的工作、有前景的產業和技術方向正確的公司,找到「Match Point」(最適點)。找到了Match Point後,走在對的路上,只要做一些小成果就可以得到掌聲,「年輕人就會愈做愈有信心、愈做愈投入。」
其次,在一個新興產業裡,一定要讓年輕工作者看見一個向上循環的「Loop」(圈環),也就是除了成果之外,整個公司是往上走的。陳勁志觀察年輕科技人的動向,有所謂的「三三危機」,前3個月和前3年是去留的關鍵,主要是前3個月會有公司文化適應上的問題,3年之後,擁有技術水準之後,又有下一步發展的問題。這時侯Loop就顯得特別重要,讓年輕人覺得只要有耐心,公司還會繼續成長,「要讓人有水漲船高的感覺」,陳勁志形容。
第三,從生涯發展來看工作,前面要儘量多學習。陳勁志以一個新興產業「過來人」的角度來看,未來這個產業的發展變化雖然很多,但是如果前面沒有一定的技術深度,後來就走不廣,「你在一個領域一定要做到最深,比如說一提到薄膜,別人第一個就會想到你!」陳勁志說。

**要全力投入,才能做到最好

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要走得深,就要全力投入。陳勁志14年前進入半導體業界,11 年前選擇了TFT薄膜液晶領域。早年他曾參與工研院的台灣第一座8吋廠「次微米研究計畫」,後來這個計畫轉移到「世界先進」,陳勁志因為國防役繼續留在電子所,即使IC產業景氣好時做一塊賺一塊,但他還是決定往人少的光電產業走,從「非晶矽」到「低溫晶矽」,一直做到工研院研發經理。
為什麼在一個當時產業前景不明的領域裡可以待上11年?陳勁志笑說,或許半導體和TFT最大的差別,就是半導體經過封裝之後就看不見了,但TFT可以從一片玻璃一直看到最後的成品,畫質影像愈來愈漂亮、面積愈做愈大,「親眼看見自己的成果一天天進步,得到的成就感不是金錢物質能滿足的。」陳勁志說。
決定投入廣輝,也是因為喜歡廣達重視研發及單純的公司文化。「年輕生命有限,完全投入產品都來不及了,」陳勁志說,從研究單位進入業界,可以感受到節奏感完全不同,每一天要做的計劃不能停下來,不像在研究單位想衝或想停都看研究者本身,不過現在他在廣輝一天的產量,可能是過去的一年,陳勁志形容,「這就是實戰的感覺,研究的成果可以馬上量產、放大。」
但TFT也是一場市場殘酷的實戰,2年前大家極度不看好台灣TFT產業時,「我當時努力勸人家一定要留下來!」陳勁志回憶那時自己苦口婆心,用Crystal Cycle(液晶循環)來分析產業起伏是正常現象,也從個人角度分析,到別家公司也不見得好,畢竟廣輝擁有正確的方向。
「我到了第二廠開始就更有信心了,」陳勁志指出,經過和夏普合作之後,發現自己也能做到世界一流水準,更對公司策略充滿信心。

**互信和尊重,人人都有價值

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經過了產業起伏,民國54年次的陳勁志,不但是廣輝的「第三號員工」,僅次於林百里和廣達技術長刑智田,也變成了台灣面板界最年輕的「副總級」人物,也說明了這個產業夠新,足以讓年輕人冒出頭來。
陳勁志就指出,一群人可以「水漲船高」,其實還是靠組織成員之間的「互信和尊重」,每一個人都是有價值的,而他認為他和同事的關係,沒有上對下,而是一種「Respect」(尊敬)。
陳勁志有被人挖也有挖人的經驗,其實最後「主要還是看文化,以及人和的問題。」陳勁志指出,對工程師來說,文化就是公司制度和發揮度的問題,所以,他一直相信「忠誠度」是可以培養的,只要讓工程師覺得這裡有好的制度可以讓他發揮,受到尊重,他就會留下來不想走。
反之,「我們對於因為股票來的人就比較保守。」陳勁志現在面試時也會關心這樣的問題:為什麼離開上一個工作?為什麼喜歡我們?陳勁志指出,公司有草創、成長、擴張及成熟,在「成長期」大家還是重視「自己人」,包括自己培養的幹部和外面跳槽來的人,他會維持九比一的比例。「像我們要走到數以千億的公司,未來堅實度愈高,就要靠忠誠度了。」陳勁志語重心長地說。

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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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