談台灣所缺乏的品質導向經濟
談台灣所缺乏的品質導向經濟

所有的產業和經濟的系統性問題,基本上都和文化脫離不了關係。而說到台灣,相較起其他已開發國家,台灣有個很大的文化問題,那就是缺少了一大塊「品質導向」的經濟面向。台灣雖然從經濟指標上看來是已開發國家,但是我們的消費行為卻跟大部分已開發國家不同,而是跟對岸的中國最像。

而這種消費模式,簡單而言就是「重量不重質、重名不重實」,前者創造了「貪小便宜」的經濟、後者則是創造了「迷信舶來品」的思維,中間有一大塊以品質為取向的產業,則是錯失的良機。

如何可以看出我們的文化不重視品質?

從民生經濟看來,台灣全島氾濫的吃到飽餐廳就不用說了。比較驚人的是,連中高價位的單點式餐廳不少都有90分鐘、兩個小時的用餐時間限制。

這就是翻桌率經濟的恐怖。

翻桌率的氾濫,告訴我們的就是大部分消費者的消費能力有限;而當中高價位的餐廳都開始拚翻桌率,意味著基本上服務品質、用餐環境和裝潢,完全無法說服消費者花更多的錢。故此,中高價位餐廳無法用獨特性取勝,只好拚「性價比」(CP值)。

所以在台灣很多的中價位「美食」餐廳,其實都是高級料理的「低配版」,基本上就是將類似的料理在一個沒有甚麼服務品質、裝潢粗糙的方式呈現。而當然這麼一說,有些人就不服氣的說那是因為台灣人不吃「氣氛」。老實講,吃飯沒有氣氛,用餐的經驗就少了一半了。

除卻中高餐飲不談,連平價餐廳都出現品質崩壞的情況。以平價牛排為例,日本的Ikinari立食牛排和美國的Friday’s,基本上等級都算是日版和美版「我家牛排」。但很奇怪的是,人家展店依然維持差不多的SOP,基本上不會有人喊貴。同樣是平價牛排店,台版連鎖店就必須不斷壓縮毛利、降低食材品質、服務品質、衛生標準才能存活。

這顯示出很多台灣消費者不見得追求品質,但是卻會追求「名牌」。

另外一個面向,可以從台灣高級公寓看出台灣有錢人的思維並沒有差太多。

台北蛋黃區許多新建案一坪上看80萬,若在大安、信義區,一坪150萬也不是什麼奇怪的事情。而在紐約曼哈頓中城區,新建案大樓約一平尺英尺要價2千美金。在台北公設比常超過30%而紐約沒有公設比的情況下,同樣是25坪的高級住宅,在台北大安區和在曼哈頓西中城區,都要價將近6千萬新台幣。

而同樣是近6千萬的新台幣的建築,卻可以看到兩種截然不同的服務品質要求。

在紐約的高級住宅大樓中,一定都會有住在大樓內的全職社區主管(Superintendent、Resident Manager),一天24小時配有兩到三位接待員(或門房),另外還配有全職的水電工和搬運工。每個樓層都配有資源回收間和垃圾渠道,只要將垃圾放在同樓層的資源回收間,就會有搬運工自動拿去處理掉。有包裹來了,搬運工和門房也會主動將包裹送至家門口。有些大樓更會提供選購性的飯店式打掃服務。這種服務水準,其實在很多國外大都市的高級大樓中是必備的。

反觀,台北許多高級住宅大樓中的服務非常地少。管理員通常只有一位到兩位,大部分的大樓沒有社區主管、沒有專職的水電工,更沒有自己的搬運工。通常資源回收室只有一間,而且沒有垃圾渠道,要倒垃圾得自己拎去資源回收室去倒。如果大樓或是自己公寓的管線出了問題,還得另外叫水電工。

當然,提到這種現象,連台灣的有錢人都對此嗤之以鼻,認為這些都是小事可以自己去解決,而且更認為「沒有必要多花這種冤枉錢」。

但是這邊也顯示出一個台灣人在思維上跟很多已開發國家的根本差異:你願意花幾千萬、上億去買間公寓,但是卻不願意每個月多花幾萬塊去讓自己的生活更舒適、更便利、更有品質?

到頭來,我們會發現太多台灣人習慣花自己的時間去省錢,這也意味著很多「提升效率」、「節省時間」的解決方案,在台灣慣性的思維下,很容易被人忽視。

提升品質訴求

有哪些公司的商業模式是品質導向的?

以美國以手工精品起家的電商Etsy就是一例。雖然說很多賣手工藝品、骨董和文創商品的電商網站很多,但是能夠光靠這種高單價、高獨特性產品做到在那斯達克掛牌上市的,大概就只有Etsy。在Etsy上,有上萬台票的手工積木組、有要價數千元的手工燭台,大部分上面賣的商品都是很多台灣人會覺得「不知道在貴甚麼」的東西。

另外一例,就是在台灣許多人會感到陌生的「美國運通卡」(American Express,AMEX)。沒有接觸過AMEX的人常常會搞不懂這卡的意義在哪裡,在台灣大部分店家不收,而且大部分的卡還要繳年費,不就是張信用卡嗎?

但是,AMEX的客戶服務是業界有名的。一般的美國運通卡(如綠卡),線上聊天和電話客服,等待時間短而且處理事情都是先彌補客戶再跟商家、廠商究責。而AMEX旗艦級的黑卡和白金卡,則是有獨立的服務專線,可透過其訂飯店、餐廳、音樂會、球賽等,世界各地很多米其林餐廳、高級渡假飯店、運動賽事都有特別保留位子給AMEX黑卡和白金卡用戶。除此外,訂購商務艙和頭等艙亦有優惠。

以AMEX黑卡為例(正名為Centurion Card,百夫長卡),開卡費用為7,500美金(約22萬5千新台幣),每年年費2,500美金(約7萬5千元新台幣),而且這卡不是想拿就拿,據說函請資格要求年消費超過50萬美金(約1千5百萬元新台幣)、身價超過1,600萬美金(約4億8千萬新台幣)。而一般大眾可以直接申請的白金卡,信用指數要求過780,年費約550美金(約17,500元新台幣)。

可見,由於AMEX帶來的客戶消費力相對於其他信用卡是非常可觀的,因此AMEX可以很大牌地向商家收取消費金額10%的費用。這也是為什麼很多一般商家不收AMEX,但是國際各處的高級消費場所,幾乎是不太可能不收美國運通卡。

講到這邊,比較庶民一點的例子,大家可以參考BlueApron。

Blue Apron簡單而言,就是一個專門為喜歡煮飯的年輕都市中產階級設計的服務。基本上美國都市中產階級是相當有錢的(平均年收入都在八萬美金以上,約新台幣兩百四十萬),而這族群又比前世代對於各國料理、廚藝更有興致,因此Blue Apron將各類特色異國料理所需的所有食材(肉品、蔬菜與香料)和精美的食譜通通包裝起來,做成了訂閱制的服務。

與其Blue Apron與其說是餐飲新創,不如說是一種教育產品或文化商品, 基本上那種認為自己上網查食譜、自己去買菜就好的人是不會想去用的 。然而這看似小眾的的商業模式,也在2017年在紐約證交所掛牌上市,可見光是在教育和文化層面的包裝,是有很多人買單的。

不重質的經濟病徵

台灣不重視品質的經濟發展思維,其實一直以來都有很明顯的病徵。

那就是過度依賴出口經濟。

台灣二戰後的經濟發展政策,基本上都是壓低通膨、穩定匯率來挺出口。這種情況下,台灣出口的產品價格向來比其他已開發國家低,但是同時低通膨又抑制新台幣升值的貨幣政策,使得台灣不管出口如何蓬勃,一般老百姓的薪資成長卻很緩慢,而且就算台灣賺進了大筆的外匯,在台幣沒有升值的情況下,老百姓對於國外商品的購買力仍然相當薄弱。

反觀,歐美日等已開發地區,隨著經濟起飛,慢慢都會從出口型經濟轉型成為消費市場經濟。

長久下來,台灣的消費型態變得有點尷尬:

台灣人的薪資水準只能負擔國貨,進口商品以國內的薪資水準來講,是貴到誇張。原本我們對於品質整體要求就不高,而因為經濟發展型態而負擔不起進口商品,變成許多台灣人已經習慣去買一些仿效進口貨的國貨,「國貨品質比較差」的觀念更是根深蒂固。

而先前台灣出口經濟賺了一堆外匯,隨著製造業外移,台商賺的錢幾乎都藏在國外。台灣國內薪資水準在已開發國家中吊車尾,但是你可知道台商在海外偷藏的游資竟然高達五千億美金(約15兆新台幣)!僅次於中國的1.4兆美金,以及美國的7千億美金,若以人口比例來算,台灣人是人均海外游資最多的國家。

除此外,台灣的房市總值約3.5兆美金,約美國的八分之一、歐盟的六分之一,但是我們國家生產毛額只有後兩者各自的3%。唯一比台灣更熱愛炒地皮,可能就只有中國房市。

而這種資本家暴富、平民吃土的經濟發展模式,也使得大部分人即使經濟台灣經濟奇蹟,也無法像是歐美日一樣負擔更好的服務品質。而且台灣錢太多藏在房地產,連商業產值都被房地產抽成抽乾了,根本沒有辦法照顧到台灣人的生活。

至於要怎麼解決,這絕對不是三兩天能反轉的,可是短期內可以改變的,就是從稅制上著手: 在不動產上課重稅、並減輕一般人民的所得稅負擔 。如此一來,房地產持有成本上升,會使得房地產投報率驟降、房市降溫,進而使得商業行為的經濟租大幅減少;另一方面,所得稅降低後,才會有更多的消費力被導入購買產品和服務,幫助台灣朝消費市場經濟轉型,激發更多品質導向服務和產品的機會。

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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