賭一把  不成功就成仁的冒險家
賭一把 不成功就成仁的冒險家
2004.07.01 |

京東方的迅速擴張始於2003年1月,3.8億美元收購韓國現代顯示TFT-LCD(薄膜電晶體液晶顯示器)業務,創下國內企業海外收購金額最高紀錄。收購包括3條生產線的生產設備、廠房、450項專利、2300項核心技術以及營銷網路等無形資產。
此後5個月,京東方在北京的TFT-LCD產業基地戰略正式啟動。同年8月,京東方再出重金,斥資10.5億港元收購香港和新加坡兩地上市公司——冠捷的已發行普通股總數26.36%的股份,成為其第一大股東。不到一年,京東方已儼然有「液晶顯示器帝國」模樣。但與此同時,負債擴張、借貸資金償還風險等問題,將京東方推到令業界心生疑竇的風口浪尖上。

**用「三步走」戰略,
打造TFT-LCD帝國

**
一位業內資深人士告訴記者,京東方之所以突然快速擴張,打造TFT-LCD帝國,「主要是京東方固守的映像管顯示器市場已經日趨衰退,從公司近幾年的財報來看,顯示器業務近3年對京東方的貢獻率已呈逐年下降之勢。」京東方是中國最早的顯示器生產企業之一,也是中國最大的顯示器生產企業,就這樣坐以待斃,顯然心有不甘。
京東方科技集團創立於1993年4月,是一家由管理層和員工共同出資,在傳統國企──北京電子管廠的基礎上發起設立的股份制企業。主營業務包括顯示器件與設備、光電子、光通訊器件和移動資訊終端設備等。
京東方前任董事長秘書、現任證券事務代表仲慧峰給記者勾畫了京東方的擴張之路:在發展TFT-LCD方面,京東方有個「三步走」戰略:第一步掌握核心技術;第二步構築TFT-LCD製造和研發基地;第三步則是整合TFT-LCD上下游配套產業。
仲慧峰介紹,一條第五代TFT-LCD生產線產能在700萬片液晶面板,京東方計劃2005年投資。生產線一旦開始運作,就需要大量顯示器生產商作為客戶。而把全球第二大顯示器廠商冠捷科技納入麾下,將是京東方TFT-LCD生產線穩健出貨的保證。
但是,京東方的收購並不被市場看好。業內分析人士告訴記者,收購導致京東方負債率上升,為了發展TFT-LCD業務,京東方採取向銀行借貸,近年的資產負債率已達到相當高的水平,2003年半年度為72.61%、2003年第三季度報告為71.98%,均高於國際慣常的評價企業財政赤字風險的「警戒線」60%,距離國內同行業均值更遠。
可能連京東方都沒有想到,這兩次收購在巨大的風險之外,還帶來大幅增加的利潤。2003年5月30日,TFT-LCD業務已為京東方實現營業收入2.35億美元,稅後淨利3000萬美元。
京東方今年4月27日發布的財報顯示,2003年實現淨利4.03億元人民幣,同比大增386.72%。利潤的高增長大部分來自於兩次收購帶來的盈利。

**面臨資金緊張局面,
選擇海外上市融資

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不過,意外的收入只在一定程度上緩解了京東方資金緊張的局面,籌建LCD北京生產基地所需的鉅額資金再次引起坊間對京東方資金缺口的猜測。
2004年2月25日,京東方發布公告,擬通過旗下TFT-LED事業的韓國子公司——BOE HYDIS技術株式會社——申請在境外證券市場上市,所募集資金將用於北京TFT-LCD專案的建設。
此前半個月,京東方剛通過增發B股募資億20港幣,其中將撥2000萬美元用於北京TFT-LCD專案的下游配套產業。
「像這樣一個技術資金密集型的?業,當然需要很多錢,」仲慧峰並不諱言京東方面臨融資的局面。據瞭解,僅LCD生產基地一期工程——建第五代TFT-LCD生產線就需要12.49億美元,約100億人民幣左右。而按照仲慧峰的說法,「我們做生產基地,註冊資本肯定不是12億美元,頂多是一半,另一半不是我投的,我可以通過銀行或者別的渠道來融資」,京東方的資金缺口也有50億人民幣。
事實上,京東方選擇這個時候海外上市,很多投行人士表示看好。「TFT-LCD價格正處於階段性高點,及時發行上市可望募集到更多資金,最大限度地緩解京東方的資金瓶頸問題,」一位投資分析人士表示。
但是風險在於,如果京東方海外融資受阻,或者所融資金不足以支撐北京LCD基地建設,京東方又該如何保障2005年第一季度TFT-LCD正常投產呢?
按照京東方董事長王東升的思路,京東方在進一步擴大資本、取得銀行方面貸款的基礎上,不排除會接納更多投資者:下游的客戶和上游的供應商,比如康佳、TCL、長虹、方正、西門子、新科等,都有可能成?其策略投資者;同時京東方內部也會進一步整合產業,收縮大量非主營業務,把主要財力放在顯示領域。
顯然,進入這個以「大者恒大,強者恒強」為遊戲規則的行業,京東方從踏進來的第一步起,就已經走上了不歸路。回頭或者落後,都意味著失敗。

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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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