獲3億A輪融資!新創Clockwise靠AI自動調配會議,助上班族擺脫窮忙
獲3億A輪融資!新創Clockwise靠AI自動調配會議,助上班族擺脫窮忙

不管大大小小的公司組織的通病,就是很容易被會議淹沒。員工很難在一天中找出一段完整、不被打擾、專注的時間去做「真正的工作」,導致這些工作被移到週末去,美其名是認真工作,其實是效率與時間安排出了問題。

怎麼解決?坊間有數百上千本增進效率的工具書,卻無法紓解Google日曆上互相疊加到字都看不清楚的壅塞。Clockwise便是為此而生,透過機器學習讀取日曆,協助個人、組織找出一整段完整的專注時間。

Clockwise也宣布獲得3.3億元台幣的A輪融資,產品也正式上線。領投者包含Greylock、Accel,其他投資者還有Slack Fund等,目前Clockwise募資約3.9億元台幣。

自動調整會議,Clockwise讓用戶找出專注時間

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設定可移動的會議後,Clockwise會自動移動會議,將零碎時間組合成一整段完整的「專注時間」。
圖/ Clockwise

使用Clockwise的方式相當簡單,只需要安裝免費的Chrome插件,Clockwise的優化引擎便會自動分析Google日曆找出會議的特性。使用者在選擇哪些會議是「可移動」後,Clockwise便會自動移動會議,將零碎的時間組織成一大段他們稱為「Focus Time(專注時間)」的區塊,讓使用者可以專心工作。

至於哪些是可以移動的會議,Clockwise舉例,像是每週一對一的對談、每週的團隊Sync會議,如果會議人數牽扯過多人的,可能不適合移動(除非你是老闆)。Clockwise的服務也不僅止於個人,若團隊中有更多人加入使用,能讓會議的移動安排更加精準。

除此之外,Clockwise還會自動移動打架的會議、美化日曆顏色、不同時區的團隊協作的調整,以及讓使用者自己選擇專注時間要安排於早上或下午。

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這張Gif清楚表明Clockwise所提供的服務。
圖/ Clockwise

增進效率的點子,價值數億台幣

儘管Clockwise所提供的服務看起來相當簡單,不過顯然的創投們看到這個增進效率的點子,願意投入上億台幣投資。

Greylock中負責本輪融資的約翰·莉莉(John Lilly)說:「要打造Clockwise的服務,需要對機器學習、用戶互動與系統設計有所了解與突破。」同時,他也相信Clockwise所提供的服務,能解決不管是個人或組織都期望被解決的問題。

從數據來看也許能夠更明白,在Clockwise的測試版本中,創造12,000小時的專注時間,解決2,500個重複預定的會議。

Clockwise的CEO暨共同創辦人馬特·馬丁(Matt Martin)也說,隨著越多人使用,Clockwise將會變得更聰明,「我們要協助大家把時間花在真正有意義的事情上。」

Clockwise的創辦團隊成員中,有部分來自CRM新創RelateIQ的成員,RelateIQ在2014年被Salesforce以117億元台幣買下後更名為SalesforceIQ。

參考資料來源:《TechCrunch》

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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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