從小藥房華麗轉身成跨國巨艦,德商攜手郭台銘來台找創新
從小藥房華麗轉身成跨國巨艦,德商攜手郭台銘來台找創新

西元1668年,西班牙承認葡萄牙獨立;艾薩克‧牛頓(Isaac Newton)發明了全球首台反射式望遠鏡,這些事件成為歷史的一部份,但同一年,有間在德國成立的小藥房逐漸成長、壯大,至今成為年營收148億歐元(約新台幣5,183億元)的跨國集團默克(Merck)。

默克集團擁有多元業務,主要分成:表面材料(Performance Materials)、醫療健康(Healthcare)與生技化學(Life Science)。從智慧型手機液晶原料,基因體編輯與食安檢測技術,到各大癌症與多發性硬化症藥物,都有這間跨國公司蹤影。

自1989年落地台灣設分公司,默克如今有660名員工,在桃園、新竹、高雄等地設有廠房與生產中心。

不只每年15%研發資金,內部也有創新機會

無論看營收、淨利數字,這間全球企業一直有水準以上的競爭力,每年會投入15%經費研發產品,如去年投注了22億歐元(約新台幣772億元)。

如同各大製藥廠與化學公司,默克相當重視產品開發與技術成長,甚至還有企業內部的各式創新計畫,鼓勵全球員工提出構想、組隊,若通過總部審核,除了有經費和六至九個月時間執行計畫,還有機會至各地分公司上班。

但他們從2015年開始,將眼光放到企業以外,看好和新創團隊之間的合作,能讓這間科學公司跑得更快、更遠。 「內部研發當然重要, 可是我們需要從柵欄(fence)往外看,尋找有哪些方式能讓自己更快成功、更快找到對的方向。」 默克集團創新中心負責人麥可‧蓋伯(Micheal Gamber)說。

默克創新中心負責人
蓋伯認為,企業追求成長不能完全靠自己,藉由和新創公司的碰撞,能更快速找到市場機會。
圖/ Merck

默克針對液態生物檢體(liquid biopsy )、生醫感測介面(bio sensing interface)、純淨需求(clean need)等三大領域,持續尋找有潛力的新創公司。目前,他們除了在德國總部與中國有加速器計畫,僅在少數地方推出實驗性質的創新專案。第一次和其他企業合作,推出共同孵化器的首站,就選擇了台灣。

6月30日,默克和隸屬鴻海旗下永齡基金會的生醫新創平台H.Spectrum合作正式宣佈計畫啟動,希望能把台灣新創公司帶到國際,並針對寶島產業鏈的強項,增加孵化主題:患者體驗及精準醫學。

「台灣有很好的醫療人才,又有半導體、ICT技術,可以縮短產品開發到臨床的時間,還有什麼能不來這裡的原因?」永齡基金會創辦人郭台銘強調,這也是他四年多前成立H.Spectrum的理由。

默克結盟郭台銘,和台灣團隊互利成長

今年共有瀚源生醫、奈捷生技、矽基分子及VSense等四組團隊入選H. Spectrum & Merck Innovation Lab孵化器計畫,可享有實體空間進駐、專家輔導、和對接潛在客戶等資源。重要的是,有機會能獲取到默克德國總部創新中心的三個月「加速門票」。

默克端給新創的牛肉,包含能和集團內各部門負責人、研發團隊對談,討論產品自身方向;可選擇接受5萬歐元投資或專案合作機會;串連集團員工創新計畫等。安盛生醫(iXensor)去年加入默克總部加速器計畫,是全球560多間新創公司裡,唯一的台灣團隊。

「對早期階段的新創而言,能夠透過和大集團的討論,確定產品開發方向是否正確,會有很大幫助。而像我們這樣產品較成熟,準備好要擴張市場的公司,就很需要他們的國際資源與建議。」安盛生醫共同創辦人陳彥允說。

如安盛的定點照護儀(point of care device)產品和默克在肯亞的公益計畫結合,幫當地五個據點的居民檢測糖化血色素、三酸甘油酯與膽固醇。

「我們的核心KPI是創造多少和新創公司之間的合作機會,而不是找尋投資標的。透過這些團隊,可以判斷出市場的區隔是什麼,讓集團產品更聚焦。」

蓋伯解釋,自2015年起,默克創新加速器共畢業了50組團隊,創造29件合作計畫,其中有12件仍在進行中。他認為不只製藥領域會從新創團隊身上找市場機會,透過分析380家全球企業的新創計畫,發現對奧迪(Audi)、BMW、博世(Bosch)等不同領域公司而言,同樣相當重要。

台灣默克集團生技製藥總經理余文慧表示,台灣新創有硬體優勢,又和半導體公司溝通順暢,這些都能幫助默克內部研發更完整(complimentary)。

在製藥、化學領域中,併購成熟公司時有所見,默克為了捕捉潛力新創團隊,也拿出3億歐元銀彈,設立自家創投(M Ventures)瞄準產業趨勢。「2019年的戰略重點只有一個,就是創新驅動業務。」默克執行長史蒂芬‧歐斯明(Stefen Oschmann)在年報中如此強調。

這艘生技科學大船靠岸台灣,要找團隊一起乘風遠航,試圖在充滿變動的世代,提高自己的獲勝機率。

默克集團(Merck)檔案
成立:1668年
版圖:德國總部,全球66個國家
員工:5.1萬人
產品:特用材料、醫療健康、生命科學
營收:148億歐元(2018)
研發經費:22億歐元(2018)

責任編輯:蕭閔云

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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
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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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