湯姆漢克斯確診、NBA無限期停賽、歐美往返航班中止⋯⋯美國疫情危機升溫中
湯姆漢克斯確診、NBA無限期停賽、歐美往返航班中止⋯⋯美國疫情危機升溫中

武漢肺炎(新型冠狀病毒)疫情在國際快速升溫,身為醫療先進大國的美國,也無法倖免於這場災難。各大展會、活動紛紛面臨取消或延期,紐約新羅謝爾鎮更劃設方圓1.6公里的封鎖區派兵駐守,嚴重程度已不容輕忽。

截至3月12日為止,武漢肺炎美國感染案例已突破1,300人,更有38人因此死亡,就連奧斯卡影帝湯姆.漢克斯(Tom Hanks)也在Instagram上坦承夫婦兩人確診,嚴峻疫情令美國陷入恐慌,股市更持續重挫,各大產業面臨沈重考驗。

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影帝湯姆·漢克斯(Tom Hanks)公開夫妻兩人確診武漢肺炎,成為本日熱議話題。
圖/ Shutterstock

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球星確診武漢肺炎,NBA宣佈無限期停賽

對於難以迴避人群聚集的運動產業來說,肺炎疫情無疑是一大衝擊。美國職籃聯盟NBA因旗下球員傳出確診案例,於美國時間週三(11)晚間宣佈,隔日起所有賽事無限期停辦,直到另行通知。

首位在篩檢中呈現陽性反應的這名NBA選手,是爵士隊的中鋒Rudy Gobert。雖然Gobert沒有在當晚的賽事中出現,最近一場登上球場的比賽則是3月10日與多倫多暴龍的賽事。

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球星傳出確診消息後,NBA立即宣佈無限期暫停賽事。

也因此,包括多倫多暴龍隊在內,過去10天內曾與爵士隊比賽的球隊──克里夫蘭騎士隊、紐約尼克隊、波士頓賽爾提克隊、底特律活塞隊的球員,都被通知必須進行自主隔離。

NBA是全美第三大的體育聯賽,規模僅次於MLB(棒球)與NFL(美式足球),2018年營收達87.6億美元,無限期的停賽不光令球迷惋惜,勢必將對聯盟造成相當程度的財務負擔。

體育產業受創嚴重,日本甲子園也不辦了

NBA這令眾人錯愕的消息,只不過是體育領域受到疫情影響的其中一環,由於舊金山已禁止超過1,000人同場的活動,在NBA宣佈停賽當日上午,金州勇士隊就宣佈賽事將不開放球迷入場。

而美國大學體育聯盟NCAA雖未中止球季,也宣佈賽事將改成閉門賽,只有員工和選手家人可以參與,避免造成疫情擴散。原先計畫在3月9日至22日間舉的印第安泉網球賽,更是美國首例取消的體育賽事。

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出於對疫情擴散的擔憂,日本決定暫停原訂3月登場的春季甲子園賽事。
圖/ mTaira via shutterstock

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受到NBA中止賽季的影響,美國國家曲棍球聯盟也發布聲明,宣稱將考慮暫停比賽,不過需要一些時間討論,預計美國時間12日公佈。

順帶一提,日本原訂於3月19日登場的春季甲子園高中棒球聯賽,主辦方也以避免疫情擴大為由宣佈取消比賽,這是自1924年賽事成立以來,除二戰期間首度中止比賽。

川普禁止歐洲旅遊往返,航空業者苦不堪言

面對不斷惡化的疫情,美國總統川普宣佈將在未來30天內,暫停美國與歐洲的旅行往返,英國則不在此限。值得注意的是,該措施僅限制人員往來,貨物的運輸不會受到影響。

這項規定自週五(13)午夜生效,屆時申根協定的26個國家公民將被禁止入境美國,而從這些地區往返的美國公民、永久居民及其直系親屬經過篩檢後仍可入境。

儘管川普指責歐洲未能效仿美國,及早禁止中國入境,禁旅措施一公佈立刻招受外界質疑。在美國篩檢工具缺貨的現在,政府沒有理由以確診案例較少禁止歐洲旅客入境;而塔夫茨大學教授丹尼爾.德萊茲納(Daniel Drezner)認為,美國病例快速攀升的此刻,旅遊禁令可能無助於改善現況。

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聯合航空、達美航空及美國航空有相當比例營收源自歐洲,被認為將是禁止歐洲航班後最大的受害者。
圖/ shutterstock

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歐洲旅行往返是美國航空公司的重要財源,2018年造訪美國的歐洲旅客高達1,100萬人次,占當年所有海外旅客的27%。

聯合航空、達美航空及美國航空被認為是受這項禁令影響最深的三家航空公司。聯合航空去年營收74億美元源自歐洲,約占整體的17%;達美則為64億美元,約占15%;而美國航空則有46億美元由歐洲貢獻,占比約11%。

武漢肺炎疫情爆發後,航空產業受創慘重,這三家航空公司也不例外,與年初相比股價跌落約3至4成,而歐洲禁旅令頒布當日也分別重挫4%至6%。

另外,川普還計畫撥款500億美元企業貸款、延後繳稅期限,幫助中小型公司度過眼前的難關。美國政府認為,延後繳稅將可為美國經濟創造2,000億美元的現金流動。

即使疫情持續加劇、美股不斷下挫,川普依舊強調武漢肺炎不會成為經濟危機,並聲稱由於深厚的經濟實力,他們有充足的彈性、資源與儲備應對任何威脅。

資料來源:衛報SkiftCNBC

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
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。

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