連假後誰該自主管理14天?今早急開記者會,指揮中心四大QA一次看
連假後誰該自主管理14天?今早急開記者會,指揮中心四大QA一次看

清明連假期間,各地景點人潮擁擠,為了防範群聚感染風險,中央流行疫情指揮中心今(6)日上午加開記者會,呼籲去過人潮擁擠地區的民眾,需自主健康管理14天,並規劃彈性、異地上班。

究竟哪些人需要自主管理?又該怎麼做?《數位時代》整理了4大QA。

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Q1:人潮擁擠怎定義?哪些人該自主管理?

指揮中心表示,民眾若在連假期間,曾至人潮擁擠的地方活動,或是出現身體不適症狀,建議自主健康管理14天,不要上班、上學。

疾管中心強調需要自主管理的民眾,並非只限上周發出「疫情警訊」的11處景點。人潮擁擠該如何定義?指揮官陳時中表示,人潮密集確實很難明確定義,雖然沒有明確標準,但希望民眾能先自行判斷,會透過大數據法則,盡可能提醒民眾。

中央流行疫情指揮中心發言人莊人祥進一步說明,若以手機訊號資料估算,連假期間曾到11處景點,且停留超過15分鐘的人數,約有150多萬人,因此,民眾可以用是否曾到人潮多地點,停留超過15分鐘作為判斷標準。

景點人潮群聚狀況難以即時掌控,媒體提問,日後是否考慮採用「手機定位」模式精準掌握?陳時中回應,目前監測單位要掌握每個人的狀況有難度,只能約略提醒,呼籲民眾警惕。

Q2:自主管理14天,要注意那些事情?

若有自主管理需要,指揮中心提醒,民眾須避免出入公共場所,外出時務必配戴口罩,儘可能在家上班,如有身體不適請撥打免付費防疫專線1922,就醫時務必告知旅遊史。

同時,與他人保持室內1.5公尺、室外1公尺的社交安全距離,若無法保持請配戴口罩;搭乘大眾運輸時,應全程配戴口罩並配合量測體溫,勸導不聽最高罰新台幣1萬5千元。

指揮中心表示,因應這次連假,已經請醫療機構擴大採檢。疾病管制署組長楊靖慧補充,目前準備的檢驗量,應該能滿足這次的需求。

Q3:在家彈性上班,該怎麼做?

陳時中呼籲,企業應該著手規劃彈性、異地上班方案,「目前許多政府部門已陸續開始試辦,也有對企業訂出相關指引。」針對企業指引不足、不清楚的部分,指揮中心今日(6)下午會開會討論,盡快跟民眾說明有關規範。

若民眾因有旅遊史、身體不適需要在家上班,陳時中表示,僱主不能不給薪資、強制到班。若是無法遠距,需要到現場的服務業等工作型態,陳時中認為,還是希望民眾盡量在家,日後可以討論採用補班的措施。

Q4:勞動節連假是否受影響?

為了防堵群聚感染風險,接下來的勞動節連假是否會受影響?陳時中表示,會視接下來的疫情發展,做最後調整。

「要跟旅宿業者說抱歉,現在要控管風險,否則群聚風險提高,未來的代價很大。」陳時中表示,政府各部會都有針對觀光產業的紓困方案,未來也會有振興方案等措施,呼籲民眾盡量減少不必要外出。

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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