聯想的煩惱~不確定的未來
聯想的煩惱~不確定的未來
2004.03.15 | 人物

2月18日下午,聯想電腦公布其最新的2003財年第三季度業績。
「聯想的業績低於我們的預期,我們對公司的評級維持在under-perform(低於市場平均回報水平),」Henry King在報告中指出。巴黎百富勤證券的研究報告指出,聯想業績令人失望,聯想的淨利潤率從4.9%下降到4.3%,因此分析師Marvine Lo也將聯想的2004-2006收益預測下調了4%-10%。

**銷售額增加
利潤卻萎縮
**

表面上,聯想這一季的銷售增長態勢依然不錯,銷售額達到65.5億港幣,同比上昇17%,淨利達到3.25億港幣。其中企業PC銷售增長17.04%,但因為毛利率從14.09下降到13.23%,所以企業IT對聯想電腦整體利潤的貢獻僅增長0.4%。因為運營支出比預期的更高,達到6.11億港幣,所以,EBITA比高盛預測的要低16%之多。
但聯想還有不少一次性收入及損失,包括賣掉聯想電腦旗下的主機板製造業務QDI所獲得的收益近1000萬港幣,賣掉中國電信股份所獲得3000萬港幣收益,以及中止與美國線上(AOL)合作網站所產生的2550萬虧損,兩相抵消,聯想這個季度還有一次性的收入近2000萬港幣。
如果將這2000萬港幣從季度利潤中扣除的話,聯想的純利潤實際上同比下降了2%。巴黎百富勤的數據則表明,聯想核心業務的利潤同比下降了9%。
或許2%的利潤下降對一家公司來說並不算得上是大問題。但是銷售額上昇17%,利潤卻反而下降了2%,不能不讓人深思。

致命大弱點
太依賴台灣

更為嚴峻的是,聯想的未來也存在著太多的不確定性。高盛分析師指出,將聯想目前眾多的產品線細數過來,能讓人眼睛一亮的屈指可數。巴黎百富勤的證券分析師Marvine Lo直截了當地在研究報告中表示,「未來的聯想缺乏利潤增長的驅動器」。
在聯想的核心業務中最熱門的筆記型電腦業務,本季度的出貨量增長儘管高達69%,筆記型電腦的銷售仍然只占聯想全部銷售額的11%,還不可能成為未來的「當家花旦」。
聯想的筆記型電腦產品嚴重依賴對台灣的採購。「據我們所知,聯想還有一些其它的大陸IT廠商的筆記型電腦產品,100%是從台灣業者這裡採購。聯想最近甚至在台灣成立了一個採購辦公室,據說每年的採購額會達到十幾億美元之多,」IT業咨詢公司Gardner分析師Jamie Wang表示。
Gardner的分析師Jamie Wang指出,因為東芝等公司有生產筆記型電腦的經驗,所以對代工廠品質的控制異常細緻而且嚴格。Dell和HP等企業因為深知市場的需求,所以非常重視對產品的定制,而且因為他們有龐大數量的訂購量,所以也被排在台灣代工廠的「貴賓席」上。
中國內地的採購者是比較弱勢的採購者。因為沒有製造經驗,無法對產品品質做細緻的要求,往往只能採購一些代工廠已經大批生產的日美筆記型電腦「貨尾」,然後進行簡單的「改頭換面」。因為訂購量太小,無法要求台灣的代工廠另開模具定制,所以,根本無法依據本地市場的需求進行「定制」。
聯想的「戰略新業務」手持設備,也面臨著與筆記型電腦業務一樣的種種侷限。Gartner的分析師Jamie Wang質疑,目前中國內地廠商的PDA產品中,究竟有多少技術內容屬於「自主研發」。
「我相信優秀的內地廠商可能會有一些擁有自主研發的產品。關鍵問題是他們是否花了比別人更長的時間進行自主研發。一旦比不過其他廠商,他們是否會一直堅持自主研發的策略,就很值得懷疑,」Gardner分析師說。

專注於市場
主攻PC產品

幾位業內人士均指出,在筆記型電腦與手持設備市場,如果不能像日美廠商那樣,在核心技術或是產品設計上能有一定的掌控能力,聯想惟一能倚重的,也只有在中國內地的銷售力量與市場。聯想在PC市場上的品牌優勢,是否能夠移植到筆記型電腦市場與手持設備市場,取決於聯想人員的執行力。
「聯想的高層們提到了兩個目標,一個是國際化,一個是多元化。我們認為,聯想的國際化與多元化戰略很正確,但是等待條件成熟還需要一段時間,近期看不到他們會有大突破,」Henry King說。
聯想的出路究竟在何方?
「專注於市場,」幾位分析師們相當一致的建議。高盛的分析師說,從這個角度來說,聯想退出主機板製造,專注於PC核心產品業務和手持設備業務,大幅度調整分銷通路與相應的企業組織結構,起碼方向上是正確的,但是還需要看實際效果。
「基本上我們認為,所有的戰略方向都是正確的,具體就要在看聯想的戰術執行力如何了。我們在等待結果,」Henry King說。

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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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