鐵馬走天涯  自在看世界
鐵馬走天涯 自在看世界
2004.03.01 | 技能

腳踏車可以怎麼騎?一般人大概都是放假時騎到公園晃晃;天氣好、車子少、距離近的時候把它當做暫時性的代步工具;或者,腳踏車根本就成了兒時回憶,只能丟在記憶中的一角,和現實生活早已沒有任何連結了。

**上天下海 走遍各國

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大辣出版社總編輯黃健和可不一樣了。他可以騎著腳踏車展開三、五百公里以上的旅程,可以騎著腳踏車登上阿里山、橫跨庇里牛斯山,甚至從雲南大理一路上山下海地騎到麗江,還可以騎著腳踏車喝遍法國各大酒區的香醇美酒,在荷蘭沿著梵谷所到之處來趟探索之旅。
35歲以前的黃健和,其實和腳踏車沒什麼關係。直到35歲那年,朋友送給他一台腳踏車當生日禮物,這才開啟了黃健和的腳踏車之旅。一次跟朋友到七星山上拍照,剛好在陡峭的巴拉卡公路碰到一位五、六十歲的老先生也騎著腳踏車上山來了,更給黃健和一個啟發,「原來山路也可以這樣騎上來。」自此以後,路程由近到遠,路況從平地到山路甚至高原,藉由腳踏車,黃健和開拓了生命裡另一番不一樣的風景,「這是一個舒服看世界的方式」,他如此形容。
他一開始騎鐵馬長途旅行是有點狼狽帶著有趣的。因為黃健和不太愛帶著帳棚騎腳踏車,所以,每天的旅程都要計算清楚,幾點騎腳踏車,騎多遠、多久?大約5點太陽下山前一定要找到住的地方等等,上路前都要仔細評估。

**法國之旅 驚險有趣

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有一回他到法國的大西洋岸騎鐵馬,一心以為旅遊旺季過了,旅館很好找,不用事先訂房,結果,辛辛苦苦騎到目的地,才發現旅館都還是滿的。「那時候覺得沒關係,反正還有火車站可以睡,」結果,等黃健和一夥人輕輕鬆鬆吃完飯,在鎮上晃了一圈,準備到火車站夜宿一晚時,「哇,11點多了,火車站正要關門,」站長是個漂亮的女生,一副很同情的看著黃健和等人,「她告訴我們可能往另一個方向騎10公里會有旅館吧。」
毫無選擇下,黃健和只好在夜色漆黑的半夜12點鐘又騎著鐵馬上路找旅館,結果,除了路旁有個小牌子寫著再往前面走就有旅館之外,放眼望去根本看不到其他東西。黃健和又無奈的騎著腳踏車上路,「只能祈禱往前騎不要碰到山路就好了,」終於在半夜一點鐘,黃健和找到了旅館,「而且還是間四星級的旅館呢,」只可惜,夜已深,又滿身疲倦,旅館裡的豪華設備黃健和已經無福消受了,「只有站在櫃檯,問服務生可不可以幫忙泊這輛腳踏車而已。」

**邊騎邊想 頓生領悟

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不過隨著經驗的累積,黃健和對於腳踏車旅遊的安排早就得心應手。40歲生日的時候,他還規畫了一個40天的法國酒區之旅,找了朋友一起騎腳踏車,喝美酒、看風景,舒服愜意的度過這個特別的日子。
對於身為總編輯的黃健和而言,騎腳踏車往往也可以帶來工作上的啟發,「我好多工作上的問題都是在騎腳踏車的時候想到方法解決的。」腳踏車騎起來雖慢,但卻可仔細品嘗路邊風光,感受到與大自然融為一體的自在。而且,腳踏車雖然小小一台,卻可上山下海,幾乎沒有到不了的地方。這種「不可能一下子就到達,但也沒有克服不了的路」的啟發,讓黃健和在公司經營上,也能有信心的循序漸進,勇往邁進。

旅者小檔案
姓名:黃健和
職稱:大辣出版社總編輯
旅行頻率:騎腳踏車到公司上班都算一種旅行
最近旅行的地點:南橫
旅行中的遊伴:看情況,有時自己玩,有時找朋友一道前往
對旅行的感動:回到自己和外在環境簡單的關係中

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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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