40歲歌林重披戰袍  衝殺數位電視戰場
40歲歌林重披戰袍 衝殺數位電視戰場
2003.11.01 | 科技

液晶電視走紅全球,不僅帶來新一波龐大商機,更為許多人記憶中的老企業,創造轉型再出發的契機。
「和45歲以上的人談歌林,他會說你就是做電視、你有歌星……和消費者談歌林產品,就可知道他是什麼年紀的人,」歌林總經理劉啟烈的話,揭露40歲的歌林曾經有過的風光歲月,還有那一絲絲的感慨。

**曾經風光
如今力圖振作

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1963年歌林成立,是間資本額200萬的家電公司。從首創國內16吋木製扇門黑白電視起家,許多四、五年級生擠在鄰居門口看著賺人熱淚的連續劇「晶晶」,或是帽子歌后鳳飛飛載歌載舞的印象,都是透過歌林生產的電視得來。
40年後的今天,歌林資本額雖已高達51.8億,但獲利卻大不如前。
當80年代,大同、東元等家電大廠奮勇轉向資訊、通訊產業,在穩健經營的理念下,堅守家電本業的歌林,未料到這波成長力道驚人,眼睜睜地看著機會流失。2000年歌林每股虧損0.16元,到去年歌林每股虧損達1.13元,經營成績的不盡理想成了歌林的一大挑戰。
今年2月,歌林盛大慶祝40歲生日,同時宣佈他們的新標誌。對歌林而言,今年正是他們在企業組織重整、打造、重新出發的重要元年。
「如何讓歌林的形象更年輕、打入e世代客層,是歌林現階段最重要的工作,」劉啟烈在週年慶記者會上,宣示歌林要擺脫舊形象的決心。
歌林在組織調整上,三年前先將服務部門獨立成為一個事業體,以求在服務至上的年代給予消費者更好的服務。近來更藉由組織壓縮以減少人力的重覆浪費,並優退年長員工以吸納新血,歌林副總經理高超群表示,雖然傳統家電的高獲利年代不再,但數位電視的風潮給了他們另一波成長的機會。

**LCOS+LCD
做為主力產品

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歌林公司7樓的展示間,一台30吋的液晶電視、和一台50吋的LCOS電視(反射式矽基板液晶背投影電視),立即吸引了參觀民眾的目光,「這是歌林在數位電視時代的決戰武器,」高超群指出。
「在數位電視這塊領域中,因為過去沒有前例可循,所以人人有機會,」劉啟烈談到進軍數位電視的原因,他認為只要誰先搶得先機,誰就能贏得這場勝仗。
然而,和其它家電廠不同,在數位電視的布局上,歌林把LCOS電視做為他們在數位電視戰場上的主戰武器,「在台灣我們是第一家開發出52吋大螢幕LCOS電視的公司,世界上我們排第三,但技術上我們更領先,」高超群驕傲的說道。他認為低價、及台灣有晶圓廠相關的廠商應援,因此他們在這塊領域上更具信心。
另外因為台灣掌有液晶面板供應優勢,因此液晶電視則是歌林的另一主力產品,未來LCOS電視主打50吋以上市場、40吋以下市場則由液晶電視主打。同時因為看好這兩項明星產品的前景,劉啟烈表示歌林將不排除將這兩個電視部門獨立成為一個事業體。
雖然歌林對背投影電視充滿信心,但缺乏大量生產的經驗,卻也是他們要與國際大廠競爭時不得不考慮的問題。「對傳統家電廠商而言,擴充產能的速度是他們在與資訊大廠競爭的上的弱勢,」富邦投顧分析師黃漢威指出。他認為在數位電視市場上如果家電廠商要勝出,首先就必需克服在產能上不足的問題,畢竟過去家電廠商壇長的是內銷,但數位電視的市場要看的則是外銷市場。

**未來挑戰
致力提高產能

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對於外界質疑,劉啟烈也坦白承認,「現在我們的產能的確無法應付1萬台以上的產量,」為了因應市場需求,10月7日歌林赴盧森堡發行3000萬美元ECB(可轉換公司債),雖未達歌林預期的8美元售出,但7.88美元的發行價還是讓10月6日的歌林股價以漲停作收。對歌林而言,這筆高達3000萬美元的ECB正是歌林在數位電視戰國時代中一項重要的還魂仙丹,「到了明年我們就可以開出兩條生產線,全年提供6萬台LCOS TV,」歌林管理部經理王榮豪指出。
一直以來,歌林都是以內銷為主的家電廠,如今要走出國際,對歌林來說是個重要的決定。
了解自己無法立即投入大量資金經營品牌,在市場布局方面,劉啟烈表示未來歐洲、中國市場將以接OEM(製造代工)訂單起步,台灣則做為研發、營運中心,並保留主力、高附加價值產品在台灣生產,至於主戰場美國則還在洽談當中。至於在其它家電產品的部份,未來歌林也會學習Dell(戴爾),將其他產品的訂單釋出,以求產品的更高毛利,「對歌林來說,把訂單發包給其他的工廠,也許比自建工廠更為划算,」劉啟烈表示。
談到歌林的下一步,劉啟烈認為布建全球產品服務據點、擴大物流通路是歌林走出台灣的重要開始,也是歌林因應數位電視大戰時必走的路。
拉上記憶中的木製扇門,歌林正試圖開啟另一扇數位觀景窗。

歌林小檔案
董事長:李學容
總經理:劉啟烈
成立時間:1963年
營收比重:電化產品82.55%、電子產品16.43%、其他收入1.01%

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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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