專精模型製作啟發管理能力
專精模型製作啟發管理能力
2003.11.01 | 科技

西門町萬年大樓是模型同好的尋寶聖地。在這兒狹小連轉身都有困難的模型店裡,是優派國際(ViewSonic)亞太區人力資源副總鄭秀家經常出沒的地方,假日常可看見他擠在一群少年模型玩家當中,悠游於各式各樣的模型世界中……

**三十歲與模型製作結緣

**今年48歲的鄭秀家,30歲才真正進入模型世界。擁有將近二十年的模型製作資歷,稱得上是資深模型玩家,同事朋友都說,他是個模型高手,家中三個櫃子也早已擠不下他的模型作品。
事實上,三十歲之前的鄭秀家,生活中排滿的都是工作,當時做的是研發工程師,專注於開發產品,工作是生活中唯一的重心。在一個爾然的機會裡,他開始接觸模型,突然喚起小時候,自己削木頭、做玩具的樂趣;他更發現,做模型是運動之外,紓解工作壓力,甚至是沉澱思緒的好方法,自此他就和模型結下不解之緣。
雖然,在許多人眼裡,做模型是個耗時又耗神的工作,但對於忙碌的他而言,像是有點「奢侈」的興趣,只有鄭秀家自己知道,這個「奢侈」的興趣帶給他工作上更多的力量,尤其在他30到45歲之間的工作歷程,更是受益良多。這段期間,他過的是空中飛人般的生活,一個月裡有半個月都在國外差旅及飛機上度過,但這段日子卻是他投入大量心力,做模型的黃金時期。

**從模型中悟出做事道理

**
他從其中除了紓解工作壓力,更領悟出做事的道理。他說:「做模型其實跟R&D的邏輯很像,一樣要構思、布局,學習如何將產品從無到有,並且要細心注意到每個細微的環節,否則成品一定會有瑕疵。」
尤其,從第一線研發工程師,晉升為研發部門主管到現在的人力資源主管,鄭秀家必須考慮到團隊裡,每個人不同的能力和需求,並做好人力調度的調整。每每遇到問題,他往往會從模型中找到答案。他發現,工作和做模型的邏輯有許多相通之處,「其實,做模型是具體而微妙的過程,需要整合能力,」他說。這是一個很好的自我訓練,因為,每項工作都需要高度的整合力。
面臨到整合品頸時,他總是保持耐心的找出解決方案。就像他在進行模型的製作時,也會做到一半遇到難解的問題,但是,完成後心中卻充滿喜悅。「曾經為了做艘古代沉船,裡面有段繩梯,竟然就只有一綑繩子,要自己想辦法編成……」鄭秀家說起這段故事,似乎又回到當時皺著眉頭,想要突破困難時的神情。可是,他也說,完成之後,成就感卻是無可言喻。
鄭秀家雖然只是個業餘模型玩家,他卻玩出了工作的哲理;同時,也找出了生命的節奏,讓工作與生活獲得平衡。「我一直相信的哲學,就是專業、熱誠、平衡,」鄭秀家談起他做模型的經過,竟然是依據著人生哲學而來。他相信,一個能平衡的發展興趣和工作的人,做起事來才不會慌亂。
從鄭秀家身上見不到年近半百的歲月痕跡,反而見到中年人少有的笑容和活力,應該就是懂得工作和生活平衡的緣故。

鄭秀家小檔案
年齡:48歲
星座:天枰座
現職:優派國際亞太區資訊技術服務處
人力資源暨行政管理處副總經理
婚姻:已婚
興趣:籃球

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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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