退場的藝術
退場的藝術
2003.10.15 |

比起阿諾史瓦辛格的不朽名言「我將東山再起」(I’ll be back),更能引起企業家共鳴的,恐怕是「我選擇退出」(I’ll quit)這句難以輕易出口的話。
在資本主義體制下,「進入」就是開始投資,「退出」就是把投資脫手。「進入」的方法大同小異,不是用現金等資產來投資,就是用個人的專業來投資,例如高科技產業流行的「技術股」。
「退出」的方法則不一而足,可以選擇上市,在上市前後,賣出股票來實現收益;可以把企業整個賣斷,也就是企業購併;還可以選擇歇業、清算價值或宣布破產、償還負債等,這些都可統稱為「退出機制」。

**進退有制度 促進市場活絡

**現實生活中的許多構面,都包括「進入」和「退出」。例如生與死,就是進入生命與退出生命;結婚與離婚,就是進入婚姻與退出婚姻。然而最難為的,就是進入之後,無法自由選擇退出。
過去的婚姻制度就是如此,但是演變至今,婚姻的退出機制已經大致存在。然而生命畢竟還是難為,新的生命誕生後,就難以退出,因此生命一直是生活中最大的無奈。
對於商業環境而言,缺乏「退出機制」,也是莫大的無奈。過去台灣的股票市場,上市極為困難,因此,缺乏最基本的退出機制,企業創辦人,必須一生死守蓽路藍褸創辦的企業,這正是台灣家族中小企業比率偏高的推手。
隨著台灣上市櫃條件放寬,企業有了更多的選擇,可以藉由上市,將原來的投資套現。從宏觀的角度來看,就是經濟學家所謂資本市場的改善;從微觀的角度來說,就是為企業家們建立更完善的「退出機制」,因為有退出的可能,也才有更多的人選擇進入「投資」,從而促進資本市場的蓬勃。
過去5年來,台灣颳起的企業購併旋風,提供了健全的退出機制。企業選擇上市,畢竟還是得分批出售;但是隨著企業購併在台灣逐漸成熟,股權可以一次轉售,為企業所有權的轉移,增添無限可能。

**無完備機制 拖跨整個企業

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然而,與先進國家相比,台灣的退出機制還是不夠完備,例如破產制度。經營不善的企業,在破產之後,可以選擇清算或是重整,但是在台灣,清算的過程曠日費時,重整成功的案例迄今依然寥寥無幾。更重要的是,許多購併活動的阻力仍大,對於營運還算上軌道的企業,直接歇業清算的可能性又不大,退出機制還有許多缺憾。
因此,台灣的某些產業,群集過多競爭者,卻缺乏退出機制,以至於拖垮整個產業。最明顯的就是銀行業,劣幣與良幣混處一爐,大家都遭殃,金融重建基金(RTC, Resolution Trust Company)的引進,就是為了強化退出機制。
如果有一天,台灣的企業主,可以任性的說「我想退出」,然後把該給債權人的給債權人,該給員工和小股東的也不拖欠,然後一身瀟灑的退出,台灣的退出機制,才真正成熟,資本市場才真正完備。

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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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