打破3點半的成長門檻
打破3點半的成長門檻
2003.06.01 | 科技

說到三點半,你會想到哪一個行業?沒錯--是銀行!
在台灣,所有企業都是五點半以後才下班,「三點半」則是銀行的專利,因為銀行行員必須結算當天往來的金額,為了保證行員可以準時下班,所以必須提前「終止」服務。數十年如一日,這是銀行「供給面」的強勢思考--為了銀行方便,顧客就可得忍著點。
除了中央銀行,在台灣百年金融史上,中國信託商業銀行是第一家打破「三點半」關門慣例的銀行。
1990年,中信銀率先延長分行營業時間至晚上7點,也改變了百萬名客戶軋三點半的習慣。
隔年中信銀開辦假日分行,讓週一到週五忙於工作的客戶,可利用週末好好與理財專員詳談個人理財大計。
也就在這個策略轉折點後,中信銀業績和效率都大幅躍進,到去年底為止,中信銀淨值798億,排名全台灣第4,僅次台銀、中華開發和土銀;而它僅用58家分行,就做到存款6413億與放款5325億,單一分行的經營效率勝過老牌三商銀達2倍。

**向零售業學習

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營業時間大幅調整,以及在便利商店內設置ATM各項創舉,源自於中信金控總經理羅聯福最常掛在嘴邊的一句話--「不要把銀行業務想呆了,客戶要什麼,我們就給什麼」,因此中信銀的服務策略不學銀行,而是以街頭巷尾零售業經營模式為出發點,真正以顧客需求為業務導向。
在消費金融業務掛帥的金控年代,「中信銀怎麼做,我們就怎麼學,」一位競爭同業的消金部主管直言。中信銀是國內最大發卡銀行,在信用卡加值服務上也有諸多創舉,提供持卡人道路救援服務便是一例,但是當所有信用卡都提供相同服務時,中信銀如何做到差異化?
「我們會的別人一定也會,但更重要的是要超越顧客的期望,」中信銀客戶服務部協理葉吉鵬說,因此在與道路救援公司的合約上附加「夏天送可樂、冬天送熱茶」,讓因為汽車拋錨在烈日曝曬下的持卡人,透過冰涼可樂,感受比即時救援更多的貼心。

**標準話術謹守三不

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親切和禮貌已經是銀行服務的基本語言,但是在中信銀客服人員的「標準話術」(standard oral service)中,必須謹守三不:「絕不說『不』、不忤逆顧客、不能不確定」,「尤其是不能不確定,」葉吉鵬指出,銀行業務是建立在高度信任感之上,尤其是涉及法令規定時,一定要跟客戶解釋清楚,當有絲毫的不確定時,客服人員可以尋求後勤系統的支援協助,也不能給客戶模稜兩可的答案。
葉吉鵬認為客戶服務的基礎是建立在成本、理念與作業系統三方面。在中信銀推動許多服務策略初期,都是同業看來耗費鉅資的「犧牲打」,一、兩年內完全看不到效益的純服務,像是在統一超商內設置自動櫃員機,初期根本是乏人問津,但是今年起不但數量將增加至千台,甚至新增申辦現金卡、信用卡及金融卡透支額度三大功能,儼然讓中信銀的擴展通路,絲毫不受財政部不得新增分行的限制。
去年底中信銀新資訊系統啟動,伴隨著店頭老式櫃檯的取消,門面店頭新氣象讓顧客一眼就能看出和同業的大不同。一覽無遺的營業大廳區隔為貴賓理財中心、個人理財中心、客戶服務區、自動化服務區及櫃檯作業區;過去是到銀行存、提款,永遠是行員坐著而顧客站著,常常還要排隊;當今的中信銀顧客則不管在經辦還是等候,都有紅色沙發可坐;客服專員更主動在入口主動招呼不清楚要洽詢哪個櫃員的顧客,一句「請問我能為您提供哪些服務?」,引導客戶在最短的時間內找到對的人處理問題,既貼心也大幅提昇作業效率。葉吉鵬指出:「作業的改變是要經過不斷計算效益,長期來看,可以達到控制成本、提高服務品質的雙贏效果」。

**打破銀行傲慢的刻板印象

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1975年便進入中華證券投資公司(中信銀前身)服務,曾經騎著偉士牌沿街推銷信託商品的的羅聯福,總是不斷地提醒身邊的幹部,要以顧客服務打破「銀行是最傲慢的產業」的刻板印象。
「我們不敢說自己的服務是一百分,但是絕對保有服務的熱情,」在中信銀服務也超過20年的葉吉鵬說,每一次的新企畫提案會議中,總瀰漫著神奇的空氣,各種天馬行空的想法都可以提出來討論,「顛覆既有的銀行形象」是中信銀下一步要做的。
當你有一天走進中信銀的分行,營業大廳只剩下圓形櫃檯,服務人員將你的文件放入透明氣送管中,「咻」一聲,你的單據便穿牆而過,不消60秒「咻」的一聲,所有的單據已蓋印完成,服務人員帶著微笑雙手捧著交還給你。
別懷疑!這不是電影《駭客任務》中的未來銀行,而是中信銀下半年將做的「實驗分行」,把未來領先帶到現在,應該就是它由眾多新、老銀行中脫穎而出的秘方吧!

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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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