為何SARS這麼毒?
為何SARS這麼毒?
2003.05.01 | 人物

SARS病毒在全球各地的蔓延擴散,主要是靠兩個關鍵因素,一是病毒本身的傳染性,一是醫療體系察覺、追蹤、治療與防止病例的能力。在受害最嚴重的亞洲,醫療體系無疑正面對嚴重的考驗。不過在亞洲之外,病毒本身的傳染性似乎扮演了更重要的角色。
以同樣位於北美的美國和加拿大為例:加拿大是亞洲以外受SARS之害最深的國家,共有超過340起病例並已有20人死亡,絕大多數的病例都集中在多倫多市的安大略省。而在美國方面,全國病例尚不及150起,並且沒有患者死亡。雖然SARS病毒傳入加拿大較早,在資訊與認識有限的情況下必然會造成較大傷害,但醫療體系與公衛水準相仿的美、加兩國在病例數字上有如此大的差距,讓許多專家不由得懷疑SARS病毒已經再度發生了基因變異。

**仍然無法確定病原

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根據微生物專家與流行病理學家的推測,SARS的病原,是原本寄生於動物的冠狀病毒,在經過基因變異之後轉往人類的身上發展。對冠狀病毒這類由RNA(核醣核酸)組成的病毒來說,基因變異是比較容易發生,而基因變異不但能讓冠狀病毒找到新的宿主,還能讓其更適應環境,以利繁衍。
冠狀病毒這種基因變異的另一重影響,就是讓SARS病原的檢測更為困難。目前國內外防疫工作的重要目標,就是找出一種可靠的病原檢測法,在最短時間內確定病患是不是感染SARS。
但由於SARS冠狀病毒的基因變異,使得樣本無法囊括所有「有變異狀況」的檢體,因此檢測的結果並不是完全可靠。例如美國疾病預防管制局(CDC)對美國國內的13個可能病例進行檢測,其中有七個都呈現陰性(也就是不帶原)反應,而加拿大針對可能與疑似病例進行的檢測,結果也有60%呈現陰性反應。基於同樣的原因,要發展出SARS的防治疫苗或特效藥,也不是短時間之內能夠做到的。
在加拿大所進行的檢測,還出現了一個很讓人困惑的結果,那就是有300名沒有到過受感染地區、也沒有罹患SARS的人,檢測結果卻是呈現陽性反應──這表示這些人帶有病原卻沒有患病。當然,任何一種檢測都可能會有誤差,但若將這項結果和WHO於4月16日確認SARS的病原為冠狀病毒之後,卻無法在所有的可能病例的檢體上找到病原放在一起看,就會推演出一個讓人不知所措的結論,那就是SARS要不就「不是冠狀病毒所引起」的,要不就是「在冠狀病毒之外還有別的病原」。
對於像SARS這樣一種新型流行病來說,任何一種看似荒誕的推理,在經證實為錯誤之前都有可能成立,而任何一種看似合理的推論,在經證實為正確之前也有可能有誤。我們唯一可以確定的是人類雖然自詡為萬物之靈,卻仍然無法與自然的力量相抗衡。

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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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