醜,卻健康的台灣
醜,卻健康的台灣
2003.05.01 |

近兩、三年來,台灣人充滿了焦慮感;然而,這種焦慮感其實是沒有必要的!讓我們先以史為鑑:美國從1970年代初期開始的「恐共焦慮症」跟我國目前的焦慮症其實相當類似。美國從1970年代初期開始碰上一連串使其灰頭土臉的事件:1973年開始第一次石油危機(顯示美國無法節制OPEC產油國家),1975年由越南的泥淖中撤退(美國國內在1960年代末期就有反越戰的學生運動),1979年美國撐腰的伊朗巴勒維國王垮台,而且開始第二次石油危機。反之,蘇聯在1970年代受惠於油價上漲與世界革命形勢大好,聲勢頗大。在這種我消敵長的表象之下,美國人對蘇聯與其他絕大多數的共產政權於1989年突然崩潰,根本沒有心理準備(在1987年,美國股市還有一場極其戲劇化的大瀉)。
事後,經過深入檢討,史家才發現:蘇聯在1970年代時,其實已經外強中乾;只不過有利的國際形勢讓它頂著一圈光環,而且其內部問題為極度缺乏彈性的政治制度所隱蔽。
大概都已經知道,日本的經濟從1990年代初期就已經開始陷入泥淖,而且現在大概也不會有人認為日本足以挑戰美國的經濟霸權。但是,如果我們回到1990年代初期,當時的氛圍與目前的共識恰好相反。筆者曾於1994年至1995年到美國賓州大學作一年研究,當筆者離開美國時,美國人事實上還沒有從懷憂喪志的氣氛中醒過來。在這種氛圍之下,我們不難想像有一個美國人在1993年還警告大家,日本已經兵臨城下,即將打敗美國。這個人不是別人,正是目前被奉若神明的Intel總裁葛洛夫(Andrew Grove)!

**「敗絮其外,金玉其中」

**
台灣目前的焦慮症其實與美國當時的焦慮症有一個相同之處:為短期的表面現象所迷惑,忽略了自己的國家在深層所進行的寧靜革命,沒有察覺到蓄勢待發的態勢。當然,台灣的焦慮症有一個獨特之處(姑且不論政治上的惡鬥):台灣其實是一個很難理解、很弔詭的體系;因為台灣可以說是一個「敗絮其外,金玉其中」的體系,台灣也可以說是一個「潛水艇」式的體系:很有力量,但是看不見。
台灣有「敗絮其外,金玉其中」的特色,早為發展經濟學者所注意到!去年去世的倫敦政經學院匈牙利籍經濟學家Tibor Scitovsky 在1990年的一篇論文中,利用許多種數據「證明」了台灣在許多面向都優於南韓。但是,他在文中也特別強調:「國際的觀光客一定會得到相反的印象,因為漢城的市容在表面上遠比台北體面多了!」。他解釋這是因為:南韓的國民平均所得雖然低於台灣,但是南韓的所得比較不平均,所以南韓有比較多有錢的上流階層,可以支撐起比較多光鮮亮麗的店面等有助於美化市容的要素。
Scitovsky的論點事實上可以把它一般化:很多開發中國家(包括中國在內)的光鮮亮麗,事實上是因為它們的體系具有一些「病態因素」;而這些病態因素之中最重要的是:所得在「地區之間」與「階層之間」的極不平均的分配。當所得被集中在少數經濟個體(上階層或大企業)與少數地區(如大都市)時,我們如果只注意這少數經濟個體與地區,我們會覺得這些國家並不比先進國家差。

**從表象容易低估台灣的實力

**
筆者三、四年前曾到巴西的聖保羅(Sao Paulo)考察,聖保羅在很多方面比台北氣派多了;例如許多富人都是開直升機上班的(巴西對民用直升機的需求量,可能是全世界最高的)。當地的台商領袖張先生還告訴我們這個考察團說:巴西當地的經理人薪水是向歐美看齊,薪水相當高。
高等教育的統計數字很能具體呈現:許多落後國家常常具有頗為體面的上流階層。1980年代後期,在英國,大學生人數約佔總人口數的1.5%。但是巴西、印度、墨西哥與菲律賓均佔2.5%以上,厄瓜多爾更佔3.2%,祕魯也達到2%。這些國家大學生的比例比英國這個先進國家還先進;但是這些國家的底層可能極度落後:例如,印度當時的文盲比率竟還高達40%以上!這些國家可以說把資源集中在高階層,因此,其中某些國家的高等教育的表現可能比我們台灣還要傑出。但這其實是一種病態,而非值得慶賀的事;因為發展中國家表現比較好的,幾乎都是重視基礎教育的國家(尤其,當國家尚處於落後階段時)!
Scitovsky的論點可以解釋為何表面的印象會低估台灣的實力;因為,相對於其他的開發中國家,台灣的特色乃是:所得在地區之間與階層之間的分佈比較平均。這使得,如果我們拿上階層或大都市來比較,台灣可能都比不上巴西、阿根廷、智利、印度、墨西哥與菲律賓等等,遑論與南韓相比。
我國許多有識之士動輒抨擊台灣出國旅遊的民眾沒有水準,敗壞國家名聲,其實,真正的實情是:台灣所得比較平均,所以,連「沒有水準的人」都有辦法出國旅遊。出國旅遊的民眾有沒水準的表現,不代表台灣人的平均水準比較差!
台灣的表面形象比較難看,還有底下的原因:一般民眾控制比較多的資源(相對的,其他國家的資源大多控制在大企業手中)而且市場的進入障礙較低。這些特色使得稍有資金的阿貓阿狗也可以創辦企業;既然阿貓阿狗只是稍有資金,企業的長相當然就比較抱歉了--例如用個鐵皮屋當工廠,將就了事。

**中小企業為主的體系較健全

**
我們應該注意的是,台灣以中小企業為主的體系其實是比較健康的體系,雖然長相不體面!
讓我們訴諸外來的和尚吧!美國籍經濟學者Brian Levy在一篇1991年的論文指出:南韓是以大企業為主的體系,台灣則是以中小企業為主的體系;而且之所以如此的原因乃是:南韓的市場機能比較不健全,台灣的市場機能比較健全。Levy的這個推理乃是立基於制度經濟學的一個定理:如果市場機能比較不成熟,則廠商會發現零組件由自己生產比向外採購更划得來,因此企業規模必須較大。因此,制度經濟學告訴我們:一個體系如果以大企業為主,可能表示該體系的市場機能有病。
台灣以中小企業為主,還導致台灣的競爭實力會隱而不露;因為中小企業是無法在國際上從事品牌競爭的,台商站上國際舞台露臉的機會當然相當少了。但是,如同Levy所強調的,台灣的中小企業體系其實是比較健康的。基於這些理由,台灣可以說是一個「潛水艇」式的體系。
一個很有趣的事情是,論語所記載的一段兩千多年前的對話,恰好切中時弊,讓我們抄錄這一段話作結束:司馬牛問君子,子曰:「君子不憂不懼。」曰:「不憂不懼,斯謂之君子已乎?」子曰:「內省不疚,夫何憂何懼。」
台灣其實不必怕什麼,時間將說明結果!

往下滑看下一篇文章
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。

數智聚(良興)_1.JPG
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。

數智聚(良興)_2.JPG
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。

數智聚(良興)_3.jpg
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓