「不能只看明星,卻沒看到韓國的全部!」
「不能只看明星,卻沒看到韓國的全部!」
2003.04.15 |

我1983年到韓國留學,在2年的時間中,除了念書,我背著行李走過韓國兩圈。在資策會市場情報中心工作後,我投入研究的對象就是韓國電子業,分析它跟台灣的競爭關係;即使到現在,我對韓國的研究都還在持續。
我對韓國有長期的觀察,像1997年金融風暴,別人都不看好韓國,我卻很篤定韓國會是「倒下的亞洲國家裡,最早復甦的一個」;因為它的體質很好,人民的教育水準很高,更重要的是它的戰略地位,美國和日本會盡全力協助。
但我也很感慨,台灣有時很難看清楚韓國,很多都是人云亦云。在1980年代,台灣有媒體流行一種觀點,「韓國能,為什麼台灣不能?」當時這是一種好的提醒,讓我們有壓力去警覺韓國的潛力。不過到了21世紀,如果今天我們還在用這種觀點看台灣,用「為什麼韓國能」這種角度泛泛而談,那我們20年來是沒有進步的。我們必須深入分析,像外科手術醫生那樣作診斷,因為什麼前提,韓國有哪些能,台灣的條件又是什麼,才能抓到產業發展的精髓。

**韓國有優點也有它的問題

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媒體不能老是譁眾取寵。韓國有它的優點,也有它的問題。三星非常強沒有錯,很多產品是做到世界第一,但是韓國四大財團,現在只剩下一個半:三星發展得很好,但樂金(LG)賣了一半給飛利浦(Philips),其他像現代(Hyundai)、大宇(Daewoo)是搖搖欲墜,雙龍(Sangyong)、鮮京(SK)也都有沉重的經營壓力。大家不能只是看到三星好,卻沒看到韓國背後的百孔千瘡。
比如說台灣羨慕韓國的遊戲產業,還有它們網咖很發達。但台灣卻很少人看到,韓國網咖在供過於求下,業者流血殺價,根本無利可圖。遊戲產業呢?韓國的遊戲產業問題才大,我最近作過調查,韓國有1000多家遊戲開發商,大家看到這個數字好像很讚嘆,但有沒有想過,小小的韓國,怎麼可能容納這麼多業者?幾年前,韓國遊戲業者姿態很高,台灣人也不懂,現在台灣前5大的遊戲業者,每家都付給韓國一年超過1億台幣的權利金。台灣業者只要做好功課,懂得去敲破這種虛胖,這1000多家遊戲供應商,不搶破頭來跟你談才怪。
韓國其實比台灣更一窩蜂,也比台灣更仰賴大財團,他們的政府效率,說實在也不見得比台灣好。我最近幾次去韓國,韓國很擔心中國的興起,他們和台灣一樣有產業外移的問題,大家也憂慮經濟成長率會衰退;韓國的貧富差距和城鄉差距,似乎也比台灣嚴重。我們要有國際觀,台灣電子業者的能耐,很多是韓國人比不上的,台灣還有結合中國資源的優勢,台商在中國的佈局,老實說讓內行的韓國人非常害怕。我們只要認清自己的實力,面對韓國,自然會找到自信,有了真正的自信,也才能讓強悍的韓國人尊敬你。

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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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