文雅的殺手
文雅的殺手
2003.04.15 | 科技

佳能日本總部落成兩年,編號H棟的主大樓中。電梯樓層按鈕上方,約莫8吋大小的螢幕裡,播放的不是美伊戰爭的最新戰況,而是佳能集團總裁暨執行長御手洗富士夫今年初獲頒日本《每日新聞》「每日經濟人賞」的畫面。他是第2次得獎,現場還有書法大師揮毫寫下他的座右銘「熟慮斷行」(仔細考慮,果斷執行)。
無獨有偶,2003年初,御手洗也連續第2年被美國《商業週刊》選為「全球25大傑出經理人」,同樣入榜的是豐田汽車(Toyota)的張富士夫(音同字不同),以及新力電腦娛樂的「PS遊戲機之父」久多良木健。
張富士夫入選,是因為他帶領豐田全球化,進軍中國、東歐等地;久多良木健是因為把非新力主流的「遊戲機」經營成集團的招牌事業。那御手洗富士夫呢?
「持續刪減成本,同時讓工程師開發更棒的新產品,使佳能在日本一片不景氣中,2002年獲利再創新高,」美國《商業週刊》給了他這樣的評價。
短短一句話,仍不足以道盡御手洗其人。他是誰?為何能和微軟執行長鮑曼(Steve Ballman)與eBay執行長惠特曼(Meg Whitman)一樣,連年入選「最佳經理人」?

**能賺錢的就是好貓

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御手洗富士夫是第1任總裁御手洗毅的姪子,前任總裁御手洗肇(御手洗毅之子)的堂兄。
1995年8月31日,56歲的御手洗肇罹患肺炎驟逝,公司緊急召開董事會,決定跳過6位更資深的主管,由當時59歲的副總裁御手洗富士夫接任總裁,原因是他領導能力強、經驗充足,而且在美國的23年間把業績從幾百萬美元衝到26億美元。
擔任副總裁時,浸淫美式經營多年的御手洗富士夫,就經常提供新想法給技術背景出身的御手洗肇,但對於「關掉不賺錢部門」的美式果斷作法,卻苦於「能想而不能提」。換他當家做主後,機會來了。
「黑貓白貓,能賺錢的就是好貓」,一上任,御手洗馬上改編鄧小平名言,在幹部會議中強調,「不賺錢的部門,我們不要;反之,即使掛別人品牌銷售,只要能增加獲利,也值得保留。」
佳能總公司在課長以上的管理人員大約有2000人,其中8成是技術出身,對於「錢」,多半有避而不談的傾向。佳能企畫本部長渡部國男就清楚記得御手洗當時的一句話:「能表達公司全體共通價值的,不是技術,而是錢!」這等於強迫技術工作者的神經倒著走一樣,「我也是技術出身的,當時聽了實在很難有共鳴。」
然而,數字卻讓不以為然的人也不得不信服。1991年到1995年,佳能集團的平均營收是1兆9437億日圓,平均獲利388億日圓。但自御手洗上任後的1996年到2000年5年間,不但營收成長為1.4倍,到達2兆7098億日圓,平均獲利更成長為2.7倍,到達1054億日圓。
有息負債也從1991年的35.2%,大幅減少到2002年底的5%。

**六千美元的智慧

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鮮為人知的是,御手洗「重營收,更重獲利」的哲學,是剛到美國時,從稅務人員身上學來的道理。
1966年,御手洗前往佳能美國分公司擔任會計人員時,同為光學大廠的尼康(Nikon)相機賣得嗄嗄叫,代理佳能經銷的Bell and Howell公司卻由於自己也生產相機,在銷售上並不積極,該年度美國佳能的相機才賣了300萬美元,註定虧錢。
雖然廣告商願意延後帳款,因而以獲利6000美元收尾,卻引來稅務機關懷疑「賣與賺不成比例,是不是逃稅。」後來,稅務人員給了御手洗忠告,「你們把資金收一收,回日本算了,利息一定比這還高。」這番話,讓御手洗當場學到美式經營的第1課─有利潤,生意才有做的價值。「從那時起,我就一直牢記著要讓公司維持獲利體質,」御手洗回想。
再加上御手洗赴美後,適逢日本不景氣,總公司在頭幾年並未加派太多人手支援,才30出頭的他,同時包辦會計、總務、人事工作,提前體會以經營者的視野去看公司。

**重視聆聽與溝通

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每天早上,數十年如一日,御手洗一定會在社長室旁邊的特別接待室裡和近20名高層主管開會,不設定特定議題,談論比較重要的媒體報導,或由各人提出自己部門最近碰到的問題,當場討論、決定作法,事後連公文或電話都免了。
御手洗還教給主管一套哲學,「有些事不能聽員工的,有些事則非聽不可」。
「不要做『眼睛只往上看』的比目魚,」御手洗提醒各級主管:「首先要設定正確目標,此時絕對不能聽部屬的。但完成目標的細部作法,一定要好好聽員工的意見,然後率先以身作則。」
他認為「員工比股東重要」,喜歡直接和員工溝通。為了解現場狀況,每年,他都會到每座工廠走一遭,然後對前一年的業績提出看法,談談今後的方針和計畫。「要常常和員工溝通,啟發他們,激發他們的潛能,」御手洗每年會直接和7000個以上的員工對話,如果不是員工人數太多,他恨不得每個人都講。
一個砍掉虧錢部門毫不手軟的豪氣執行長,也可有他細膩而有親和力的一面,御手洗富士夫就是。

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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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