搶救貧窮
搶救貧窮
2003.04.01 |

春節前,剛剛為上海某家汽車大廠完成了一支耗資巨大的廣告影片,請來德國的重量級導演,為這部4年來首度改款的新車建立新形象。這家車廠是中美最大的合資企業,成立僅4年,年銷量已突破10萬輛,去年成長了175%,創下了中國成長率最快的紀錄。
在我的印象中,不曾記得這個客戶什麼時候說過「這會超過我們的預算」這句話;只要符合市場行銷需求的,他們永遠要這地球上最好的(如果月球上有,他們也會考慮)。彷彿這個市場只要他們願意,沒有做不到的,因此設定目標後再來提高目標,就成了有點多餘的事,「定預算」只會限制了自己的成長可能性。
而不僅他們公司賺錢,他們自己也過得很好,頭頂交通大學高材生的光環,個個背景家世有來頭,上下班開著台幣50萬的車,住在市中心的高層。雖然大家已經相處久了,但是平時依然可以聞到一股貴氣淩人……
春節後,從台灣回來,隔週搭上往瀋陽的飛機,這是我初次拜訪另一位汽車客戶。

**不愛崗就下崗,不敬業就失業

**
初春的瀋陽挺暖和的,白天有2~3度,路邊一堆堆泥色的雪丘,市景顯得有些蒼涼,讓人不禁想起這裡正是歷代所謂的流放「邊疆」之地。
這間車廠在解放後沒有多久就已興建(算來50年歷史),是典型的「國企」(國營企業),生產各型卡車。進入接待室,只見一張木板凳,一面班駁的小鏡掛在沒有油漆的水泥牆上。我們一行人跟隨著謙虛親切的廠方人員,逛了一下整個廠區。
走進工廠內就聞到一股濃濃刺鼻的油煙味,偌大的車間,仿佛罩在濃霧裡,這片煙霧來自機器上的機油被高溫引起,廠方人員不以為意的繼續帶著我們走一趟生產線。工廠建築相當龐大,相對的,工人卻非常少,還有些三三兩兩地坐在一起抽煙。途經總裝區,幾位年輕的工人,衣服上沾滿油漬,扛著大型點焊機(這裡沒有台灣常見的robot機械手臂),按照規定的焊接鋼板,一片又一片,認真且賣力,火花不斷噴向他們的臉。我問:「他為什麼不帶護目鏡?」
廠長說:「護目鏡不合標準,容易模糊,工人們都寧願如此。」
再經過噴漆車間,裡面一部部空車在上漆,全部使用人工。雖然我們只是經過,仍受不了刺鼻的味道,忍不住快速通過,裡面一張張好奇的蒼白的臉,透過小窗看著我們,我才發現,竟清一色是女性。「他們一個月多少工資?」我問,「800元錢,…但是現在銷量差,只有總產能的1/10,原來6000人的廠,只剩下1000人。每個月只有10天有工,扣除保險等 ,一個月只拿300塊,不過比起來,我們這還算好的。」我隨口說:「那他們其他時間就可以打別的工囉?」一位經理苦笑著:「哪裡有工可打?」抬頭一看,牆上粗大的標語似在警告:「不愛崗就下崗,不敬業就失業」。我心想那被裁掉的5000名工人,就真的是不敬業嗎?他們做錯了什麼?
回上海的路上,我心情有些沉重,激動,一直想起那一張張在火光下認真工作,淳樸的臉。
我握著拳頭向同事說,不論他們能付我們多少錢,「搶救貧窮,一定要成功!」

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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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