台裔青年船長推「直接跟漁夫買」,創新直售阿拉斯加鮭魚、擄全美5,000訂戶
台裔青年船長推「直接跟漁夫買」,創新直售阿拉斯加鮭魚、擄全美5,000訂戶

修金融會計的李光中大學畢業後,放棄到企業的工作機會,買船和捕魚權在阿拉斯加銅河展開商業漁民的工作,從中找到熱情與商業的平衡點。

商業捕魚並非父母給他的職涯規畫,但一個偶然的機會讓李光中投入阿拉斯加鮭魚產業。雖然疫情打亂他經營5年的事業,但直接跟漁民採購自銷的創新作法,把他的事業推上另一個高峰。

Alaskan Salmon
29歲的台裔漁業創業者李光中(Kyle Lee)。
圖/ Alaskan Salmon Facebook

「銅河(Copper River)很美、我又喜歡捕魚的快樂。」29歲的台裔漁業創業者李光中(Kyle Lee)日前接受中央社專訪,談及他成為商業漁民和在海上工作的故事。

早期阿拉斯加原住民在蘊藏天然礦物質的銅河開採銅,因此得名。全長290英里(約467公里)的銅河在阿拉斯加海岸連結太平洋,鮭魚遷徙路線號稱世界一級的挑戰,擁有許可證才能在該區域捕魚。

為了維持銅河的生態平衡,阿拉斯加政府只核發約500張捕魚執照,若非世代承襲、就是從退休漁民手上購買,對亞裔移民來說,那幾乎是個無人開拓過的境地。

李光中主修金融和會計,大學的暑假多在企業實習,其中一個夏天跟著朋友在銅河體驗捕魚生活。從科羅拉多大學畢業時,已有工作機會等著他,但同時「千載難逢,銅河有人要賣漁船和捕魚權」。

一邊是亮麗頭銜的專業職場,另一邊是他有熱情的海洋,他告訴記者,當時處於天人交戰。「內心掙扎、不知道找誰談,天下父母心,沒人希望自己的孩子做體力活,而是得到最好的⋯⋯我的父母一定很傷心,但最終他們仍然支持我。」

一番權衡後,他放手一搏,申請貸款,變成責任重大的船長。回憶拿到船出海的第一天,以為萬事俱備,望著沒有邊界的水面卻不知去哪裡捕魚,「尾隨跟蹤別船好幾個小時」。

Alaskan Salmon
圖/ Alaskan Salmon Facebook

漁民對於捕魚的地點防禦心態很強,秘密地點不輕易分享。他說,「一切都得做中學。」另外,「船經常壞掉,一直動手修。」

台裔青年船長李光中的創業精神是承襲從台灣移民到美國的父母。父母在阿拉斯加經營餐館,養育一對兄妹成人。

阿拉斯加的鮭魚季節從每年5月中到10月,現在剛好接近今年的尾聲。看天吃飯的漁業仍有科學的計算,政府一聲令下,漁民隨傳隨到出發捕魚,每週約2至4天在海上。

鮭魚的季節很短,很多漁獲在阿拉斯加冰凍,運送到國外解凍加工,切片、重整,中間大約有7至10個中間商。

和大型的漁業公司不同,李光中的核心業務是把當天捕獲的鮭魚直接冷凍,48小時內送到美國任何地方的餐廳。這樣的模式維持5年,直到COVID-19(2019冠狀病毒疾病)疫情來襲,餐館關閉,「一夜之間,失去所有業務⋯⋯2020年非常瘋狂」。

今年4月,他推出「直接跟漁夫買」的概念平台,從源頭以數位方式行銷給一般消費者,並推廣鮭魚教育知識。網站推出之後訪客爆量,創新作法引起美國媒體注意。但是他謙虛地說:「跟我無關,阿拉斯加鮭魚本身就是漂亮。」

目前他的公司網站在全美有5千多名訂戶,消費者可一次性或長期訂購,每盒4.5磅的銅河鮭魚售價189美元(約合新台幣5,243元)。

他說,多數商業漁民仍維持傳統通路的販售模式,海上捕魚歸來非常疲憊,「大家都等著上岸後喝啤酒、休息。」漁獲直售消費者,意味著離海後還有更多的工作等著他,包括一直處於溝通線上。

美國人不吃魚頭,李光中透露,魚頭會出售給製作魚油維他命的公司。

Alaskan Salmon
圖/ Alaskan Salmon Facebook

一般消費者如何簡單判斷好鮭魚?儼然是鮭魚大使的他說,顏色不該看起來蒼白,而是明亮色,魚肉緊實不鬆散;目視之外,要聞氣味,「不是腥味,而是有點像海水的鹹水味,這就是新鮮的鮭魚。」

食品業對他並非全然陌生。1970年代末期,來自台灣的父母親和祖母一起到阿拉斯加打拚,如同許多移民的故事,一開始擠在一間小公寓,每天打2、3份工存錢。之後,他的爸媽李政君、李玉梅在安克拉治(Anchorage)開了餐館。

嬰幼兒時期的李光中被媽媽背著在餐館工作、在餐館午睡,很早學會幫忙收銀台的收帳工作。去年他爸媽重新粉刷餐館的小辦公室,其中一面舊牆全是他和妹妹李新曼的塗鴉。

原生家庭經營兩家餐館,他知道優質食材的重要性與企業經營的來龍去脈,學會「專注、努力工作、讓自己變更強」。

本文授權轉載自:中央社

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責任編輯:傅珮晴

關鍵字: #創新創業
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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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