只要夠臥虎藏龍,不必害怕英雄
只要夠臥虎藏龍,不必害怕英雄
2003.02.01 |

1992年美國商務部正式宣布把Internet民用化,算是數位時代的開端,那時剛好也是電腦由大型主機正式向PC過渡的轉捩點,Intel在x86架構下開啟CPU運算速度的衝刺。有了強力的「位元」計算機器,做生意的人紛紛把自己的工作數位化,變成0和1的位元,讓電腦來提高效率;有了無遠弗屆的Internet「封包傳輸」(packet switch)技術,每一部電腦、每一家公司都可以連在一起。
電腦的位元運算+Internet的IP封包,後來成為IT(資訊科技)的技術核心。「你IT了嗎?」,是矽谷灑向全世界的一句令人緊張無比的問候語。

**忙著「數位化」卻忽略了「時代化」

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到去年,數位時代過了第一個10週歲生日,你可以說:這段日子過得和台灣的8年教改差不多,曾經有煥然一新的興奮,但也有更深的「白老鼠」式痛苦。
仔細回想,這也難怪,這十年來我們都忙著做「數位化」,而太少時間去想怎麼樣「時代化」。
數位化是急著把我們的資訊變成位元,把位元連向別的電腦;而時代化則是思考這些位元要做什麼事?彼此連在一起,是只為了開香檳而已,還是真的要來結婚?
把過去十年拆解來看,那些我們恆常不太留意的「時代化」milestone是什麼?先摸熟了數位化後了的時代地圖,我們才有可能抓住當下的方向。慶幸的是,由十年到去年,發展還可真十分精采。
第一個,可說是「金融市場大一統」。原本分散在各國和各區域的貨幣市場、資本市場、期貨市場,都變成了一個市場;沒錯,也許你會說它們都還在本國當地運作,但你其實很清楚:這全世界近35兆的資金全部依據美國市場來波動。而且正因為IT科技太聰明,金融家可以用它來設計「買賣未來」的產品,把未來的價值變成現在的現金,這使得市場變成了比實際交易金額還大的超級機器,輕易就可以把霸菱銀行搞垮、讓亞洲吹起風暴、還整倒3位諾貝爾經濟學獎得主。這個大市場去年直接驅動了台灣的金融改革,金控成立,銀行開始用力打消呆帳,許多銀行老闆謙虛的說要洗心革面;而不管是現金卡還是白金卡,你都知道:銀行的服務奇蹟似地變好了。
第二個則是「中國的出現」,成為世界的製造工廠。這點我們台灣很清楚,不必多說。第三個是「無盡通貨緊縮」,價格循環殺戮,除了中東的石油、哥倫比亞的古柯鹼和台灣立法委員的薪水,沒有一樣東西有資格漲價。
第四個是「世代的汰舊換新加速」,必須用雲霄飛車來追趕。世界連在一起,老年人是難以跟世界共鳴的,不是他們不願意,而是他們天生少了世界一家的寰宇感,柯林頓、布萊爾、陳水扁能當選總統,年輕人的選票是大關鍵。而年輕人在網路社會中形成的那種「想像的共同體」,無疑是驅動青年集結、轉向、叛變的有力平台。這樣的淘汰賽,在企業界也屢見不鮮,大家不妨回憶一下兩位五年級CEO辜仲諒和嚴凱泰去年的表現,就可知這個時代是如何用「壓縮式的啟蒙」(compressed enlightenment ),讓年輕人在5個華爾茲舞步內,就變作成熟領導人。
第五個地景,是數位硬體企業退位,時代感的企業登場,成為推動經濟成長的動力。舉例來說,去年中華汽車一年賺65億,但全台灣半導體工業加起來只賺40億出頭,而就在3年前,這些明星球員還曾經賺了1500億呢。有人說這是景氣的因素,其實錯了,是時代的因素。當全球有工業的地方都已經裝上電腦和網路,數位企業要成長就不能再靠撐飽的市場,頂多只能如郭台銘的鴻海,用掠奪弱者來驅動自己的茁壯,但遺憾的是,像郭台銘的老闆,畢竟只有他自己。

**對努力做好生意的人是公平的

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但是有時代感的企業,是可以用多端變化、彈性適中的數位化,來達到時代化的目的。中華汽車嵌入到中國,美國Wal-Mart扳倒第二名的K-Mart,靠的可不是路由器和IT重裝甲,而是再深邃得不得了的市場心理學。我們上期雜誌報導的聯強國際,則是「用全力以赴的聰明,做好平凡的事」,這些平凡事無一不架構在由客戶、市場、價格每天的動態平衡上。
看完去年,數位退色、時代登場,其實對努力做好生意的人是公平的。但今年會怎樣?
我們敢說,時代感的企業還是會如日中天,而「數位的企業」則得趕快學著變成「時代的企業」。這中間所有的關鍵,都是人才,企業裡面還在做製造的工程師,遲早都得到大陸,而不願去大陸的,得人人是史蒂芬史匹柏才行。1月底《Newsweek》日文版就以10頁的篇幅報導Sony的世紀計畫,老闆出井伸之著急的企圖,是趕快把陶醉在Walkman餘暉裡的新力,變成數位內容(digital content)的公司。這可是大工程,因為這也就意味未來10年內,我們所熟悉的那些古板的日本人,全都得換成小室哲哉那類人。除了Sony的轉變,我們還看到Samsung急著去頂替Sony的位子,而台灣的BenQ,則想挑戰Samsung目前的角色——雖然距離仍不免遙遠。這種角色的替代更新,都是企業體察時代後,對自己命運的深刻體認和行動。
有了這個時代的背景,台灣工作者是不必怎麼害怕中國挑戰的。中國雖然經濟起飛,人才輩出,來勢也洶洶,但正如數位化和時代化的不同,做生意起初靠的是邏輯、中段得靠管理、高段得靠那種「澎湃人心的創意」。由這個標準看,中國有很強的IT人才,但短期內不會有傑出的商人,在中期內更不會有小室哲哉型的製作人(producer),有何可怕?
電影《英雄》和《臥虎藏龍》的比較,就是好例子,台灣出身的李安,是一個用影像說故事的文化商人,而張藝謀則是一個用影像作畫的浮世畫家,《英雄》看起來是一連串得獎廣告影片的大剪輯,美則美矣,可就是不像個故事。這不是中國的錯,因為他們沒有足夠的自由空氣和時間,來孕育活潑、善體人意而又能運籌生意的人才。台灣不只李安,看看寫〈黑色柳丁〉的那個陶吉吉,最近以上億的價碼轉換東家,這可不因為他是偶像歌手,而是個製作人哦。
結論是:我們將看到各種各樣的producer,出現在接下來的時代裡。這就是數位時代的處境。

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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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