【Meet Taipei】台灣也能養出獨角獸!簡立峰:現在正是好時機、軟體要結合硬體應用
【Meet Taipei】台灣也能養出獨角獸!簡立峰:現在正是好時機、軟體要結合硬體應用
2021.11.18 |

「過去20年中,台灣從獨角獸(未上市,且估值高過10億美元的新創公司)地圖上失蹤了。」Google前台灣董事總經理暨Appier、iKaka董事簡立峰說。2006年Google在台灣設立辦公室,簡立峰成為Google台灣創始員工,從商務辦公室起家,到今日台灣已成為美國總部之外最大的辦公室所在,簡立峰一路看著台灣產業的發展。

他更在退休後加入Appier、iKala等公司擔任董事,近距離觀察台灣新創的發展。「過去20年的時間裡,中國太強了,很多資金從台灣跑過去,台灣新創很多又太過專注於本土市場,缺乏前進國際市場的經驗。」簡立峰說,「而且很少應用台灣的硬體優勢。」

在國際新創版圖缺席,但現階段環境已改變

台灣在半導體的地位不用再多加說明,台積電、聯電、聯發科都是國際能見度很高的企業,美國、德國甚至全球也在督促台灣提供更多的晶片。這些領頭的公司,也都投入很高的研發資金。

但是新創的發展卻一直很少有顯著的成功,簡立峰以一句話總結台灣創業環境:「有很好的科技基礎,在商業上缺乏成功。」

不過,事情在今年發生了轉變,91APP、Appier與Gogoro先後在國外上市,3間公司的商業模式與顧客也都截然不同。91APP隨著零售與電商的發展,在台灣起家將走向世界;Gogoro用特殊的電池交換技術與商業模式,整合了台灣軟硬體的強項;Appier則在台灣做全球的AI MarTech(廣告科技)生意。

除此之外,國際情勢也有利於台灣。

新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)推升了國內的數位轉型需求;上述的3家台灣公司證明了新創可以找到海外市場,再加上中美貿易戰讓資金回流,有希望挹注於台灣新創;中國對於內容的監管讓台灣在華文市場的地位有機會躍升,以及更多的創投看到了台灣的潛力。

但要怎麼做,才能不再重蹈覆徹,讓台灣不再只是擔任人才輸出的角色,而是可以在商業上也取得進展?

給新創的2個方向:擴大市場、結合AI與半導體

「想辦法擴大你的市場吧!」簡立峰說,台灣處於獨特的地理位置,除去中國之外,全球Top 10網路使用者國家中,有4個是台灣的鄰居:日本、印尼、菲律賓、越南,「機會都在台灣身邊,沒有理由不能誕生成功的新創。」

簡立峰呼籲新創運用所在地的獨特之處,擴大市場、做出改變。

他提到一個人——艾倫・尤斯塔斯(Alan Eustace),曾在Google擔任高級工程副總裁,也來過台灣,「他當時說,讓我們從台灣改變世界吧。我曾經認為這只是一個口號,人人都想要有成功的職涯,但沒有想過要改變世界。他認為我們從來不是美國之外的tier2、tier3。」

艾倫・尤斯塔斯還擁有一項驚人的紀錄,2014年他從平流層做自由落體,打破最高自由落體的世界紀錄,「永遠都要挑戰極限,讓我們從台灣改變世界。」簡立峰說。

另外,他也點出一個明確的領域:把AI用於半導體、把半導體用於AI,「沒有比台灣更適合做這件事情的地方了,我鼓勵大家做軟體,但是要應用硬體,台灣絕對是結合半導體與AI最好的的地方。

責任編輯:錢玉紘

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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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