4/23國內本土新增4126例,再創疫情有史以來新高,新增11例中重症個案
4/23國內本土新增4126例,再創疫情有史以來新高,新增11例中重症個案

台灣國內Covid-19(2019冠狀病毒疾病)疫情持續延燒,中央流行疫情指揮中心指揮官陳時中公佈,今日國內新增4126例COVID-19本土病例,較昨天增加9%,境外移入增78例,沒有死亡個案,但新增1例重症與10例中症,其中6人沒打疫苗,重症個案為一名60多歲女性,中症最年輕個案僅20多歲。

國內本土新增4126例,再創疫情有史以來新高
國內本土新增4126例,再創疫情有史以來新高
圖/ 中央流行疫情指揮中心提供

陳時中指出,4126例中年齡介於未滿5歲至90歲以上,發病日介於今年4月7日至4月23日,其中包含2126例為無症狀感染。

在新增境外移入部分,有35例為男性、43例為女性,年齡介於10多歲至80多歲,分別自越南2例,加拿大、泰國、美國及菲律賓各1例移入,另72例調查中。

國內本土新增4126例,再創疫情有史以來新高
國內本土新增4126例,再創疫情有史以來新高
圖/ 提供

根據統計從今年元月1日以來,一共累計2萬2171例輕症與無症狀個案、占99.62%,中症累計78例、占0.35%,重症累計7例、占0.03%;本土病例遍布全台22縣市,個案分布其中以新北市1563例最多,再者為台北市945例、桃園市527例、基隆市219例、台中市171例,離島的金門縣及連江縣各2例,澎湖縣則有1例,相關疫情調查持續進行中。

陳時中指出,在新增的重症個案為一名60多歲女性,具有高血壓病史,曾打過3劑疫苗,在確診後出現抽搐、低血鈉等,症狀目前在加護病房使用氧氣面罩及瑞德西韋治療。

民眾擔心暴增的病例可能導致醫療量能不足,對此陳時中指出,目前全國專責加負壓病床共6159床,空床數仍有3682床、空床率為59.8%,而中央集中檢疫所共有52家、共7170床,空床數1656床、空床率23.1%;地方加強型防疫旅館13家共1936床,空床數792床、空床率40.9%。

由於疫情持續延燒,中央流行疫情指揮中心昨天宣布將台北市、新北市、基隆市、桃園市、高雄市及花蓮縣等6縣市列為疫情高風險縣市,全面暫停醫療院所探病及住宿式長期照顧機構探視。

陳時中今日更邀6個高風險縣市首長召開開視訊會議,決議簡化疫調,未來採取「重點疫調」以免影響社會經濟活動與生活,僅匡列發病前2天密切接觸者,以加速匡列疫調速度,同時對居家隔離縮短為7天有共識,疫調對像與同住家人與親友以及同班同學、職場同共作場域的同事等,預計在25日再次開會討論,並由專家做出政策建議。

隨著疫情持續漫延中,指揮中心再次呼籲,民眾儘量減少不必要移動、活動或集會,避免出入人多擁擠的場所,或高感染傳播風險場域,同時應落實手部衛生、勤洗手與佩戴口罩等個人防護措施,並主動積極配合各項防疫措施,共同嚴守社區防線。

責任編輯:吳秀樺

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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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