1座迷你好萊塢——遊戲橘子
1座迷你好萊塢——遊戲橘子
2002.09.15 | 科技

由大部分公司眼光看去,遊戲橘子根本就是一家「未來」的公司,在它的韓國夥伴NCsoft以「天堂」線上遊戲席捲韓國前,世界上還沒有一家Online Game公司可以登上股市,證明這是一個可大可久的事業。
正因Internet可把生意做到地球各地,遊戲橘子的辦公室就是一個未來的實驗室,它既有研發,又有行銷;既有全球化策略中心,又有現場客戶服務中心;更麻煩的是它的營運來自70部超級伺服器電腦,還有3個電子、平面、網站媒體,是台灣企業內少見的「多工核心」(Multi-Core)工作型態,比製造業複雜、又比零售業虛擬,比一般服務業更在乎客戶滿意,又比所有行業在乎24小時服務的穩定度。
如果你要看「多工」型態的未來辦公室,遊戲橘子真是一個現成的參考。
它的每個部門具有高度自主功能,因此設計師把一個大部門的會議室規劃成形象和活動的節點,方便凝聚部門的戰鬥意志,例如行銷的「日光市場」、媒體的「喂喂廣播站」、研發的「複數迷宮」,以及飛來飛去CEO劉柏園和海外主管、幕僚用的「飛行甲板」。各部門職權高度分工後,又必須透過企業統一視覺識別系統,傳遞全公司共同分享的價值,除了別號「大嘴花園」的總會議室,鼓勵大夥大鳴大放,每一個會議室都使用相同動畫風格的圖形來作入口標示,門把則統一都是「兩瓣橘子」。
工作的多工,使得24小時3班都有人工作,除了水電空調要兼顧白天晚上,門禁與管制還由工程師自己開發出監控軟體,由主機機房統一遙控監視。正因跨時段工作與各色專案的繁複執行,跨部門或跨任務小組會議已是家常便飯,遊戲橘子除了規劃更多小型會議室,還塑造南洋風的咖啡店、健身房、淋浴室與大抽煙廳,創造大小不等的互動機會。相對的,多工也表現在各部門入口的視覺設計,例如頂樓總部的迎賓大廳,寬大明亮,一式橘與白;對面的研發中心則做出一個冷峻封閉式開口,既表達隱密也代表管制,但樓下接待投訴客戶的前台客服中心,則擺上舒適的軟座與圓桌,寬大清涼,期待一把澆熄怒火上門的玩家。後台客服中心則是跑馬燈前一字排開,24小時接聽疑難電話,跑馬燈上自動跑出近30條專線服務狀況,把效率拉到最高點。
在各部門的工作空間,「4人一單元」細胞式配置是標準組合,方便私密也照顧團隊,和震旦行合作開發的辦公家具,則妥當收納管線網路,主管線全部縱橫於架高地板之下,為方便效率維修,每層樓面的伺服器統一集中,連帶美觀不少。圈繞工作空間則是大量倉庫(warehouse),收納各種道具。平均26歲的四百多位同仁可任意的佈置辦公桌週遭與附近牆面,自然就形成各部門「喧嘩」、「靜謐」、「流行」、「叛逆」不同的部門特色。拿不輕易曝光的研發部門舉例,R&D工程師桌邊或站或臥的上千支怪獸、魔王玩偶,就足可開上一家小型博物館。
集企劃、研發、生產、製造(由主機架設50~60區遊戲平台)、行銷、服務、傳媒於一體的公司,在台灣可說少見;連它3年膨脹4倍的人力,都出乎遊戲橘子意料之外。
找個時間去看看吧,這家實驗商業模式、又實驗工作模式的公司,搞不好就是你未來的公司長相……。

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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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