3G代表的是3成,不是3倍
3G代表的是3成,不是3倍
2002.08.15 | 科技

Q:最近美國的WorldCom因為假帳事件可能導致破產,歐洲的3G事業也持續縮減,亞洲的電信業反而受影響最小,機會也相對看好?
A:亞洲的電信業者目前體質最健康,也最有能力繼續投資。歐美電信業的泡沫化,對我的啟示是:經營事業要有定見,不能隨著華爾街的分析師和投資銀行起舞。
過去兩年,華爾街始終在製造持續高成長的神話,一個接著一個,使得執行長的壓力很大,如果不能讓業務繼續成長,股價就會被修理。以電信業來看,它是階段性成長,不是一路向上的。但華爾街只注重營收成長,不管獲利,忽略基本面,因而走偏。我給它的評語是:「大命看它會當皇帝,批它流年會夭折。」
經營事業,最重要的是獲利,其次才是成長性。每股盈餘5塊和5毛的兩家公司,當然是5塊的那一家對得起投資人。電信業不是晶圓代工,我很清楚我們不是台積電或聯電,不會一座山馬上變成兩座,但也不會突然削成一半,所以在股價上我不要去追台積電,要把自己的成長性表現出來。
日本的NTT就是太在意華爾街的意見,把價值高的行動電話業務切出來成立DoCoMo,本身只留下固網,也註定股價一路向下,永無翻身的機會。

Q:華爾街的投資銀行也來找過你做同樣建議?
A:沒錯,每一家投資銀行的代表來,都建議我把行動電話業務切出來賣,至於這會對中華電信產生什麼後果,他們可不care,那不是他們的事,他們幫你把值錢的事業賣掉就走人,留下來的可是我們要去面對。中華電信目前有完整的固網、行動通訊和數據三塊事業,光是透過固網來銷售另外兩塊事業的價值,就已超過固網本身,證明當時的堅持是對的。

Q:許多人說3G是泡沫,但也有不少人對它寄予厚望。談談你的看法?
A:下一階段的行動通訊服務市場,重點不在於擴大顧客群,而是增加非語音部份的收入,這件工作很辛苦,卻是電信業的未來所寄。以歐洲電信業為例,有85%的收入來自語音,15%來自非語音,而簡訊就佔14.5%。在日本方面,i-mode的非語音收入只佔12%,J-Phone更只有9%。
至於台灣,非語音收入更低,不到5%,一定要再往上衝,如果台灣用手機上網的比例還是這麼低,3G也不用推了。今天,3G已不是技術問題,而是商業模式的問題。比方說用手機對準販賣機一按,一罐20塊的可樂就掉下來,把帳記在電話帳單上,這不是難事,難處在於販賣機業者不願意和我拆帳。3G即使敲鑼打鼓弄得熱熱鬧鬧,So what?今天推出,就只能產生5%的收入。
不過,台灣在兩三年內拉上來是有機會的。
歐洲的3G執照費用約是建置系統的3倍,意思是從提供3G所產生的非語音收入,必須是語音的3倍,整個投資才能回本,這肯定是沒有機會。但是台灣的3G執照費用,是建置系統的3成,代表我從提供3G服務所產生的收入,達到語音的3成就可以回收,這倒是值得一拼。當你想的是3倍,那就是泡沫,如果是3成,是可以努力的目標。
可是,你不能等到3G佈建好了,才去收那3成,而是以現有的2G和2.5G為基礎,就想辦法往上拉,這是每一家行動通訊業者都在想的問題,但目前看來加速度不夠,有些地方按紐沒按對,按下去只出來5燭光而不是500燭光。

Q:手機方面跟不上也是問題?
A:手機會是最大的瓶頸。手機業者很早就宣傳,說「看的比聽的重要」,我們也一直被他們洗腦,但是講了兩年,反應在手機的設計上,落差還是很大。你要推非語音服務,手機一定要大螢幕、要有彩色、要能聽音樂,現在市場上能滿足這些需求的手機卻很少,連傳簡訊都要按兩下,對使用者而言實在太麻煩,使得我們想推加值服務也受限。

Q:有規劃請手機業者設計符合中華電信需求的手機嗎?
A:日本業者習慣找手機廠商開發手機,因為日本不用SIM卡,你用了DoCoMo的手機,就不可能轉到J-Phone。台灣採用SIM卡,轉換手機沒有問題,所以不需要專屬搭配的手機,但我們也不排除找手機廠商合作的可能。

Q:國外最近很流行MVNO(Mobile Virtual Network Operator,本身不擁有通訊網路,但擁有經營執照,可向其他網路業者租用系統而經營行動通訊業務)的概念,電信總局也在研擬中。你認為在台灣的可行性如何?
A:MVNO會是另一個大泡沫。這個想法很有創意,要落實很難,全世界僅有一個成功的例子,就是英國的維珍(Virgin)公司,其他地方都失敗,新加坡原本要和維珍合作的案子,最近也撤消了。
MVNO的概念,類似固網通訊的「國際語音轉售」(ISR,向電話公司批發大量的通話時間,再轉賣給一般民眾),在市場還未充份自由化之下,有差價可賺,等到市場充份競爭後,就無利可圖,台灣就是例子。幾家固網業者彼此競爭激烈,ISR在當中已無生存空間,而行動通訊的市場也是一樣。
MVNO要成功,必需符合兩個條件。第一,有業者的頻道有多餘空間可出租。第二,即使頻道有空間,其中有特定市場是既有業者打不進去的,才會找MVNO合作。這兩個條件要同時滿足,幾乎是不可能的。

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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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