中國向前看,台灣頻回首
中國向前看,台灣頻回首
2002.08.01 |

身旁意氣風發的人群夸夸其談2008年北京奧運,甚至於2010年上海有機會主辦世界博覽會的璀璨遠景。夢想太遙遠,更增添了不真實的色彩。
同時間的台灣,星期日晚間綜藝節目「超級星期天」中,已然沉寂多年的城市少女組合,尋找著失散多年的摯友,這是台灣集體懷舊愁緒,始終方興未艾的眾多浪頭之一。但是實在年代太久遠,已逾而立之年的資深少女歌手唱著天真的歌曲,構築另一種不真實的氛圍。
面臨經濟谷底,兩岸微妙的集體情緒,反映了兩地的難題。目前中國雖然外資熱絡,但是動力是否能夠延續還在未定之天,缺乏過去的榮耀可以誇口,只好把希望寄託在未來;台灣則是竭力壓搾對逝去榮光的緬懷。其實無論是中國的向前看,或是台灣的回頭望,都是對經濟現狀的逃避。

**偏向投資忽略了消費

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兩岸最大的問題,都在缺乏成熟的國內消費市場。經濟發展的兩具引擎是投資與消費,但是中國和台灣的發展,都是偏向投資而忽略了消費。
中國近來的發展固然令人艷羨,但是仔細分析中國GDP的成長數字,雖然或許未必如同歐美部份經濟學家揣測是假造的,但是毫無疑問其中有很大一部份是外資瘋狂投入中國支撐起來的。中國近10年的經濟發展策略,有一大部份歸功於「割地求款」,將有價值的地陸陸續續出售,換取可觀的外匯。
如今全世界各地的經濟都受到打擊,市場對於外資持續進駐的動力已經開始質疑,萬方期待的中國內需市場顯然還沒有展現威力。如果外資挹注的力量減緩,中國經濟的隱憂將逐漸浮上檯面。
台灣則是另一種扭曲。過去數十年來,台灣引以為傲的經濟奇蹟的發展是靠著外銷,從國外的市場換取外匯。而企業所需的投資,則是靠著不斷從股民身上藉由「現金增資」套取資本。
亦即台灣當初經濟成長最主要的原因不外乎是投資、投資以及投資,長期以來消費市場在台灣卻被忽略了,以至於過去台灣的消費市場一直都不是台灣經濟發展的動力。尤其在台灣具有消費力的族群大量出走之際,又恰逢經濟不景氣,內需市場更顯乏力。
於是當兩岸的市井文化,具體而微的反映經濟生活的起落浮沉時,也是該有所作為的時候了。
值得做為借鏡的,有80年代的美國,當時是「日本第一」等書籍暢銷的年代,美國不但經濟不振,國內的消費市場,也充斥舶來品。但是後來「購買美國」(Buying America) 等重建美國內需市場的活動,不但扶持起威名百貨(Wal-Mart) 等以內需市場為主的企業,也奠基了90年代的榮景,韓國在97年起的亞洲金融風暴後重建國內市場,讓產業復甦,重新進軍海外。台灣與其繼續仰首企盼國際經濟翻身,美好時光重來,不如設法重建國內消費市場。

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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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