沒有企業文化,別談企業e化!
沒有企業文化,別談企業e化!
2002.07.01 | 科技

Q:在台商陸續前往中國布局後,事業版圖擴大,管理難度也跟著增加,台商要如何管理兩岸三地的員工?
A:這是全球化的必然趨勢。以PeopleSoft為例,整個軟體的開發,全球是統一由一個Team來負責,但實際產品的銷售,由於各地的市場特性不同,所以行銷與銷售就要落實到各區域市場。兩岸三地的市場各有特色,比如說香港的商業環境英語應用的程度很高,大陸則是簡體、台灣則為繁體,但我們亞洲區的軟體開發,都是在印度。
現在台灣企業常看到的模式是,生產在大陸、會計或財務的往來在香港、設計或研發則集中在台灣,但不管如何,站在經營者的角度來看,最重要的就是了解每一個員工的才幹,也就是所謂的Performance Management(績效管理)。
現在許多台灣的企業,事業規模愈做愈大,陸續開始將事業版圖擴張到大陸去。過去較小規模時,老闆對員工的了解程度很高,但在前往大陸布局後,老闆與員工間的距離遠了,彼此也陌生了,要如何管理呢?
這部份IT工具可以幫一點忙。我們開始試著將一些不是很具體的項目,如才幹、人格特質等,導入系統當中,做成一些Index(指標)。
舉例說明,我們曾有一位全球級的客戶,是從北美市場起家的,他們要選「Asia Best Practice」(亞洲最佳管理者),他們希望將企業營造成開放式的文化及管理彈性靈活,所以管理者評量的指標中,就放進一些像如何與員工溝通、管理方式的創意等具體四十多項指標,把這些指標做為主管報酬的主要依據。
人力資源管理與生產管理不同,生產管理評估,有很多量化的方式,但人力資源不行。但現在由於有軟體及Internet的技術,所以在跨國、跨區域的管理也可以開始試著朝這方面去做,但重點是要把整個企業的精神融入評估機制當中。

Q:那要如何藉由軟體輔助的方式,來提升人力資源的管理,達到企業的需要?
A:系統再好,也沒辦法取代CEO。對台灣或是中國的老闆都一樣,很多人的管理方式還是眼見為憑,針對例行的事務,可以導入系統,藉由科技的方式來管理,但關於員工的情感與向心力,通常中國式的管理比較有效,就好比現在企業現在比較頭痛的流動率問題,不能說等員工離開後才去找問題,要在離開前就能找到問題。
員工流動率增加也衍生出另外一個問題,新進員工要如何在最短的時間內,銜接上工作,這就是Knowledge Management(知識管理)的問題了。所以我相信,在員工訓練、工作內容、顧客管理等方面,對於資訊技術的需要會愈來愈高,使每個員工,即使在離開企業後,他的核心工作仍然能保留在企業。
過去我們幫客戶導入人力資源的系統,會先去看看企業有多少員工,與客戶討論,就現有的生產力去做怎樣的評估。但現在不同,我們開始把重點放在「開發」員工的新技能,藉此達到改造企業的目的。尤其是在服務業當中,在績效的評估中,就以能夠鼓勵員工自我成長為目標。

Q:在導入知識管理時,對企業而言,有哪些需要特別注意的地方?
A:站在企業的角度來看,我覺得知識管理能成功最重要的地方是能做到「Just in time」。例如顧客的服務,當接到顧客的電話時,客服人員能在當下就能從系統提領出,解決客戶需要的資訊,能快速有效的解決,這是Just in time的學習。除了客服人員外,背後每一個流程步驟的資訊,如工程師或業務員與客戶往來的資料,也都能完整的輸入系統中,而這些都是要在當下就能完成,而不是在事後才來補輸入,那樣的資訊往往會有疏漏,價值也不高。
所以,整個系統是隨時處在Input及Output的狀態,就是要讓每個員工能夠立刻取得需要的資訊。這就要從管理面去營造出無私的機制,將每位員工手中的資訊,都能無私的輸入系統與同事分享,將每天日常的工作,與企業的營運目標結合在一起。

Q:對於台灣大多數的中小企業而言,e化所需要的花費很高,不是說做就能做的事情,你會建議從哪方面開始?
A:在這方面我們反而會先建議企業,在導入系統前,要先建立起自己的企業文化,e化前,要先有文化。文化是企業最根本的東西,也是最不容易描述的東西,要先有清楚的企業文化,再藉由科技的技術,來達到相輔相成的目的。
舉例來說,現在很多企業要將文化塑造成學習性組織。有了這樣清楚的文化後,從CEO開始至每個員工,從上而下灌輸這樣的文化,在績效評估時,就可以朝這方面的指標著手。所以,沒有文化,用什麼系統也沒用。

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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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