在「證照」中,發現事業之光
在「證照」中,發現事業之光
2001.09.01 |

清晨6點,天色微亮,當絕大多數都市人都還沉睡於夢鄉時,居住在苗栗縣頭份鎮,擁有環保署特許核發「清除技術員」執照的饒正光,早已開著大卡車前往多家大型工廠,處理前一日工廠所產生的廢棄物。
二專夜間部畢業,育有一女,與兄長合力經營「文雄行環保工程公司」8年多的饒正光,目前資產合計約有1000萬台幣。30歲出頭的他,雖然笑稱景氣下滑,生意因台灣許多產業外移而受到影響,但性喜遊山玩水戶外活動的他,平常休閒活動除了抓蝦、釣魚、打撞球外,似乎還可加上一個「考證照」的嗜好。他目前除了與現有工作密切相關的清除技術員執照外,另外還有花上萬元拜師考上的「休閒潛水」執照,以及4月份剛拿到的「烹調技術士」執照,「我的夢想,就是希望能買下一塊土地,經營一個像歐式的休閒小木屋!」而這些以休閒服務業為主軸的執照,隱然為他心中的一個渡假小屋夢做準備。

**現代大禹過家門而不入

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談起兄弟倆的創業過程,其實很「典型」。從父親創立「文雄行」開始,家中原本就一直從事舊貨收集工作。民國81年,政府開始輔導清除業者走入證照制度,讓饒正光深覺想在這行與其他人競爭,考取證照變成基本條件。
當時剛退伍回鄉的他,剛考上二專夜間部電子工程科系,雖然學校課業已開始,他依然每日通車到台中東海大學研讀廢棄物特性、急救常識等環保相關議題,光課本就有10多本要K。
白天到台中上課為考證照準備,下課後再趕回苗栗為學業打拼,「那時忙得連家門都來不及進去休息一下,」饒正光回憶。
經營公司8年來,過去生意興隆時,他每天從早上6點忙到下午3點多收工,公司每月最多可淨賺70萬。在目前這個環保意識高漲的時代,饒正光開著由大卡車改裝而成的抓斗清運車上工,在環保單位監督下,每天得上網申報垃圾流量,填寫清運噸數聯單,環保局會將工廠與清運公司的數字相比對──因為對政府來說,這是攸關民生健康的環境議題,對饒正光這樣的清運業者來說,「這是良心事業,」他說像先前新聞報導高屏地區因廢棄物污染影響到民生用水,實在是很糟糕的事。
然而,隨著景氣下滑,工廠廢棄物產量減少,也直接衝擊清運業者的生計,影響最大時收入甚至頓時減少2/3。但多出來的時間他也沒閒著,目前饒正光手上還有兩張笑稱是「考著好玩」的潛水與烹飪執照。休閒潛水執照是他多年前南下屏東找教練拜師考上的,而最近剛考上的烹飪執照更有趣,從小就幫著母親製作並販賣「枝仔冰」,國中時代就懂得如何剁雞肉的他,為了考這張執照,需熟稔98道菜的烹調方法,考試型態採臨場抽題,參加者都必須在3小時內,從洗、切、烹煮到碗盤廚具歸位,完成五菜一湯佳餚,「說不定哪天我還會成為廚師開業呢!」這些可是他未來從事休閒事業的「專業技能」之一呢!
累積多年積蓄,饒正光在時機歹歹的現在,把多數資產存在銀行,股市與基金各投資約10%,不過正值壯年的他可閒不下來,又開始計劃他的投資創業了,他前陣子看好一片土地,預計耗費600萬作為自己開啟休閒渡假事業的據點。「職業,是自己拿來生活的;事業,則是可依照自己興趣長期發展的,」典型苗栗在地人饒正光,不覺說出一段有點學術意境的話,但卻同時為他樂在考照,試圖把興趣變成事業的努力,下了一個註腳。

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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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