破產只是一時,貧窮	才是永久!
破產只是一時,貧窮 才是永久!
2001.09.01 |

守則1.
管理風險而非避開風險

大多數人不明白在數位經濟快速變動下,選擇安全無虞的上班生活,並不能帶來真正的財務自由,多數人決定一生中要避開風險,而不是去管理風險。若你仍然死抱著原有觀念,害怕承受行動後的風險,或消極地抗拒,那麼在當前不進則退的大環境下,你可能註定還是個撐不飽、餓不死的窮爸爸。

守則2.
不要為錢工作 要讓錢為你工作

這是大多數人的迷思,不為錢工作怎麼會致富呢?在《富爸爸,窮爸爸》一書裡開宗明義就說道:富人不為錢工作,只有窮人才為了等待每個月的薪水而工作。許多人因為害怕沒有錢付帳單、沒有錢會挨餓,為此企求一份穩定的工作或拚命賺錢,於是「消費→掙錢」,成為無解的「老鼠賽跑」,「我工作,是因為我熱愛這個職業」,對於工作與金錢的正確觀念,是致富的第一步。

守則3.
用思考而非感情 來面對經濟問題

一個人害怕賺不到錢,說:「我得去找份工作」,這很可能就是「感情」代替了「思考」。《富爸爸,窮爸爸》裡提到,人害怕沒有錢花,而去找份工作,然後掙到了錢,消除了恐懼感,這樣做似乎很對,但一旦這樣理解,他就不會思考「一份工作能長期解決你的經濟問題」嗎?這是用暫時性的方式想要解決一生的問題。大多數人對自己的經濟問題,是用感情多於用思考來解決。我們所看到的台灣富爸爸們是不對錢恐懼的,所以更會堅持自己想做的事,不為了一時的挫敗或暫時的生活安全感而再回到安穩的環境下,作著習慣而無發展的事,終其一生。

守則4.
投資才能為你創造財富

前面提到要讓錢為你工作;相信許多人都看過如何投資收益倍增之類的方法,可是實際去做的人真的很少,因為大多數人都被「擔憂損失」的恐懼所絆住,什麼都不做的下場,就是什麼都沒損失──也什麼都沒得到。但是投資者不等於投機者,投資者集中心力用錢來賺錢,他們在投資股票、公司上會盡力將風險極小化,不過他們也了解這個領域有自己的思維方式,不見得一帆風順,如果願意花時間精力學習,才能更老練於在這個領域悠遊的方法。「商人最好的老師,就是經商本身,而軍人總是從戰爭中學習作戰。」

守則5.
提升自己的財務智商

我們在學校學習各種知識和技能,但卻往往對自己影響重大的財務知識一無所知。畢業之後很多人得到職業上的成功,卻還是有財務問題,這個守則沒有捷徑,靠的是努力和決心,譬如什麼是「每股盈餘」(EPS)這件事你還不懂,就不可能在投資上賺到錢。 守則6.
不要說:「我付不起」;練習想:「我怎樣才付得起?」
再高的薪水也有限度。大多數人靠保住自己的飯碗,並依賴薪水,來獲得他們的資產,一些似是而非的目標像是「我找到了一個工資更高的工作」、「我可以做兩份工作」、「我得到了加薪或升遷」,其實都還是圍繞在工資收入上打轉。前面介紹的台灣富爸爸,不論是否從雇員做起,最終都是朝「創造自己的事業」上邁進。「創業」是致富的途徑。

守則7.
勿安於現職 掌握有利機會

在前面文中提到的投資者、也是暢銷書作者劉憶如,和從《商業周刊》跳到當時毫不起眼的燦坤實業的田竹英,原先都是頂著記者光環的媒體人,但是她們了解企業的名聲,不等於自己的實力和報酬,各自選擇了有利自己的路途,迅速致富。即使你現在己經在待遇好、環境佳的企業裡職居高位,也要了解,這不見得是想要當個「富爸爸」的真正途徑。

守則8.
有了收穫就必須再投資

賺了錢,不能縱容自己消費,反之是要自律自己;再滿足自己的投資,首要目標是增加自己的資產。前文中提到的電台老闆郭懿堅身價上億,但他並沒有開始動用更多錢買大別墅享受,仍然和妻兒住在華西街的蛇店二樓舊家,把賺到的錢再度投資到下一個電台事業。蔡康永也沒有落入成為名人的陷阱,他更謹慎地選擇專長互補的創業夥伴,把積蓄投入創業,這都是集中資源於資產投資項的例子。

守則9.
區隔財富和人生現金流

在《富爸爸,窮爸爸》續集《富爸爸,有錢有理》裡比較實際地提出了這個概念。作者指出,人生永遠在4個現金流象限中:E(雇員)、S(專業工作者)、B(企業所有人)、I(投資者),每個象限財富累積方式不同。其中,B和I是通往富爸爸的常見通道,因此購買資產和投資不是風險,而無知地待在E和S中,才是一個人最大的風險。

守則10.
破產只是一時,貧窮才是永久,勿失掉勇氣。

我們前面提到的台灣富爸爸,每個人多少都有過失敗受挫的過程,但這些經驗並沒有打倒他們積極的觀念,反而化為人生中更大的力量。看看徐一鳴的例子,他40歲散盡家財治癌,真正歸零,46歲從頭經營人生和財富。真正的富爸爸不是為錢工作,他們用「認真玩遊戲」的心情來看待賺錢和賠錢,不恐懼、不慌張、而且勇於嘗試,但是即使結果不如預期好,他們也不氣餒,保持思想開放,因為他們知道,即使破產也只是一時但貧窮才是永久。

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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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