讓公司的5個老資產, 從容回春!
讓公司的5個老資產, 從容回春!
2001.08.01 | 科技

所謂的新經濟不僅只是一股熱潮或是一堆投機股,而是一項任何公司都不能忽略的新事實。
「新的企業遊戲規則與新誕生的公司,將挑戰目前企業組織的現狀,沒有任何企業可以倖免。
企業的組織架構在變,企業與企業的關係在變,工作本質在變,連對成功的定義也都在改變。
這將產生一個全新的世界秩序,顯現的是無窮的機會與空前的不確定性。」以犀利觀點著稱的《Fast Company》雜誌這麼說。
企業在新經濟中獲利的方式,以及創造價值的資產與資產組合,已非傳統會計系統能夠辨明甚至衡量。因此,全球首席管理及會計顧問公司勤業 (Arthur Andersen),針對一萬家企業作研究,發展出一個能夠解釋並評估在新經濟中成功獲利的公司之模式,稱為「價值動態模型」(Value Dynamic Framework),並在《破解獲利密碼》(Cracking the Value Code)一書中詳述這個評估獲利的新觀點。勤業 將未來公司的重要資產分為5大類(如圖所示)。

**5大資產獲利的鎖鑰

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過去,財務資產只具有「財務意義」,並不具有「價值意義」,員工多半列為「支出」,而組織不過是經營工具。實體資產除了逐年折舊,並無新價值的產出,對待顧客,又多半著重在「數量」,忽略「品質」(顧客關係、忠誠度等)。
但在新經濟時代,企業必須利用實體資產結合最新的科技;結合財務資產運用在企業信用、集資能力等方面,確實了解顧客需求,從全新的銷售流程中找出機會,建立穩定的員工、供應商與聯盟企業關係,以及共同的獲利目標,因應快速的市場變化,靈活運用領導力、組織架構、知識管理等組織資產。
舉例來說,知名服飾公司Gap運用品牌(屬於組織資產)創造了比可口可樂、迪士尼更高的股東投資報酬率;Starbucks星巴克咖啡運用員工資產,快速地創造了驚人的市場滲透率;這些未明列在傳統損益表上的「資產」,都是未來企業獲利的重要指標。簡而言之,這5項資產可說是企業的「經濟DNA」,是未來獲利的5大籌碼。
至於要如何運用這5大資產創造價值,本書提供了4項策略步驟:

1. 重新設計企業經營模式
「動態價值」的觀點,與傳統關注在產品/市場的利潤、流程的效果與效率、成長趨勢等策略觀點截然不同。策略應以資產和價值為中心。企業之成就高低,是根據其對上述五項資產類別之投資所創造的價值多寡而定。
過去,同一產業的企業大都擁有相近似的資產組合與差不多的營運成果。然而,這種模式已在轉變中。

2. 主控風險
高未來報酬並不會自動轉換為今日的高價值,特別是當這些報酬都是不確定、而且是在未來才會實現的時候。因為價值兼具兩項元素──風險與報酬。《破解獲利密碼》將風險定義為三大層面:環境風險(影響經營模式存續)、流程風險(影響經營模式執行成效)、資訊風險(影響決策判斷的資訊之關聯性與可信度)。今日的策略擬定便是使企業在此一無法預期的環境中能有所依循。主控風險之意,便是規劃一個經營模式,並使其在相關與可靠資訊的協助下,能夠以成效良好的流程運作。

3. 管理資產組合
每一項(不論是有形或無形的)資產都有其生命週期,而此生命週期取決於該項資產的經濟壽命(與功能性、地域性壽命不同)。企業取得資產組合中的各項資產後,還須進行管理、更新、處置等過程。企業便是憑藉著資產組合的決策與執行的流程,在市場上與其他競爭者一決勝負。

4. 衡量並記錄所有的資產
在新經濟時代,傳統的財務報表已不能完全顯現所有與創造企業價值攸關的資產。因為所需衡量的資產,可能來自企業內部,也可能來自企業外部。同時,揭露的對象不再只是企業股東,而是從企業內部開始向外逐一揭露報告。在未來,資訊成為企業運作的命脈,資產組合則成為企業成功的關鍵。
你的企業將如何在新時代創造價值?更明確地說,身為一位管理者,你要如何為企業創造更多的價值?
答案就是──找出公司最重要的價值來源,據此擬定策略,破解創造價值的密碼!

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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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