10年前,第一波「大陸熱」把紡織製鞋等工業,遷陸為良時,台灣的市井小民憂心忡忡。5年前,當「回歸」大限籠罩香港,部份國際企業選擇新加坡和東京作為避風港, 也造成香港民心惶惶。
結局倒是皆大歡喜:台灣找到「高科技製造業」作為支柱,在過去10年締造第二次經濟奇蹟;香港雖然沒有找到新利基,但當初望風走避的國際企業也已紛紛回籠。
如今,台灣高科技業也開始外移;香港倒是老神在在,生意愈作愈大。 「研發」人才最難被取代 什麼樣的企業來去匆匆,什麼樣的產業才會把根留住?答案是「可替代性」。
企業的價值,是利用資源創造最大收益,因此,當企業發現成本明顯較低廉的新大陸,就會選擇遷徙。台灣的高科技產業,80%以上是從事製造相關工作,當亞洲其他經濟後進地區人才水準進步,而人工成本仍遠遜台灣時,自然就吸引企業搬家。
要扭轉乾坤,必須投入高附加價值的「研發」工作,因為這項工作最難被取代。美國經過一波波製造業外移,研發卻仍留在美國本土,最具研發特質的軟體和生化產業,還是牢牢握在手中。
製造的活動,是成本至上,研發的活動,則是附加價值為重。 服務業也相同。基礎服務業很容易被取代,例如餐廳的服務生和銀行櫃員,但是具有附加價值的服務業,例如管理顧問和銀行家等,可說是服務業中的「研發」部門。 對企業而言,「研發」人才比「製造」人才難找。
因此,研發人才在工作上有較多籌碼,所以在香港的國際企業,比起台灣的高科技製造業更難搬遷。香港上至法律下至生活環境,都對講英文的國際企業有利。
所以,擁有笨重機器的製造業,外移動作反而快於沒什麼設備的服務業。製造業外移往往造成整廠關閉而大量失業;服務業或製造業研發的外移,則是緩慢而漸進,通常不會完全移出。
過去10年,台灣菁英蜂擁至高科技製造業,形成台灣製造業及服務業研發人才缺乏的後遺症。政府明知下一波產業的重心,將是軟體、生化和金融服務業,但是一時間,除了祈禱科學園區不要再把人才吸光,也別無他法。
倒是在不景氣時成為祭品的職場菁英們,除了短視近利於兩、三年內的金錢報酬,也該想想中長期的產業前景了。
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。
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。
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。
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。
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