不景氣的因應之道
不景氣的因應之道
2001.04.01 | 科技

聽起來令人匪夷所思:所有台灣人耳熟能詳的美國企業,不約而同在3月間宣佈以千人為單位的裁員計畫,思科、英特爾、康柏全都在劫難逃。即使是最樂觀的經濟學家,在道瓊指數跌破萬點之後,都不得不承認「不景氣」(recession)已經在美國大門口。即使聯準會在3月20日降低利率2碼,還是無法振衰起蔽。
思科執行長錢伯斯(John Chambers)早就預言:美國企業的資本支出可能趨緩,同時這現象會擴散到全世界。果然一語成讖,不只美國,「不景氣」的旋風也把亞洲和歐洲企業吹得東倒西歪。
企業意識到未來景氣衰退,首先將會削減員工,接著減少庫存。

**美國需求衰退骨牌效應

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對遠在台灣的投資人,美國企業裁員,不過是兔死狐悲,但是當美國市場需求不再暢旺,不但銷售額會降低,企業減少庫存,將會對需求降低產生乘數效果。舉例來說,原本預計會有100元銷售額的企業,會囤積150元的存貨,如今不但預計只有70元的銷售額,存貨比率也將降低為110%,只需要77元的存貨。因此30%率退,其實降低了50%需求。
美國企業降低存貨的努力﹐正如火如荼地展開。美國的不景氣將會像雙刃一般,大規模削減對台灣的訂單。而由於不景氣時,著重成本控制,恐怕也將加速台灣企業出走大陸及其他成本較低地區的步伐。總之,美國不景氣對台灣企業的打擊,恐怕超乎我們想像。
因此,雖然3月中台灣股市無懼美國股市下跌陰影,連續上漲,但是投資人仍不適宜對台灣經濟太過樂觀,因為台灣股票市場兩大主流──電子股及金融股,還是各有一本難念的經。電子股業績控制權其實在美國企業,當美國景氣好時,台灣訂單就多;當美國需求衰退,台灣訂單則加倍減少,台灣企業並不易力挽狂瀾。

**最好把錢留在身邊

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另一方面,台灣金融業的未來,更像一團迷霧。雖然台灣政府一再宣稱:台灣是亞洲少數金融業未受1997金融風暴空襲的地區之一,但是過去幾年來政府的做法並未治本。台灣金融業的整頓,主要是由政府指名指定換股比率的金融機構合併,加上遲遲不肯打消呆帳,做法和日本金融業如出一轍,下場如何不難預料。
在日本銀行所謂十年生聚教訓,還是遭到國際金融評等機構Fitch降為「負面」評等之後,臺灣銀行業的未來恐怕也不樂觀。大部份觀察家相信,台灣金融機構的實際逾放比,還要超過表面的數字。
至於其他傳統產業,在資本市場難以提供新血的情況下,可能會紛紛以合併的動作來減少開支,東元和聲寶的結合就是最好的例子。食品業和紡織業,可能是下一個合併發生的領域。
對台灣經濟最惡劣的影響,恐怕在於資金更趨緊峭。雖然存款利率在低空盤旋,但是市場上的游資,多已在去年網路電信業吸金狂潮中損耗,例如三家固網公司所募集的2000億資金,比起大部份投信業管理的資金規模還大。更雪上加霜的是,大陸B股旋風,可能將少數剩下的資金席捲殆盡。
台灣經濟前景不明,對於投資人而言,最好的方式可能是將資產以現金的方式保管,或是以長期投資的方式持有股票。至於近來沸沸揚揚的大陸B股,投資人可能不宜忘記A股和B股的合併還遙遙無期,更危險的是:中國加入WTO之後,改採浮動匯率,長期被訂在高點的人民幣可能在短期內下跌30%以上,在如此多不確定因素籠罩之下,還是小心為上。

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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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