不背歷史包袱的衛星型偶像
不背歷史包袱的衛星型偶像
2001.03.01 |

中日混血的金城武,意外地成了美式巨星。
麥當勞叔叔,當然和我們的爸爸沒有血緣關係,但是他馬戲團小丑的造型,紅紅的鼻子,全世界的小孩子都叫他一聲「叔叔」卻絲毫不覺怪異,是兒童共同的記憶、歡樂的源泉。
老式的社會評論家會說,這是跨國企業運用豐沛的資金、強勢的行銷工具促銷美式文化的結果。這樣的說法不能算是完全沒有道理,但是卻很難解釋,同樣是美式速食店的肯德基,為何「肯德基上校」卻沒有成為大家的「爺爺」?畢竟,上校灰白的頭髮,長長的山羊鬍,可是更接近美國人的長相。

**「太道地」無法流行全球

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美國的流行文化得以橫掃全世界,原因正是在於美國這樣的國家,是沒有文化、沒有歷史、沒有傳統的。「未來,權力屬於人造衛星,而不是地球,」法國社會學家布希亞(Jean Baudrillard)在他一次長程的橫跨美國之旅後,有感而發地說到。布希亞不是指美國擁有全世界最多的人造衛星(儘管這也是事實),而是,美國本身就是那個人造衛星,不依附、從屬於地球的任何一塊土地。布希亞解釋,未來,將來權力將屬於那些沒有起源、沒有真實性,卻知道如何充分運用這種狀況的人。
所以布希亞認為,迪斯耐樂園是地球上「已然實現的天堂」,因為米老鼠、唐老鴨是活在當下,只屬於此時此刻的象徵與符號,帶給人們「純然」的歡樂,沒有一絲歷史與經驗的憂傷氣息。肯德基上校無法像麥當勞叔叔一樣取得全球性的認同,正是因為肯德基上校「太美國」了,長相與經歷有了足勘查考的美國身世。而這也說明了為何MIB星際戰警全球賣座,而約翰韋恩式的西部片只能活在人們的記憶裡了──星際戰警「很好萊塢」,約翰韋恩卻「太美國」。
亞洲絕少出現跨越國界的巨星,主要的原因之一在於,多數的明星都很難跳脫在地國的鮮明烙印。歷史的刻痕太深,也就很難成為跨國的、全球的。全球性的流行文化,必然是屬於當下的,不著歷史痕跡的。

**跨國界的金城武

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從這個角度來看,金城武中日混血的出身、兼具東西方特色的臉孔、精通台、國、英、日語的能力,以及罕為媒體披露的過往,也就成為金城武發展為跨國巨星的絕佳條件。但是和我們過去的認定不同的是──金城武的日本背景有助於他打進日本市場,他的台灣關係有利於他取得本地認同,並非金城武得以跨國走紅的關鍵,相反地,金城武多重而又迷離的身世,讓他得以「遁逃」出任何既定的在地認同,恐怕才是金城武躍居亞洲之星的謎底。
金城武自由游走多樣認同之間的能耐,從他得以輕鬆自若地進出實體與虛擬世界的表演也可見一斑。真人演卡通或漫畫人物,或是倒過來,依真人形象來做卡通或漫畫,經常會被批評「怪怪的」、或是「不像」。像當年克里斯多福李維演的「超人」系列電影,已經可以算是當中的成功案例了,但是仍有許多的批評者認為,克里斯多福李維的體格不夠壯碩,不像超人。
但是反觀金城武,在近幾年的演藝生涯中, PS2的遊戲軟體《鬼武者》按照他的形象設計遊戲、在電影《太空遊俠》中他演出卡通人物「快手傑達」,卻都顯得那樣理所當然,毫不突兀。
今天的金城武,已是傳送範圍遍及亞洲的人造衛星。明天的金城武,能不能進一步躍升為照亮全地球的月光?就要看亞洲的經濟實力,有無能耐在新世紀成為世界強權,以及我們的娛樂工業是否能像好萊塢一般,打造一個「非/超台灣」、「非/超亞洲」性的流行文化。

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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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