楊小仲換跑道創造峰迴路轉
楊小仲換跑道創造峰迴路轉
2001.03.01 | 人物

記得剛踏出校門時 ,同班同學大多都有三、四個工作同時等著 ,」大學主修水利工程,創辦誠信致勝資產管理公司的楊小仲回憶,1975年剛就業時,正值政府推動十大建設等公共工程,當時的房地產業如同現今的電訊業盛況,是人人稱羨的當紅炸子雞。
十年河東,十年河西,當年炙手可熱的產業,如今卻在谷底盤旋已久。「我知道必須轉到一個人家需要的產業,」年近50的楊小仲所選擇的「有需求」產業,正是近來的熱門議題「不良資產管理」。

**無心插柳的職場際遇

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過去10年,楊小仲遇上三次企業財務危機事件,最初是自己所任職的公司,接著是幫朋友公司解決問題,當第三次碰上類似事情,「三折肱而成良醫」的他,短短3小時便規劃出解決方案,也因此醞釀他成立專門處理「企業危機」或銀行逾期放款的公司的想法,「一則可減少社會失業,二則有市場利基,」透過各種方式活化不良資產,便是楊小仲創立誠信智勝資產管理公司的初衷。

**與「律師」陳水扁交手

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談起這段由建築業轉換跑道的往事,有陰錯陽差,有滿腹心酸,但更多的是硬著頭皮,邊做邊學,希望早日化解僵局的信念。其中讓楊小仲記憶猶新者,就是第一次公司面臨財務危機,之後連陳水扁也參與其中的經驗。
事情發生在1981年,楊小仲在所服務的建設公司擔任開發部與業務部經理,正參與台北市松山區佔地萬坪的建築案,卻碰上合建地主發生財務危機所拖累,整個建築案因此停擺。某些賠上過半積蓄的債權人,氣得找黑道介入討債,公司高層嚇得不知如何是好,就這樣連躲帶拖,延宕了2個月仍無解決方案。當時的楊小仲,既不是股東也非公司負責人,但身為公司幹部,面對前來討債的建築小包商,於是他試著找當時債權人代表律師陳水扁商談。
然而,就事論事的陳水扁,見到他的第一句就問,「你既非股東也非負責人,那公司是否有委託書給你呢?」沒有委託書的楊小仲,在陳水扁辦公室待不到5分鐘,就被下了逐客令;步出律師辦公室,小包商聽到楊小仲就這樣毫無結果出來,甚至不諒解地連「你這個爛人!」等氣話都衝口而出。
即使與陳水扁的首次見面,是如此愕然地劃下句點,但抱著「事情總得解決」想法的楊小仲,仍不放棄地先從自己公司開始協調,「萬事起頭難,只要有誠意,雙方建立信任感後,接下來就容易多了,」在之後的折衝會議,楊小仲與陳水扁等債權人代表律師逐漸建立共識,事情也自此出現轉機。

**燙手山芋以喜劇收場

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當時不收分文接下此案的陳水扁,正值競選台南縣長失敗,妻子又因車禍癱瘓的人生谷底。在這事情的討論過程中,不免有債權人失去理性吵鬧不休,面對爭吵,陳水扁總會不假辭色告訴委託人,「楊先生很有誠意來解決問題,你們再這樣吵下去,我看今天就解散別討論了,我家裡還有老婆要照顧呢!」楊小仲回憶起這段往事,「許多律師不願得罪客戶,但陳水扁是屬於很敢講的類型,」而這件事最後也在銀行取回債權,房屋繼續興建,住戶取得產權並交屋,承包商也取得工程款後落幕。
父親過世得早,初中時代曾有段時間寄住在育幼院的楊小仲,總相信在逆境中反能激勵人更上層樓,而即使年近半百,唸書仍是他每天最重要的事。
目前正撰寫博士論文的他,每天清晨必開收音機學英文,不論查英文單字、通訊錄、個人記帳本,都透過一只不及巴掌大的哈電族完成。雖然不是使用新潮PDA,也不是走最當紅的「科技新貴」之路,但由楊小仲身上,我們看到一位時值中年,任職台灣傳統中小企業的專業經理人,不斷提昇自我,尋求另一片天的真實故事。

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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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