音樂工業生死最後一搏
音樂工業生死最後一搏
2001.02.01 | 科技

千禧年台灣的音樂市場,如同台灣政局,滿佈揮之不去的夢魘。走入新的世紀,2001年將是轉型重新出發的關鍵年。2000年台灣唱片工業遭逢有史以來最嚴重的市場萎縮。根據國際五大唱片(時代華納、環球、EMI、BMG、新力)台灣分公司內部估計,2000年業績平均以每季30%的速度衰退,過去動輒五、六十萬張的銷售量,如今只要賣超過5萬張就算好成績,下跌速度之快已近乎全面崩盤。
追究原因,盜版正是市場衰退的主因。財團法人國際唱片交流基金會(IFPI)秘書長李瑞斌表示,盜版CD正是吞食市場的罪魁禍首,平均每年盜版侵蝕的金額超過百億。

**崩盤進入倒數階段

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面對市場瀕臨崩盤,許多唱片公司不堪大幅虧損,只好選擇重整或撤資因應,一名業者傳神的比喻:「唱片業現在已過了熱鍋上的螞蟻階段,已經到了蠟燭兩頭燒的倒數階段。」
還來不及抱怨時代轉變的嚴酷,時間壓力已經鋪天捲地而來。轉型,必須趕在市場完全萎縮之前完成,可以預見是,「2001是台灣唱片市場的關鍵年。」亞洲唱片總經理陳李素珠嚴肅的說。
恐懼的背後,隱藏著一絲生存希望,直接透過Internet下載歌曲的「數位音樂」,已成為唱片工業的「馬其諾防線」。除了沒有實體成本的負擔,平均每首歌費用比盜版CD更低,更重要的是下載哪首歌消費者自己決定,打破過去整張專輯的銷售模式,更貼近消費者需求。
但是數位音樂在台灣始終只聞樓梯響,不見人下來。原因在於主導市場的國際五大唱片,尚未訂出統一的數位音樂規格和經銷機制。國際五大的台灣分公司在母公司未有結論之前,也無法自行發展,造成目前數位音樂的空窗期,只能眼睜睜看著市場逐漸流失。但是無法坐視生存遭受威脅的業者,包括數家本土唱片公司和音樂盤商,等不及標準出現,只好先行投入網路產業嘗試轉型,「再不轉型,就只好等著結束營業或餓死了!」一名業者無奈的表示。

**轉型再轉型

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同樣是轉型,業者也有不同的選擇方向,以1999年11月成立的百娛網(http://www.buyee.com)為例,由音樂盤商亞洲唱片和網通科技合資成立,一開始以擅長的音樂物流切入線上購物,並衍生出目前結合「媒體特質」和線上下單的綜合平台功能。總經理黃群仁解釋,將網站當成唱片公司的行銷媒體,先讓唱片公司的行銷預算轉移到網路上,讓它了解網路的優點,在「分工」概念下,由網路負責行銷,唱片公司生產內容,協助唱片公司度過陣痛期,並為盤商轉型預先找到位置。
但是線上販售CD毛利有限,有些業者在嘗試之後,只好再次轉型,朝最困難的數位音樂進軍。以飛行音樂網(http://www.music.com.tw)為例,從早期做線上唱片行,到1999年轉向經營數位音樂,提供網友單曲下載收費服務。雖然缺乏唱片公司全力支持,陳國華仍舊信心滿滿,他反問:「下一個主流一定是數位音樂,CD能擋多久呢?」
但是百娛網黃群仁認為:「其實之前大家都想做數位音樂下載,本來以為轉向數位音樂過程會很順利,做了之後才發現問題很大。」陳國華也坦承:「一開始做MP3單曲下載收費,效果並不是很好。」
關鍵在時機還不成熟,包括寬頻尚未普及,加密計費機制尚未建立,規格也未標準化,更重要的是主要唱片公司並沒有加入。唱片公司考量經營數位音樂的時機尚未成熟,一下子放棄實體市場太冒險,因此唱片公司一方面維持實體CD銷售,一方面加快數位音樂腳步,採取兩邊押注分散風險。

**兩頭押注兩頭落空

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演變的結果是,就算網路公司辛苦建立加密機制,防止數位音樂被網友複製傳遞,最後還是會因為實體CD被盜版而功虧一簣,想兩面討好的結果,卻是兩頭落空。黃群仁焦慮的說,「現在能想定位問題的只有唱片公司,下游的業者很難找到定位。」
但烏雲密佈的危機中,已有曙光乍現。2000年Nasdaq重挫之後,唱片公司體認到網路經營困難,反而打消自己經營的計畫,加上實體市場節節敗退,也讓唱片公司體認到時間急迫,轉和網路公司合作。
以飛行音樂網為例,目前已和友善的狗唱片公司合作,推出每日下載一張專輯的服務;而國外則是德國媒體集團Bertelsmann(擁有BMG)宣佈投資提供MP3下載與交換服務的Napster公司,未來將推出下載合法版權的服務。
陳國華表示,15年前音樂的媒介是唱片,後來轉換到卡帶,最後是CD。每一次主流媒介轉換,都要花上好幾年時間,經銷商和唱片公司可以慢慢調整腳步趕上消費習慣變化,但是科技的創新,已經翻轉產業步調,面對科技的第一回合,唱片公司得到的寶貴經驗--這不是一場零合競賽。
合作,才要開始!

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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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