數位戰警網上出擊
數位戰警網上出擊
2001.01.01 |

你曾經上網購物或交友聊天嗎?台北市政府警察局也有一項跟上網路潮流的服務——網路報案,民眾不但可以上網報案,還可以利用網路,追蹤後續辦理進度,再也不用擔心報案後消息卻如石沈大海。
為兌現台北市長馬英九的競選承諾,市警局從1999年12月1日起,開放網路報案,因此大台北地區民眾,目前可以利用的報案方式多達五、六種之多,包括電話、傳真、書面、親自報案等,台北市警察副局長馮棟森說,報案方式就像馬路一樣,開越多條越好,因此網路是一種新的使用傳媒,以增加民眾使用的便利。

**避免吃案情況

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避免匿報刑案,更是市政府推動網路報案,讓作業過程提高透明度的主因。匿報刑案,也就是俗稱的「吃案」,而吃案,是指發生在民眾身上的刑案,不存在於警方正式的紀錄中,因為警員沒有依規定受理,更沒有提報上級單位。
警察為什麼要吃案?因為刑案的發生率太高,破案率就會相對較低,難免造成社會治安不佳的觀感,屆時社會各界壓力接踵而來,上級單位就會要求減少案件發生,於是吃案就開始產生。
馮棟森相信,隨時錄音的110報案系統和網路報案服務,可以讓吃案的比例大為降低,因為破案率和員警績效息息相關,也使得員警容易以吃案來提高自己的績效,「只要有競賽,就會有遊戲規則,警員難免有求勝求好的心理,」
馮棟森認為,11種刑案項目,包括暴力犯罪、竊盜、毒品等,因為有績效壓力的問題,較可能發生警員吃案,但是一般民事案件,交通舉發等等,警員根本不會有任何舞弊。
另外,網路報案系統,也為一些特殊人士提供服務。馮棟森說,行動不便、有語言能力障礙,或是上班作息與常人不同的市民,最適合利用網路來進行報案工作。
網路報案的成效不彰,平均一天只有2件案件是經由網路報案,相較於使用110報案,一天有七、八百通電話的情況,成效並不明顯。
「網路是一條可行的路,但不是最急迫的,」馮棟森認為,目前上網人口還不夠多,再加上有急迫案件者,多使用電話求救,所以急迫的報案人,電話是最好的求救媒介;但不知道案子能否報案,或不喜歡去警局的報案人,網路則提供一個隱蔽的空間。

** 較不具時效案件為主

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依照警察局所提供的資料顯示,透過電話報案多以自殺、失火、搶劫等緊急事件為主,而網路報案則較侷限於竊案,如手機、筆記型電腦失竊等,不具時效性的刑事案件為主。
網路報案目前併在勤務指揮中心下,馮棟森說,只要一有網路報案進來,勤務中心的電腦就會發出警示聲,負責警員就會立即收受案件,再視案發地點或主管轄區,利用警局連線的網路系統,發送給負責分局或派出所,負責單位處理案件之後,要將處理情況回報給勤務指揮中心,勤務中心人員確認處理結果之後,會以電子郵件函覆報案人。
處理過程當中,報案人也可以主動上網登錄查詢案件處理情形,台北市議會警政衛生召集人魏憶龍說,網路報案確實可避免警民間不必要的衝突。
最常見就是,民眾向警方報案遭拒,或被推諉非管轄範圍,而拒絕辦理,網路報案在此時不啻為另一個好的管道。
他認為,市警局網路報案系統的案件,在這一年以來,有逐月增加的情況,可以想見網路已成趨勢,他個人的電子信箱,也常收到各地選民來函陳情的信件。
雖然對於警察局推動網路報案的服務感到滿意,魏憶龍卻認為網路報案,只能說是做到「報案快」,卻還沒達到「反應快」和「處理快」的效果,他更進一步希望,網路報案的系統不會流於形式化。
馮棟森說,他在警界服務三十多年,從來沒有想過會有網路報案的形式出現,「連電影裡面都沒看過,」但他認為,網路報案可以補足其他報案方式的不足,馮棟森相信,充分透明化的結果,將對警界品質的提昇,有莫大幫助。

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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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