台灣知識經濟的明天
台灣知識經濟的明天
2001.01.01 |

台灣屬地狹人稠的島國,內需市場很小,要持續經濟成長,提高人民生活品質,勢必走向「知識經濟」,從事「高附加價值」的生產活動,似乎已經是新政府、產業、及社會所共同能接受的方向。
美國成功地跨出「知識經濟」第一步的主要力量為「有效地利用數位科技提高生產力」,儘管網路股價起起伏伏,甚至大起大落,整個社會對「數位生活」的未來仍是充滿了期待。追究美國能在知識經濟風浪中穩定向前的基本原因,絕對不是「通訊及網路股飆漲,股價變成本夢比」,台灣如想做一個「不重蹈開拓者覆轍」的成功追隨者,就應有「他山之石、可以攻錯」,「前事不忘、後事之師」的檢討態度,虛心地探討「知識社會」的本質,不要沈迷在股市虛幻的泡沫迷夢中。

**知識經濟不只電子商務

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許多人把「知識經濟」和「數位經濟」劃上等號,然後再把「數位經濟」和「電子商務」劃上等號,因此得到一個「知識經濟即電子商務」的錯誤結論。但是B2B的落實唯有在企業內部管理合理化,以及資訊系統流程化之後才有可能,而B2C則更需要完善的金融通匯系統和社會能接受的信用交易模式。
美國eToys在1999年聖誕節,所接到的大幅網路訂單因物流體系無法配合結果被迫取消,使股價從80美元跌到4美元(可稱之「漢堡股」),說明了一個事實:電子商務提供的商品及服務就像是枝頭的花朵,培養出花朵的各種「金流、物流、資訊流」的規章制度就像是樹木,而滋養樹木的「信用經濟」及理性的「信任社會」就像是水土。政府應當像陽光,澤福生民,安和富利的社會就是果實了。
先談一談台灣在「信用經濟」和「信任社會」上的現實條件。上個月財政部長指我國逾放比僅5.36%,《經濟學人》(The Economist)則說是官方數字的兩倍,《商業周刊》(Business Week)更說可能高達15%。眾說紛紜之原因正顯示政府統計無公信力、官員帶頭作糊塗帳、扭曲統計數字,甚至報喜不報憂。財經數字既欠缺透明度,政策制定又缺乏專業度,因此重創民眾對政府的信賴度,從而引發「信心危機」。如果連政府都失去了信用,知識經濟絕無成功之可能。
再來看樹木的部份,經濟的基本活動是所得與消費,而衡量活動價值的單位則是貨幣,因此「金流」就像樹木的毛細管,提供生長的營養循環,金融體系不佳,樹木難以繁茂成林。台灣的金融體系沈 已深為不爭之事實,但是政府為防止企業倒閉,強迫銀行紓困,鼓動企業貸款,還規定放款只能成長不能降低。政府怕股市持續下跌,又要銀行團護盤,規定每日買超金額。如此造成金融體系品質日益惡化,政府再允許投資股市損失分10年提列。紓困之貸款也不列入逾放。種種作法,不但違反會計原則與財經專業,長此以往,必定使得樹木的養分輸送功能不良,形成枯木。遑論開花結果。因此台灣目前除了知識經濟的「水土條件」未達水準,「樹木條件」也是體質很差,亟需整頓除 。

**企業須具備的三項特質

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最後來談電子商務的花朵。在知識經濟下有競爭力的企業必須同時具備三項特質:生產(服務)業、零售業與數位科技業。在「生產業」方向要有「新產品開發的能力」,在「零售業」方面要有「高顧客滿意度」的服務。
最後在「數位科技業」方面則需充份利用資訊及網路科技,提供高品質效率:一方面能降低成本,同時搶佔市場先機。電子商務必須同時注意兩個矛盾並存的現象:首先是全球資訊共享的網路世界,無分年齡、性別及種族等的差異,使「大眾」變成「極大眾」。其次是網路創造的無數小團體,使「大眾」變成「小眾」。藉數位科技之助,小眾(甚至個人)行銷不再是「高成本、低效率」,反而是「高精準、低成本」。能夠掌握這種「市場差異性」的企業,就能在知識經濟中開花結果。
好的水土能夠培養各種好的樹木,而好的樹木才能開出奇花異果。反過來說,好花接在壞木上,必然開不好,而好木放在壞土中,也難以長青。「橘逾淮為枳」是大家耳熟能詳的。台灣想成功地踏入「知識經濟」,政府應該以身作則,滋養信用經濟的沃土,培育法規制度的樹木,企業才不會出走,電子商務也才能在台灣開花,知識經濟的果實才能讓台灣人民享受。否則好花可以被移植到另一棵好樹上結果(企業出走)。而好樹也可以被移植到另一塊好土上成長(產業出走)。企業走出去「移花接木」不是壞事,但是產業出走連根拔起則非台灣之福。台灣知識經濟的明天其實還是掌握在「新政府」的手中。

關鍵字: #創新教育
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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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