整合成趨勢鴻海對決非鴻海
整合成趨勢鴻海對決非鴻海
2007.07.01 | 科技

今年台灣科技一百強榜單中,電腦及周邊類從去年的十七家減為十四家,五十名以前的鴻海、華碩、緯創等代工組裝大廠,依舊是榜上熟面孔,不過名次都小幅衰退,鴻海從去年第五名變成今年第八名,緯創從去年第七名變成今年第二十八名,華碩從第二十二名變成第今年二十七名,仁寶今年入榜是五十一名。數位相機族群的華晶科、佳能,以及代工組裝大廠神達、英業達與個人電腦(PC)品牌大廠宏的名次大幅衰退。取而代之的是利基型的工業電腦族群伍豐、瑞傳,與專攻電腦周邊的群光與昆盈。 透過不斷購併與策略聯盟等動作,鴻海與非鴻海的競爭集團逐漸形成。鴻海集團已是全球第一大EMS電子代工廠,不斷利用購併強化垂直整合與技術能力,以維持產業強者恆強優勢。 非鴻海集團則以華碩為代表性廠商,崇本務實的企業文化,使得華碩轉投資取向單純,財務結構相對強韌,專注在自己最擅長的系統產品領域,在電子下游廠中,依然維持高研發能量。華碩二○○七年合併營收至少達新台幣七千五百億元,明年上看一兆元,急起直追二○○六年營收就已破兆的鴻海集團。

**鴻海善購併,華碩拚結盟

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觀察兩家大廠的策略,鴻海擅長購併,華碩偏向策略聯盟。鴻海在二○○五年以新台幣三.七億元代價取得專業汽車線束廠安泰電業百分之百股權,利用安泰的產品線,不斷在大陸與當地汽車衛星工廠結盟,為長線進軍汽車零件市場的發展做準備。 二○○六年十二月,鴻海又正式購併普立爾,取得數位相機與光學鏡頭技術及客戶。集團旗下富士康取得奇美通訊近八成股權,強化手機ODM優勢。 而華碩則在板卡主業中有新的策略聯盟,與技嘉在二○○六年正式合組技嘉聯合公司。雖然後來合併無限期擱置,但是以技嘉在板卡市場的實力,以及鴻海的威脅下,華碩與技嘉合作的機會依舊存在,只是條件上似乎要重新再談而已。 工業電腦也成為電腦代工大廠的新藍海。因為工業電腦絕大多數的原料、零組件都與傳統PC相當,但需要少量多樣生產,因此透過電腦組裝大廠的平台整合,可有效降低成本,搶攻利基市場。

**雙雄紛競逐網通版圖

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工業用主機板廠商樺漢在二○○七年三月成為鴻海集團之子公司,而樺漢正是台灣第二大工業電腦廠瑞傳(今年科技一百強第五十五名)的轉投資事業,因此鴻海握有相當籌碼與華碩集團一較高低。其他電腦代工大廠廣達、仁寶、緯創,也傳出積極尋覓機會切入這項高毛利產業的消息。而搭上博弈概念股列車的伍豐,業績翻了一翻,榜單上從二十六名進步到第十五名,更成為今年上半年台股的新股王。 至於各方看好的網通產業,智邦逐漸與仁寶集團整合,亞旭併入華碩的版圖,鴻海則在二○○四年就購併了國基電子,二○○五年入股建漢,讓網路通訊事業群經上中下游整合,產品包山包海,二○○六年該事業群的業績已經突破新台幣千億元。而大幅降低採購成本,加上客戶互相補足,也讓華碩寬頻事業處去年整合亞旭發揮效益,營收達新台幣五百四十億元,讓華碩在Cable Modem(上網裝置)與ADSL(有線上網)產品出貨量衝上全球第一。 在電腦廠商的品牌事業部份,二○○六年宏取代聯想正式成為世界第三大PC品牌,但在科技一百強的榜單上,卻從三十三名滑落到七十一名。總收入達到新台幣三千六百九十億元,營收成長率為一六.○三%,位居PC品牌之冠,卻比不過其他代工組裝、零組件廠商的成長爆發力。宏二○○七年推出新款消費型高階筆記型電腦機種,加上美國市場布局有成、下半年有合併案,因此可期待今年有相當大的成長,帶動整體市占率向上提升。

**華碩分家影響明年百強排名

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而華碩的自有品牌筆記型電腦在二○○六年穩居全球前十名,不過華碩董事長施崇棠宣布品牌、代工業務於今年底之前分家完成,必將連動影響明年的科技一百強榜單。LCD顯示器廠商瑞軒則因二○○五年第三季開始發展北美自有品牌VIZIO,表現突出,從去年第五十三名進步了七個名次。瑞軒以價格與通路策略快速切入市場,今年第一季北美市占率已達一○%,僅次於日本新力(Sony)、韓國三星(Samsung),前景可期。

**Vista效應加持大廠業績

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電腦周邊設備廠群光與昆盈,是Visa效應與低價電腦所帶動的PC換機潮下,最早受惠的業者,自二○○六年第四季開始單月營收屢創新高。今年首次進榜就到四十一名的鍵盤供應商群光,具有垂直整合各項資源的優勢,並開發筆電內建攝影機與照相功能。美林證券甚至預期群光自二○○七年起,獲利年複合成長率將達三二%,將其首度納入個股追蹤名單,給予「買進」評價。昆盈則受惠網路攝影機(Web Cam)、雷射光學滑鼠及遊戲機相關產品利多,以及積極投入品牌經營,今年持續看漲。 改變銷售模式想要振衰起蔽的戴爾(Dell),由傳統直銷方式轉進零售通路,對於筆記型電腦代工大廠將是一大利多。再加上恩益禧(NEC)會長佐佐木元、聯想董事會主席楊元慶先後來台會見代工夥伴,加上各家外資法人評論Vista效應將在今年下半逐漸發酵,強調家庭娛樂與影音效果,對個人電腦、筆記型電腦上下游的影響程度將會超過以往。預料二○○八年這幾家台灣資訊代工大廠的表現,都將更加亮眼。

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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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