深度的了解,才能產出價值!
深度的了解,才能產出價值!
2000.08.01 |

(數位時代)自從7月號刊出「網路一百強」評選結果以來,媒體與網路社群回響不斷。本期專欄作家陳豐偉所提出的質疑,反應了大部分批評的聲音,以下簡短的說明,既回應陳先生的期勉,也澄清部分朋友對此調查的誤解。
綜合「網路一百強」的評審引發議論,主要有兩點:其一:評審給分依據主觀,沒有客觀性;其二,《數位時代》「隸屬」PChome集團,既是球員,怎能當裁判?火藥味十足的評論者,未經採訪,即指稱這是「詹宏志個人的形象包裝」或是「PChome股價的炒作」。

**不圓滿的今年只是開始

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作為調查的規劃者與發動者,我的說明是: 1. 舉辦「網路一百強」的評選動機,來自《數位時代》編輯部對兩岸四地各自網路世界影響力的好奇。如果未來中文上網人口果真如各調查機構預期,在五至十年內突破一億人口,中文將成為世界第二大具有經濟價值的語言,那麼中文世界也將第一次出現許多世界級影響力的企業,這些「電力時代的GE」、「汽車時代的通用」、「商業時代的Wal-Mart」,極有可能就是你我身邊的朋友們,然而他們會是誰呢?因此《數位時代》決定自今年起,年年舉辦「網路一百強」的評選,嘗試發現變動時代的出線者。
2. 在網路經濟還是黎明的今天,要調查「哪一家網路公司擁有力量?」,《數位時代》並無法取得客觀數據——99%的取樣公司沒有上市,缺乏會計師簽證的財務資料;不同商業模型的公司,沒有可相互比對的經營數據。經過討論後,我們決定採用「主觀質化」的評選方式,《數位時代》具名邀請兩岸四地11位對中文網路世界深度參與的評審,分別以五項指標,為樣本公司打分數。討論中,我們甚至認為「主觀質化」的方法,較諸客觀方式更能引發討論與思考,提出嶄新的發現——為什麼新加坡的A會領先中國的B;而在Nasdaq上市的C,卻又會輸給沒有IPO的D呢?其中的追問與探索,一定能幫助我們了解更多現今的「不知道」,有助於我們對未來發展的理解。

**《數位時代》與PChome的關係

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3. 陳先生描述「網路一百強」評審與PChome Online、《數位時代》的關係,比喻為喬丹與其他美夢籃球隊員的關係,這樣的類比,恐怕傷害了評審,也傷害了《數位時代》——也許您應該先詢問我們是否存在著這樣「同隊打球」的利益互通網絡,而且我們確信,許多評審會認為:他們——而非PChome Online——才是喬丹!
《數位時代》擬定的評審準則是:長期關心四地動態的觀察家,對網路世界的技術、經營模式、世界趨勢具有掌握力。在這樣的考量下,多數評審無可避免會是網站經營者。我們並不覺得網路經營者「不能」評審網路經營者,特別是在「專業裁判」仍極度匱乏的Internet黎明期(但奇摩站盧大為抗議的——「評審身處的網站只能取得10個分數」確實產生問題)。
當然,我們也歡迎讀者與網路朋友推薦明年的評審名單。
《數位時代》的唯一法人股東(其餘股東為《數位時代》同仁)是PChome,我們從無迴避,但是PChome從未干涉《數位時代》的編輯與經營,詹宏志先生身為我們的共同發行人,也從無要我們於內容上「圖利」PChome任何一個成員。事實上,PChome這個鬆散的集團中,還存在著彼此「競爭∕合作」的有趣關係。PChome Online得知《數位時代》這次的評審結果,也是在最後評分結果揭曉後,我們的記者前往採訪時才與以告知。
4. 「網路一百強」評審結果揭曉後,PChome Online成為台灣區網路公司的第一位,我們已深知這項結果將為《數位時代》帶來困擾,但是我們了解評審皆在自由意志下給分,《數位時代》必須接受這個客觀的結果、也必得承受壓力。許多評審於結果公佈後承受各方責難,在此我們致上最高歉意。
5. 舉辦「網路一百強」的評審,《數位時代》企求的是「引發四地企業對彼此的討論與了解」,進一步加強我們對網路經濟未知領域的探索與了解,我們沒有頒獎,也沒有準備獎金。如果讀者一心認為這是PChome 集團炒作公司股價的技巧,我們只能說:「我們從來無心於此!」
如果您真的用心追索排名間的蛛絲馬跡,了解他、我之間「認識」與「模式」的異同,您可能才是這場風波中,獲得真正收穫的人。

**漫長的「社會轉化」之路

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《數位時代》相信網路經濟是一場漫長的「社會轉化」(social transformation)過程,任何一個尖銳的意識型態,都冒著錯過新知識、新發現的危險,愈多元的聲音與更多元的試驗,才能點滴拼湊出一個大而新的社會圖像。大多數電力時代的投資者,都看好愛迪生家族創辦的西屋電器(直流電電器的推動者),但歷史演化,GE(奇異電器,交流電的推廣者)卻才真正佔據了電力事業的宗主位置。先行者或.org未必比後進者或.com擁有更高的知識正確性,更遑論理解的虛心與趨勢視野。《數位時代》是一個學習型的組織,我們大膽試探犯錯的可能,只為了讓我們學得更多、對得更快。
6. 反省此次「網路一百強」作業過程,我們深知缺憾良多。由於工程浩大,《數位時代》動員四位編輯,工作三個月,卻還是在樣本採集、基本資料蒐羅上漏失多多(舉例而言:我們漏失了台灣第三大ISP亞太線上!);11位評審評分時間未夠充裕,導致最後總分結果於截稿前才統計完成,以致於我們無法在編輯上做出夠深度的分析報導,種種今年缺失,我們都將在2001年的「網路一百強」調查中大幅改進。對單一公司的報導,我們也將把「競爭者」與「第三者」的觀點採訪,列為「特寫報導」訓練的優先要求。有鑒於明年樣本母體大增(眾多B2B與ASP企業今年才陸續成立)、四地資料蒐羅作業更為龐大,明年的評選活動,《數位時代》榮幸邀請到聯合新聞網(UDN)共同參與舉辦,明年我們的評選活動將有更多的參與者、更多角化的解讀。
7. 陳先生引據弘兼憲史先生的引言,深深期勉我們,在此致謝!「即使與全世界為敵也要揭發事實!」確實令人心頭一振,但我在編輯台上也不禁如此思維:網路時代,是否仍得如此悲情?網路時代是由下而上的民主時代,你甚至不必用腳投票,just one click away!數位時代,不也是一個影響力開始不同起來的時代?
感謝投注幾十個工作天於評分工作的評審,我們也期許更多媒體運用不同觀點來製作不同的調查。超過三千家的中文網路公司朋友——我們明年再會!

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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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