塞納河邊的矽浪
塞納河邊的矽浪
2000.07.01 | 科技

巴黎,因為塞納河而成為羅馬帝國擴張時期高盧省區北邊的一個重鎮;在十七世紀末,一度如棄婦般被路易十四冷落,人們的目光集中在凡爾賽新穎華麗的宮殿;到了十九世紀中,第二帝國的光輝在豪斯曼男爵(Haussmann)的鐵腕政策下,重新照亮了巴黎。豪斯曼任職塞納行政區首長十七年,強制勞工遷至郊區,規劃數條大道連結各主要火車站,增闢公園與綠地,設計巴黎的下水道供水系統,進行了巴黎有史以來最大的現代都市規劃,賦予巴黎今日的面貌。
由蒙馬特聖心堂的台階往下眺望,整個巴黎盡收眼底。有現代化的建築群落竄起東西兩端,有傳統商業中心由股市綿延至凱旋門;傳統與現代?塞納河安詳流過,對這個對比名詞的青澀稚嫩不置一辭。她如數千年來一般沈靜,也不再記得橫跨其上的橋起橋崩。

「We will always have Paris.」

漫步於塞納河畔,常常想到『河左岸』『河右岸』的差別,但是究竟如何區分?很簡單,在法國區分河岸左右的方式是面對河流出海口(想像你跟河流一起緩緩移動),你的左右就是河岸的左右了。
左岸人文薈萃,有著名的拉丁區,索邦大學,奧賽美術館,羅丹美術館;右岸靠近巴黎市中心的地區,則是傳統商業區,巴黎股市希臘式門柱的造型,整個商業幹道上十九世紀豪斯曼式建築如艦隊般聳立,延伸至香謝麗舍大道,穿越凱旋門,直達拉德芳斯新凱旋門附近的摩天大樓群。
這該算是右岸的精華了,誰不欽羨奢華的路易‧威登本店?誰不知道億而富石油?全球前500大企業中,有38家企業選擇將總公司設於巴黎;這個商業區辦公樓層總面積高達8百萬平方公尺,即使是古典外觀的建築,內部也早已經完全現代化,有空調,有智慧型網路,當然不少別具風格的法式裝潢。交通異常便利,有最密集的地鐵站,也有四條RER線在此交會。
然而,這是『舊經濟』,美人遲暮,還留得幾分姿色是想當然耳;若將目光從巴黎股市向右看去,又是另一番不同情調。
這個位於第二區與第三區交界處,離巴黎股市步行約只要10分鐘遠的街廓,稱為Sentier。這裡沒有宏偉的建築,沒有寬闊的大道,卻曾經是巴黎成衣業最活絡的地區。由於成衣業逐漸凋零,大部分企業負擔不起市中心昂貴的房租,紛紛遷往北邊郊區,也造成這個地區房價一落千丈。

**新點子在『傭人房』誕生

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從1997年開始,Sentier改變了風貌,由於位於市中心的便利性,房價低廉的優異條件,吸引了法國Yahoo!在此設立辦公室,接下來,Amazon,Lycos都來了,法國本身的Start-ups也依循著聚集經濟法則先後在此生根。英文中稱呼這種網路新興公司為Start-up,在法國,則稱為『Nouvelles Pousses』,意思是新抽的嫩芽。
根據法國Expansion雜誌所做的粗略統計,這個現在被稱為『Silicon Sentier』的地區總共聚集了大約8000位網路工作者,是全歐洲密度最高的網路經濟區。『新經濟』緊依在『舊經濟』身旁快速成長,由於鄰近股市,這裡有法國電信公司設置的全法國最完備的寬頻光纖網路系統。在這些新興網路公司中,由於建物老舊,光纖電纜爬滿牆壁,地板都是失修的木板,有著古意盎然的味道。
如果說美國創業家都從『車庫』開始第一步,在Sentier,則是從『傭人房』 (chambre de bonne)。巴黎老式建築的頂樓,都是小隔間的傭人房,多只有十幾平方公尺。巴黎許多外地學生都有住過這種房間的經驗。年輕人搬來幾部電腦,加上創意與熱情,就是一顆顆青綠的『嫩芽』了。
公司規模擴大了,員工人數增加,就開始為公司換殼。在巴黎,尋找辦公室是一件苦差事,如果公司順利上市,資金充裕,就有機會找到大面積的新辦公室。因此,在新興網路公司中,時興不等第二次集資就開始準備上市,如此可以迅速獲得公司快速擴張所需的資金。(另外也有從Angels處取得資金,如下文第256頁我們對iBazar做的專訪)在往日布商與客戶用餐的餐廳,現在充斥著這些年輕科技新貴,談論著公司上市計畫,在歐洲的擴張,美國是如何運作…,還有千篇一律對辦公場所的抱怨。

**歐洲商業的「文化大革命」

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美國NASDAQ從四月中開始進行盤整,而大西洋彼岸的歐洲,則從三月底就已經開始。歐洲投資人的心態較為保守,對短期內看不到獲利前景的網路公司很快就拋棄。荷蘭World Online是在歐洲十餘國提供撥接上網服務的ISP,至今股價只有發行價一半不到;英國最受歡迎的網路商店Lastminute股價也跌破發行價。夏天還未來臨,這些來不及成熟的新芽就已經開始經受寒冬的磨練。
樂觀的分析師認為:『這是一個好現象,表示歐洲金融市場較為成熟,對整個產業界也是好事,真正具有創意與獲利前景的公司可以獲得更多資源。在歐洲不會有Amazon這樣燒這麼多年錢的機會,所以,投資會更有效率。』從五月開始,這些網路公司的年輕CEO也迅速學會腳踏實地,許多上市計畫都推遲,公司擴張的幅度縮小,業務範圍也精簡,開始認真尋找真正優勢所在的商機與市場。
創業是令人興奮的事,尤其在歐洲這塊比美國保守許多的大陸上,年輕人一向沒有太多機會。網際網路帶來的機會一直都在,但是舊經濟的法則也還具有支配力,這場角力才剛剛開始,勝負會在幾回合之後分曉,誰也難預料。

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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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