NASDAQ東瀛發芽
NASDAQ東瀛發芽
2000.06.01 | 科技

NASDAQ(那斯達克),這個在過去一年來讓高科技網路公司發光的市場,也即將在日本掀開序幕。這個新舞台,就是由日本軟體銀行(Softbank)與美國NASDAQ各持股50﹪的NASDAQ Japan,將於今年六月份正式運作。
軟體銀行與NASDAQ,兩者對於新經濟浪潮下所引燃的新事業、新未來與策略聯盟都相當關注。雙方出資成立的NASDAQ Japan,是一個針對網路高科技產業的股票交易市場,執行長由Tatsuyuki Ted Saeki佐伯達之出任。
自1993年便擔任IBM日本分公司副總裁的Saeki,相信NASDAQ品牌將給日本社會帶來深遠影響。「NASDAQ這個品牌有相當的魅力,」Saeki曾對媒體表示,當他與許多公司負責人說明日本需要一個能改變財務基礎建設的市場,需要一個能迎向國際化的財務介面時,「我發覺大家開始注意聆聽我的說法,這是NASDAQ品牌所帶來的價值,是我們改變的最好時刻,」他說。
Saeki也信心十足地表示,甫開張即有五家公司在NASDAQ Japan掛牌,估計年底前約有100家公司股票在NASDAQ Japan進行交易,明年六月更將增加至230家左右。

**兩階段發展的NASDAQ Japan

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NASDAQ Japan憑藉什麼條件吸引這麼多公司?
目前擔任NASDAQ Japan商業策略部部長,對美國與日本證券市場都有深刻觀察的小池一弘說,NASDAQ Japan設定了上市發行股票額度50億日圓的下限,每家公司上市審查過程約三個月,以期達到審查過程確實、讓投資人放心以增加股票流動性的目的,「但我們希望還能將審查過程儘可能加快」,小池一弘說。
在審查方面,「公開說明企業營運狀況、健全的管理協調能力與公司沒有稅務與法律糾紛等三點,是NASDAQ Japan最強調的」,小池一弘表示,期待上市企業承諾公司的未來能不斷成長,是NASDAQ Japan存在的目的,也唯有如此才能長久保障投資人權益。
六月起跑的NASDAQ Japan,預計分兩階段逐步深化對掛牌企業與投資人的服務。
第一階段是從今年六月開始,與日本第二大的大阪證券交易所(Osaka Stock Exchange, OSE)攜手,採用order-driven撮合方式(類似紐約證交所,以仲介人居間的競賣市場),和真正那斯達克所採用的不需營業廳,具自動執行機能的quote-driven電腦撮合系統有別;預計2001年第二季,採行雙軌並行的混合交易模式(Hybrid Model)。
此外,NASDAQ Japan還預計引進美國NASDAQ 市場中頂尖的100家公司,讓日本投資人有機會投資美國企業,並成立NASDAQ Japan會員俱樂部,服務掛牌上市企業,「我們期待透過這些服務機制,創造一個持續活躍、更公平、更具流動性與吸引力的市場」,Saeki指出。

**流動性與公正性的挑戰

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許多人把NASDAQ Japan與先前由東京證券交易所(TSE)支持推出的MOTHERS股票市場相比,但Saeki認為他們的假想競爭對手不是MOTHERS也不是NASDAQ,而是流通量較高的東證一部與東證二部集中市場,「競爭絕對必要,而我們也有相對應的策略嚴陣以待」,Saeki表示,建立細緻且合乎全球標準的制度,提供企業最好的掛牌募資服務,讓投資人有更多選擇,是未來NASDAQ Japan價值所在。但有個讓人質疑之處在於:NASDAQ Japan是交易市場,具備足夠的中立性與公信力相當重要;軟體銀行身為NASDAQ Japan股東,未來卻也將在此掛牌,因此不免有瓜田李下之嫌。
為此,Saeki指出,軟體銀行投資NASDAQ Japan,是因為它本身投資了很多新創企業,這些公司都等著上市,與NASDAQ合作創造適合高科技網路公司體質的市場,是兩全其美之道。但為了讓這個新興市場順利運作,他絕對會使軟體銀行與NASDAQ Japan的關聯性降到最低,「軟體銀行總裁孫正義也很了解這一點,」他表示。

**成立NASDAQ Japan的意義

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對日本社會與美國NASDAQ雙方來說,NASDAQ Japan的成立有重要意義。
對日本社會而言,NASDAQ Japan強調公開說明不隱瞞的規章,希望企業不管營運狀況如何,都誠實面對投資人,並許下改進的承諾,而非只是一味遮掩醜聞;對投資人來說,小池一弘也語意深長地表示,希望日本社會能逐漸容忍企業一時的挫敗,並給失敗者捲土重來的機會。
而對美國公司NASDAQ來說,NASDAQ近年在擴展世界版圖可說不遺餘力。除了與各地交易所洽談合作聯盟,透過即將開張的NASDAQ Japan,以及也將在2001年運作的NASDAQ Europe,讓那斯達克實現24小時都有股票在其市場內交易的宏願──誰說股票交易零時差無國界的日子還會遠呢?

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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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