巨人肩膀上的拼命三郎──和訊
巨人肩膀上的拼命三郎──和訊
2000.04.01 | 人物

和訊總經理黃致道是個網路創業者的典型。他三十四歲,在美國讀書工作了近二十年,在日本讀研究所拿碩士學位。和朋友合資創設的一家網路電話公司,今年五、六月即將在美國上市。在他身上很容易嗅到拼命三郎的精力,也看得出來他經常進出國內外的奔波勞累。
去年八月,回台灣五年,擔任中信銀網路銀行業務開發特別顧問的黃致道,看準了ASP市場的潛力,決定向和信提出創業的計畫。「談了第一次就成,也沒有再找別家,」黃致道就順利的拿到和信的資金,成為和訊總經理。
和訊一半以上的人像他一樣,具有多文化和多語言的背景與能力。「定位在台灣只是偶然,ASP業者要成功,絕不能只侷限在台灣這個小島上,」黃致道強調。
在黃致道眼中,台灣有非常具競爭性的人才市場,是測試新商業模式(business model)的好跳板及出發點,但台灣市場沒有經濟規模。因此,和訊一開始便定位為區域型(regional)的ASP業者。成立過程中的第一個基本假設,便是要在國際等級的資本市場上市集資。台灣公司成立不久,黃致道就同時開始籌備日本、中國分公司的運作。
由和信集團投資的和訊,清楚鎖定以提供中小企業ERP(企業資源規劃)的服務,為主要的目標市場。和信企業集團的資源,包括品牌、金流(中信銀)、頻寬提供(和信超媒體、和信電訊、固網)、網路企業運作經驗(仲訊),為和訊的起步建立了基礎。
黃致道認為台灣寫程式的技術人才並不輸人,問題是沒有國際化的商業人才,把產品帶到更具競爭性的國際市場,使得系統整合業者、獨立軟體開發商都處於中小型規模,局限於滿足國內需求的「次級品」市場。ASP的運作架構,有機會透過網路把國內產品帶到亞洲甚至世界性的市場,因此,國際化人才會是和訊著力最深的資源,也是目前發展ASP最大的挑戰。

**ERP是企業e化的基礎

**
為了打開區域甚至國際市場,和訊選擇和IBM策略聯盟,就是希望借重IBM在亞洲及國際的資源;過去一向「凡是自己來」,對投資或合資新公司謹慎保守的IBM,也坦承相當看重與和訊的合作,有可能以投資深化彼此策略聯盟的關係。
中國信託總經理辜仲諒也畫出和信集團旗下專注於B2B的領域版圖:提供跨國交易平台、走Commerce One模式的新加坡黎銳和仲訊,聚焦於大型企業,而和訊則專注於亞洲中小企業市場。在和訊與IBM的策略聯盟記者會中,IBM亞太區企業營運副總裁柴田捻久、大中國區董事總經理周偉焜都親自出席,一方面展示雙方國際性的資源和視野,一方面也顯示IBM對此次合作的重視。
之所以選擇ERP,是看重中小企業電子商務化的強烈需求。
所謂的ERP,就是透過網路及系統軟體,整合企業內部營運相關的資訊流,如財務、訂單、物料、生產、製造、銷售,以達到有效分配企業內部資源,提供決策者及時的資訊,增進效率、降低營運成本。
ERP是企業e化的基礎。企業內部資訊流網路化,各部門間能透過網路及時溝通、分享資訊之後,才能進一步談到與外界供應商和客戶資訊流、金流、物流體系的連結,也才有可能進行企業間的電子交易,也就是所謂的電子商務化。

**企業與企業間的互動更深化

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一九九九年是台灣產業界導入ERP的高峰期,其中更以高科技產業的大型企業為主。資策會市場情報中心預測,在大型企業逐步完成建置後,今年會適中型企業導入ERP關鍵的一年,營業規模十億到五十億台幣的中型企業,會是外商與本土廠商的交戰區。
黃致道也分析,第一波的ERP多半是資本額一百億以上的大型企業採用(例如台積電、日月光等半導體企業),之後會延展到五千萬到十億規模的企業,因為設置ERP系統所需的軟硬體及諮詢服務,動輒上億,為中小企業設下了高門檻。而ASP的營運模式,提出較低成本的ERP架構,以租賃的模式分擔中小企業的成本,將會催動第三波的ERP風潮。
不同於其他ASP業者,和訊的定位非常集中,專注於ASP市場中ERP這塊餅。黃致道認為,在區域化的市場概念下,每個應用(application)都會切出幾十億的市場,他認為要深耕才有機會,不是什麼事情都可以做。
黃致道預期,未來企業與企業間的互動會因網路的連結更深化,企業專注於單一核心能力的耕耘,而將非核心能力的部門,如人力資源、薪資管理等,外包給專業的ASP業者。企業價值鏈上的每個區塊都會再被細分切割,所謂的「公司」將由可能是由「無數個ASP」所組成:專門提供e-mail的ASP,專門提供採購軟體的ASP、提供秘書功能的ASP、提供客戶服務的ASP……。
在黃致道畫出的圖像中,像是個天天有創業家的未來。

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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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