我們的對手,不是中時電子報
我們的對手,不是中時電子報
1999.08.01 | 人物

用一句簡單的話來說,我們要做網際網路中的報紙,而不做報紙的網際網路版。我們定位為網際網路的媒體,有什麼樣的需求,我們就要去做,做不到或不能改的,我們也願意策略聯盟或合資。這是在聯合報系50年來沒有發生過的事情。聯合報系過去都是要不是我做,要不我不做;如果不是100%的擁有,我就不玩了。但是未來這個策略是非改變不可,因為網際網路這個事業大到你吃不掉,甚至你可能連最大股東都不是。要達到這個境界,是長期目標,短期來說,是不容易做到的事。
所以我們第一步要做的事情,是請記者在最早的時間,把稿子發回來,傳統的記者都是「採訪、吃飯、晃到報社、打稿」。我希望記者如果一個採訪在上午,就先發稿回來,e-mail回來就好了。鼓勵記者隨時發稿,也不過是去年年底發生的事情。聯合晚報做得最徹底,他們一個禮拜才回辦公室開一次會,我們也鼓勵記者不要回來,因為我沒有時間讓你回來打稿。
晚報下午一點準時開印,所以比較有這個概念。但日報改變牽涉的人數非常的多,他們不習慣,如何順遂的轉型,以聯合報系的經驗和文化來看,不能操之過急,要一步步來作。

**起步晚,但很樂觀

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網際網路對報社造成的改變、對現有作業流程的變動,比要學的新技術多得多,也難得多。
未來的變動,是整個流程的改造,可能需要的決心比較強,要求也比較嚴,報社會提供所有同仁必要的教育訓練。你可以說聯合報對同仁厚道,但不能說我們沒有決心。聯合報辦得每個事業都很有決心,虧了也咬緊牙根撐下去。
中時電子報的出現,的確給我們一些刺激。但這刺激沒有很大,因為在高階管理者的感受上,中時電子報的出現,不管是廣告效果、發行量、營收、盈餘、言論立場的影響力來講,說老實話,都沒有太多影響。
我比較年輕,所以我會比較急。我們的確比它晚,但我很樂觀,我們先不要比別的,兩個報系的資源和內容,報比報每個專業裡,沒有輸過。我不覺得是追不過去的,也不覺得是很難很難追過。甚至於我們一開始就和我們同仁說,我們未來的對手,不是中時電子報,但中時電子報是我們第一個目標,如果連和我們同質性最高的中時電子報都不能贏,那就不要說別的了。
國外的大財團才是我們要擔心的目標。語文障礙,對全球品牌的公司來說,不難跨越。像微軟、梅鐸,這些國際型的大portal,更具威脅性。他用錢挖人、買別的報紙。我不會說我們不堪一擊,但是如果這樣的競爭來臨,那會很痛苦。Internet是不容易分出國界的事。所以長遠的未來,更大的競爭對手是他們。

**不拋棄原有的價值

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傳統媒體轉型確實很痛苦,但我想通一個很簡單的邏輯:你不做,但別人做,他也會傷害你,所以,你要自己去做!像我們的世界日報今年一月開始有自己的網站。做之前就有人提出,這可能會影響發行量。但實際上報份不僅沒掉,我們還在加報。網站推出到目前為止,每個地方都成長。
如果有影響,也寧願是我們自己影響自己,到了一定的時刻,也許傳統媒體的比例和網際網路的比例會倒轉。就像統一食品開7-11,剛開始統一大,7-11小;結果今天反而是7-11一言九鼎,成為統一的精神堡壘。這並沒有拋棄原有的價值與責任,只是轉型。
我們的網站一開始就定了兩個目標,一個是個人化,第二是如何讓使用者用最快的方式取得資訊。例如我們可能會採用一種技術,讓使用者跳過一層一層的畫面,直接進入它想要的頁面。這個方式有缺點,因為它會跳過某些頁面的廣告,對廣告主的訴求不利。但我根本不相信banner廣告會是主流,我不相信以後要拿著你的pageview、用eyeball作廣告。以後一定是target marketing的時代,廣告是沒有用的。在美國,人家花很多錢刊廣告,但是如果你讓讀者覺得download很慢,他可以花39.99美金買一個軟體就把廣告通殺了。所以我不在乎哪個download page的廣告,我要讓消費者感受到,我很積極的想讓你覺得方便。

**網站的內容,網友喜歡看

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在內容方面,除了報系原有的資源之外,我們也配置幾個原生記者,加強網友喜歡看的東西,做適合網友看的專題報導。其次是加強互動性。比如說增加聊天室。這會是一個風險,因為聯合報內容都是層層把關過的,絕不會有惡意傷人的稿子。但是在Internet上就沒法管了。
但回頭想想,Internet不天生就如此嗎?成不成功我不知道,但我認為這是網際網路上的習慣,一定要試一陣子看看。
我們希望運用報系的資源去打這場仗。可是又要擺脫聯合報過於沈穩的形象。但是要讓讀者了解,網站的品質等同於聯合報。聯合報是一個負責任的報紙,網站也是這樣原則的網站。

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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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