惠普從車庫傳奇到網際網路第二章
惠普從車庫傳奇到網際網路第二章
1999.07.01 | 科技

這是惠普斥資1.5億美元,勾勒的「電子服務」(E-Services)形象廣告。包括競爭對手在內的所有閱聽群眾,在感動之餘,都把惠普描繪的美好願景視為遙不可及的夢幻,然而惠普企業集團事業群總經理余振忠卻胸有成竹,「Vision(願景)是看得見的。」
「惠普提出的概念,是『網際網路第二章』(Internet Chapter 2),」余振忠指出。
在惠普的詮釋裏,所謂的「網際網路第一章」 (Internet Chapter 1),是指現有的網路交易模式,以建立企業電子商務環境為主,包括eBay、E*Trade、Yahoo等響叮噹的網路服務公司所投注的業務。
惠普認為,要在網路時代領先,不能一味的複製既有的成功經驗,應該向舊有的模式挑戰;而繼電子商務、電子商業之後興起的,惠普相信會是電子服務,也就是所謂「網際網路第二章」的概念。
透過策略聯盟推動的電子服務,首先要鎖定三大指標市場。一是應用環境「租易通」(apps-on-top)。一般中小企業可透過應用軟體伺服廠商,立即租到應用系統,透過網際網路展開業務,降低企業資訊科技投資成本。
第二大訴求是「新一代入口網站」(Next Generation Portals)。比方說,原本只提供存款功能的銀行網站,在結合入口網站之後,可能多了帳單付款、會計節稅等功能。
為此惠普推出「20200計畫」,將在全球尋找200家可提供整合性服務的參考網站,從中選出20個深具潛力的新式入口網站參與實驗計畫,進行投資,其中將包括兩家台灣網站。

**在網際網路時代,愈focus的,愈容易贏

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另一方面,惠普在今年三月宣布有史以來最大規模的企業改造,將組織切割為電腦與量測儀器兩家公司。不到兩個月,惠普又擴編該公司的線上購物網站,組成獨立子公司HPDirect,拓展網際網路業務。「這麼做的原因,是為了focus(鎖定目標);在網際網路時代,愈focus的,愈容易贏。」惠普企業集團事業群副總經理廖仁祥說。
惠普的第三大主張,是「機動撮合」(dynamically brokering)的電子服務市場。顧客不必到各個網站一一查尋,只要設定選擇標準及優先次序,如價格、品質等條件,由服務提供者自動上網搜尋、招標、比價,再將結果回報顧客。網路將從自助(Do-it-yourself, DIY)模式演化為「為我服務」(Do-it-for-me)。余振忠說:「如果能為顧客設想整個套餐,顧客便能在單一窗口完成所有流程。」
惠普科技台灣區營運總部總經理黃河明指出:「單一窗口在技術上是重大突破,必須進入營運系統,做到『先來的先服務』。」惠普為此研發進軍網際網路的E-Speak技術,連結所有相關的電子服務,撮合出最能呼應顧客要求的答案。惠普開放服務事業部總經理Rajiv Gupta表示,這項技術讓網際網路走向消費者,為消費者工作。

**跳蛙哲學

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黃河明認為,電子商務在台灣發展速度落後美國,是因為消費者對網路商家缺乏信賴。於是台灣惠普與微軟、NOVA、夢想家、博客來、飛行音樂站等30家公司在台籌組「消費者電子商務聯盟」,希望共同支持一種有信用的電子商務模式,強調商家自我規範、保護客戶隱私、準時交貨、退貨服務等,提供消費者一個安全的網路環境。
為因應電子商務無限商機背後的龐大資訊,惠普購併了一家在資料儲存區域網路(Storage Area Network, SAN)管理技術馳名業界的科技公司-Transoft Networks。同時惠普又推出一項命名為「輕鬆存」(HP SureStore E)的企業資訊儲存解決方案以及HP Equation智慧型資料儲存架構,提供防災復原、高連續運轉、全天候資料備份等功能。
惠普前執行長普烈特(Lewis E. Platt)表示,惠普將會提供更多以網路為基礎的服務。惠普企業運算事業部總裁Ann Livermore也指出,未來三年內,電子服務所創造的營收,將占惠普整體營收的五成。惠普同時預估在二○○二年以前,該公司在歐美地區的電子商務市場營收,將達15億美元。而亞太地區將是惠普下半年重心市場,對象涵蓋當地頂尖的電信、金融與軟體公司。
主導電子服務的靈魂人物Livermore表示,企業在網際網路上的策略重點,已由工程設計轉為創新與巧思,如何跳出單純網站的呆板模式?如何做到客戶不用上網就能獲得服務?這些新思維和新機會,都因為電子服務的出現,大量呈現眼前。
「沒有一家公司可以永遠領先。就好像跳蛙,一隻青蛙向前跳,總要停個片刻,再往前跳,這個時候很可能有另一隻青蛙後來居上,暫時領先,」轉戰電子商務,余振忠自信中不無憂慮,「過去,地域也許可以保護我,未來則不會。一不成功,就不見了。」
這群以「惠普風範」自豪的科技人認為,IBM的電子商業是將企業推向網際網路經營,而惠普要做的,是建立一個開放性網路平台協定,同時致力於網路時代的差異化。「網路無國界,我們必須努力be the best(做到最好)。」余振忠如此自我期許。

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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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