亞洲靜脈經濟圈成形
亞洲靜脈經濟圈成形
2007.12.01 |

有人靠著回收資源以維持生計,有NPO(Non-Profit Organization,非營利組織)推動資源回收,將款項移做公益。但有一個亞洲國家,想建立資源回收的自由貿易協定,以出口回收資源、進口再生資源,主導「亞洲靜脈經濟圈」,樹立其在亞洲的地位—這個國家就是回收資源與中古家電金額占出口總額一○%的日本。

在原物料與貴金屬價格飆漲的現在,日本希望運用其處理資源回收的技術,以及鄰近世界排放廢棄物最大國—中國大陸的地利之便,能夠掌握亞洲靜脈經濟圈的主導權。

目前以正當管道從日本出口到海外的回收資源,已經超過五千億日圓。源於垃圾的資源回收相關產業,可能成為未來日本經濟產業政策中的主角之一。

日本掌握九條回收路線

《日經商業周刊》於今年九月製作了一個關於「亞洲靜脈經濟圈」的專題,文中指出,從日本的觀點來看,從日本到亞洲有九條出口廢棄物的路線,這些從日本出口到亞洲各地的資源回收產業,稱之為「靜脈產業」。相對於新商品製造與配送的「表面」產業,將廢棄物的處理與資源回收稱之為「靜脈」產業。

各國之間資源回收的進出口,必須遵守巴塞爾公約(Basel Convention)的規定。巴塞爾公約是在一九八九年三月由聯合國環境署(UNEP)召集一百○五個國家與歐盟共同簽署,在一九九二年正式生效,目的在於避免有害物質跨國轉移,減少有害廢棄物的產生,同時防止非法跨國運送行為。

巴塞爾公約之外,中國大陸則規定不可進口附有髒污或是與生活垃圾混合的廢棄塑膠。因此,運往中國大陸的廢塑膠必須符合中國大陸的規定,靠著人海戰術將垃圾做好清潔與分類,才能出口到中國大陸。

亞洲靜脈經濟圈的起點源於日本,主要是因為日本商品推陳出新速度很快,每年被淘汰的真空管電視機、冷氣機、洗衣機、冰箱等家電或手機等3C電子商品不計其數。因此,從二○○一年四月起,日本開始實行《家電回收法》,規定回收程序,對於特定廢棄家電(冷氣機、真空映像管電視機、冰箱與洗衣機)的回收,消費者必須付給製造廠商一筆回收費用,然後將廢棄家電拿到製造商的零售店,零售店再將消費者的廢棄家電交到廠商指定的回收工廠。

事實上,廢棄家電當中有許多仍是可使用的家電,但因《家電回收法》沒有將仍可使用的中古家電考慮進去,只是將所有廢棄家電都當成「不能使用的廢棄物」。因此,根據日本經濟產業省(經濟部)與環境省(環保署)的統計,二○○五年回收的四種家電有二千二百八十七萬台,其中遵守法律按部就班回收的僅有一千一百六十二萬台,其餘有五百九十四萬台被當作中古商品出口到國外銷售,有二百五十一萬台在日本境內資源回收,有一百七十七萬台出口到海外進行資源回收,有一百○三萬台在日本境內被當作中古商品銷售。換言之,有三成的廢棄家電都已出口到海外。

由於法令規範不夠完整,反而給許多中古商品業者鑽漏洞的機會。例如將日本當成廢棄物的家電,當作中古家電出口到海外大撈一筆,也因此廢棄家電無法在日本境內就能完成資源回收。但這樣的法令漏洞反而形成「亞洲靜脈經濟圈」興盛的原因之一,回收資源出口海外,經過回收與再製之後,成為家電商品的零件組,再進口到日本。

亞洲國家提供人力資源

根據《日經商業周刊》的估計,去年從日本出口到南韓的回收鐵屑達三百三十七萬噸,出口到香港的回收塑膠有一百萬噸,就連台灣,也有來自於日本的回收鐵屑與回收紙。另外,日本輸往中國大陸的回收鐵屑達二百七十五萬噸,相當於一千四百二十三億日圓,其他還有三十七萬噸的回收銅屑、八萬噸的回收鋁屑、三百一十九萬噸的回收紙。

日本將資源經過簡易分類之後,出口到中國大陸等勞力密集的市場,善用海外勞力密集的優點,以人海戰術進行後續處理。

以塑膠為例,輸往中國大陸之後,再以人力分為PE、PP、ABS樹脂等類別,進行加工後成為再生原料。這些塑膠再生原料出口到其他國家,以作為洗衣機底盤、吸塵器的框體原料。

日本也有獨門的資源回收技術,例如分解電子基板當中的稀有金屬(金、銀、白金、鈀)。這項技術吸引國外將電子基板出口到日本進行處理。例如今年八月,新加坡出口廢棄的電子基板到日本,就是希望以日本的獨家技術分解稀有金屬。事實上,根據巴塞爾公約,兩國之間要進出口廢棄的電子基板非常不容易,不過日本與新加坡之間斡旋了七個月,最後兩國之間取得協議,讓新加坡可以將電子基板出口到日本,進行貴金屬的提煉。

以資源回收為名的帝國主義?

由垃圾展開的巨大產業,日本漸漸成為亞洲靜脈經濟圈的主導者。不過,在進行回收資源的自由貿易協定時,環保團體一直不斷提出疑問,認為在資源回收及毒物出口之間,其實只有一線之隔。

對於環保團體而言,日本所謂的「亞洲靜脈經濟圈」,其實只是將出口有毒垃圾的行為加以「美名化」,環保團體批評此舉違反禁止將有毒垃圾境外轉移的《巴塞爾公約》,有全球150個環保團體指責日本將有毒垃圾貿易自由化,因而發起「亞洲不是日本的廢棄物殖民地,停止有毒物質貿易!」(Asia is Not Japan's Waste Colony! Stop Toxic Trade!)的抗議。

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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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