72%員工已開發AI工具!台灣大「斷奶令」逼出全員AI超人
72%員工已開發AI工具!台灣大「斷奶令」逼出全員AI超人

重點1:7成員工抗拒下,台灣大的3年AI轉型計畫,為何能不到1年半達標72%?秘密就藏在「斷奶」的決心。

重點2:從推出企業版反詐戰警到AI聽寫大哥,揭開它把內部AI練兵場變新商業金礦背後心法

重點3:決策以「天」為單位!「沒大沒小」的創業文化,如何讓它跑得比同業更快?

二○二三年初,商周走進台灣大哥大總部時,當時上任滿一年的資訊長蔡祈岩,才剛組成一支僅三十名資深工程師的「IT特攻隊」,靠著各種創新提案在組織裡打游擊戰。三年後回頭看,這場仗的規模已完全不同。

「我們經營團隊年齡相對年輕,林總(林之晨)跟我都是從小玩電腦、寫程式的原生數位人。對我們來說,這不是技術測試,而是全人類的Mega Wave(巨浪),」蔡祈岩語氣堅定。

導入AI不能只是由上而下!轉型從「斷奶」開始 禁止依賴IT,逼出自學文化

AI不再只是IT部門的專案,而是要刻在台灣大每個員工DNA裡的本能。

《IBM CEO Study 2025》報告指出,企業對AI投資意願極高,但過去三年只有約二五%的專案達到預期投資報酬率。台灣大總經理林之晨認為,比較大的問題,是高階主管「把這當成下面人的事」,自己卻不了解工具的極限,無法賦能員工。

台灣大的劇本完全相反。二○二二年底生成式AI百花齊放,當ChatGPT出現時,「那對我們來說是壓倒駱駝的最後一根稻草,我們意識到這將是接下來五到十年全面性的大改變,」林之晨回憶,唯有親自交換心得、了解限制,才能評估未來的機會並擬定策略。

沒有冗長的評估報告,第一週,台灣大的經營團隊就全部「跳下去」成為重度使用者(Power User)。這份由上而下的熱忱,化為一份三年的「超人計畫」。林之晨解釋,所謂超人就是能靈活運用AI,目標是讓同仁用AI取代工作中的庶務,為未來的AI代理時代做準備。

然而,如果轉型只有「由上而下」的表態,最終只會流於口號。

台灣大真正敢開的第一刀,是從「斷奶」開始。

在多數大企業裡,業務單位碰到需求,直覺就是開單給IT。蔡祈岩為了打破這層依賴,下了一道硬命令:「禁止IT部門幫其他單位開發RPA(流程機器人)。」

「RPA是AI時代的基礎工具,就像Word和Excel。我們不會叫IT幫你做Word表格,所以你也得自己學,」他解釋。「因為你得自己學會釣魚。」

這道命令徹底切斷了各部門的後援:客服、財務、門市同仁不能再把問題丟給IT,只能自己拿起AI工具解決。林之晨分享,為期三年的超人計畫從二五年上路,原先規畫三年要有八成同仁實際開發出一支AI或RPA處理庶務,目前達標率是七二%,但計畫只跑了不到一年半。

當七成員工不願改變!高層公開依賴AI,打造文化 將內部練兵場變商業金礦

轉型的過程,員工沒有成長痛嗎?「我覺得大概有七○%的員工,一開始心態是:沒有AI我也做了二十年,為什麼要改變?」蔡祈岩坦言。

台灣大沒有苦口婆心去說服,而是讓員工自己看見不用就吃虧。

蔡祈岩分享,他在聽提案時常直接問:「這個A跟B方案,你有問過AI嗎?有沒有C方案?」甚至會當場用AI驗證,對部屬說:「我問了AI,它建議了這一點,你為什麼沒研究過?」

當長官毫不避諱的依賴AI,員工自然感受到「用AI是聰明的」,一種「長官都在用,你憑什麼不用」的風氣,很快瓦解了依賴舊方法的心理。

在許多企業因資安疑慮選擇封鎖ChatGPT時,台灣大反向操作,選擇開放,只要求員工不得輸入個資與敏感資訊。「如果公司給的工具比ChatGPT 笨,員工根本不會用。」蔡祈岩說。公司把工具真正放到大家手上,鼓勵員工把外部AI當成顧問。

然而,電信業在台灣被歸類為純內需產業。Google台灣前董事總經理簡立峰指出,電信業缺乏來自國際競爭對手的直接壓力,容易陷入「溫水煮青蛙」的安逸,導致AI應用多偏向現有服務優化,而非創造新商業模式。

這正是台灣大試圖翻越的高牆。

台灣大的AI戰略核心是「內用轉外售」,蔡祈岩說明,所有AI應用都先在自家場域驗證,再打包成解決方案賣給企業。電信業擁有MyVideo、客服中心、門市等大量B2C接觸點,給了IT團隊絕佳的練兵場。

原本為了保護商譽、攔截詐騙而自研的「反詐戰警」,在內部累積大量偵測經驗後,已發展出企業版,成為金融與零售業的防詐工具。

內部會議使用的「AI聽寫大哥」,則替員工自動轉錄會議內容、生成摘要,推出約一年,便吸引超過一千九百家企業用戶,把原本只解決自家會議痛點的工具,變成可以對外販售的產品。

台灣大
台灣大不只在內部導入AI,更將應用拓展為可對外銷售的產品。圖為其展示與企業合作的AI工具。
圖/ 商業周刊提供/楊文財攝影
台灣大
圖/ 商業周刊提供

它用四個字跑贏同業!決策「一日一轉」成護城河 員工認同將決定AI轉型走向

當被問及如何與其他電信業做出區隔?蔡祈岩的答案只有四個字:「唯快不破」。

他認為,電信業的護城河不在於資金規模,而在於「轉速」。在台灣大,決策不是以月或季為單位,而是以「天」為單位。

每天早上八點半的Daily Stand-up(每日站立會議),是這種高轉速文化的核心場景:五十多位關鍵專案負責人聚在一起,一天轉一圈,有問題當場拍板。

「你比我聰明、比我有錢都沒有用,因為等你研究完一個方案,我已經轉三十圈了。」他說。

這種高效轉速也容許主管出糗。蔡祈岩自嘲資訊長也會講錯話、被數據打臉,但講錯了明天就改。

這種「沒大沒小」的創業文化,讓台灣大能比同業更早摸著石頭過河。

AI創新百強書審評審、陽明交大人工智慧系統檢測中心主任陳添福觀察,台灣大展現了極具深度的全面性翻新策略,將AI廣泛導入研發、商務、客服及員工職能提升,這種致力於全方位改造的投入,值得效仿。

為何推全員用AI?「屁股決定腦袋」 把員工拉到AI陣營當贏家

為什麼要這麼急著推動全員上手?蔡祈岩直言,「屁股會決定腦袋。」

「當員工很早就站在AI這邊,認定AI一定行,把屁股先坐過來。那麼接下去AI越來越強,他其實是越來越高興,因為他是Winner(贏家)。」他分析,如果一開始坐在對立面,當AI變強時,員工只會感覺自己被壓迫,甚至用手工流程來消極抵抗。

這場將員工拉到AI陣營的運動,最終帶來了正向的化學變化。

林之晨分享,現在常有同仁私下感謝他,說AI把最痛苦的雜事做掉了,更有時間做出更有價值的事。「甚至有員工說:『總經理你不要跟我老闆講,其實我現在工作變得輕鬆很多』。」

從IT帶頭打仗,到現今的全體進化,台灣大證明AI轉型不是一場技術競賽,而是一場組織行為學的變革。

護城河在於員工不再依賴 IT,而是自己握起AI釣竿,並在心理上成為AI的盟友。這種「一日一轉」的決策轉速與全員皆兵的自覺,才是這家公司在AI浪潮中,立於不敗之地的真正長城。

本文授權轉載自《商業周刊》
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關鍵字: #台灣大哥大
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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