站在巨人肩膀好做事
站在巨人肩膀好做事
2008.03.01 | 人物

 在P2P已可以抓到無數影片的時代,網路應用的重要里程碑已滿足大半人類腦袋裡的想像。像YouTube、Facebook、Twitter這樣的成功模式,一年能出現一、兩樣就很難得。想幹掉Google搜尋技術的聲音,每年都會聽到,但目前連個影都還沒有。強權如雅虎、微軟、Google都是難以跨越的山頭。如果不想撿他們漏掉的餅屑(說不定回頭就咬你一口),利用強權的開放機制,反而有迅速接觸大眾的機會。

在國外,寫Facebook的外掛程式,已經讓好幾位創業家拿到創投資金。台灣最近的例子是地圖日記,靠Google Maps的API(Application Programming Interface,應用程式介面),快速生成網站,用雅虎的YDN(Yahoo Developer Network,雅虎開發者社群)開放政策,讓雅虎奇摩會員可自動登入,不需要另外申請帳號。如果這一切要從頭建起,光台灣圖資的費用就會壓垮新創公司,更別說要進軍美國市場、吸引創投資金。

**本土中小型網站找到生存空間
**今年注定會吸引眾人注目的則是「MSN機器人」,尤其在台灣。據台灣微軟指出,MSN Messenger的到達率高達八○%,每個月有八百萬人的MSN軟體曾經登入系統。活躍的MSN用戶也有五○~六○%,是台灣僅次於雅虎奇摩的網路服務,且用戶以具消費能力、長時間上網的上班族為主。微軟每年舉辦機器人大賽,全球扶持五家代理商提供大量使用機器人的授權。雅虎與Google不太可能搶這門生意,這讓本土中小型網路公司有生存空間。

一般以為MSN機器人就是拿來查字典、翻譯、查股票。其實MSN的對話框是資訊傳輸空間,背後的程式能處理什麼,就能提供什麼資訊傳輸。對話框還能打開背板,提供更豐富的圖文資訊。要玩社群、玩交友、跟Web 2.0結合,MSN機器人都做得到。台灣現有幾家發展MSN機器人的公司並非競爭對手,因為MSN機器人的應用模式太多,根本做不完。

每個人的聯絡人可以加無數隻機器人,想用時再點選,所以MSN機器人間可以和平共處。直接呼叫機器人,可以省略打開瀏覽器、上網、按連結的步驟,可直接取得答案或與他人聯繫。MSN機器人可跟網站服務結合,在網站上設定好後,在MSN下指令與接收資訊。如果各入口網站都開放API,要提供跨MSN、雅虎與QQ機器人的服務也不難。

未來許多網路服務可能會需要跟傳訊軟體結合,提供更好的傳輸介面。未來也肯定會有許多中高階手機可執行MSN程式,成為跨手機的平台。網路公司與企業應該未雨綢繆,好好研究一下各種「機器人」了。(揭露:作者服務的公司正研發MSN機器人服務。不過,這篇文章相信更有助於其他正發展MSN機器人的台灣網路創業家找到資金吧!) 

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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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