非洲迫切需要的耐心資本
非洲迫切需要的耐心資本
2007.05.15 | 人物

上周我造訪了坦尚尼亞(Tanzania)北方。當座車正經過卡拉圖(Karatu)這個小鎮時,一行人眼前突然出現一座充斥著許許多多繽紛色彩的廣場,遠遠看就彷彿有人在這片風景上畫了道有三十個顏色的美麗彩虹。
靠近點後,我才發現這是卡拉圖的大型衣物市場。商人們把裝滿一疊疊五顏六色T恤、長褲、洋裝的籃子一一陳列開來,有許多衣服來自歐洲,然後他們開始大聲兜售著。

這裡並不是Nordstrom(編按:美國一家大型連鎖服飾百貨)。一名背著背包,捲尺還探出來晃啊晃的男子,正拿著擴音器喊著:「一千先令(編按:肯亞貨幣,匯率約為新台幣一元兌換兩肯亞先令)就可以把這些褲子帶回家,半買半相送。」市場裡的男男女女,穿著絢爛的坦尚尼亞傳統服飾,穿梭在這些衣物小丘之間,忙著拿襯衫或長褲往身上比,看看是否合身。

這樣的場景提醒我們,非洲既非全然的悲慘,也非處處欣欣向榮。這是一塊面貌多端的大陸,奮力地在全球經濟中找出自己的路。當然我們可以看到極端的現象,但更多的是像卡拉圖市場般的中間地帶:一種放任、不受規範、非正規、個人品牌式的資本主義,它需要被引導成為真正的公司,即使在腐敗的治理下,依舊能夠成長壯大。

非洲需要很多東西,但最迫切需要的是,能夠創立並營運合法公司的資本家;要多些比爾.蓋茲(Bill Gates),少些基金會。當人們開始做起小生意與雇用鄰居時,才得以脫離貧困,此外別無它法。

即使對於所謂資金流入非洲時有耳聞,但這些錢多半來自如世界銀行(World Bank)等大型借款單位,對受款者諸多要求且多著墨大型計畫;又或者來自於微型金融機構(Microfinanciers),借給某名婦女五十美元去買縫紉機。微型金融(Microfinance)當然有其重要性,但許多人並不想承受做經營者的壓力,他們想要一份由資本主義者與創新改革者所提供穩定且有前景的工作。印度就是個好例子。

某方面而言,非洲今天最需要可以鼓勵潛在資本家的耐心資本(patient capital)。耐心資本的經營原則與創投資本完全相同:講求回報,並且因此嚴格把關資金的運用。只不過,耐心資本期待介於五~一○%的投資報酬率,非創投基金要求的三五%,也允許較長的投資回收期(payback period)。

肯亞公司ABE(Advanced Bio-Extracts)就是個結合了耐心資本、能力與創意的最佳典範,老闆是亨佛瑞(Patrick Henfrey)。他跟夥伴召集了多種族非洲農人與科學家的優秀團體,成立一間培育艾屬綠葉植物(sweet wormwood,俗稱青蒿),並將它轉換成藥用青蒿素的公司。這個植物萃取素是被稱為青蒿素類複方療法(artemisinin-based combination therapies, ACTs)的主成份,是新一代成本低廉、可有效對付瘧疾的處方。目前非洲每年仍有將近一百萬人死於瘧疾,較愛滋病的致死率為高。

ABE在奈洛比(Nairobi)外圍的工廠並不僅僅加工處理藥劑原料,更與七千名左右的農民簽約,在肯亞(Kenya)、坦尚尼亞和烏干達(Uganda)種植青蒿,大多為小型農場。這項作物帶給農夫的金錢收入,整整高達穀物的四倍。

「我們把從未商品化的東西商品化了。﹂亨佛瑞這麼說。當然,要讓夢想成真,除了公司創辦人得投入本身的資金,更需要找到投資人,如瑞士諾華大藥廠(Novartis)和美國的公益創投基金Acumen Fund來挹注耐心資本(ABE無法提供銀行放款所需的擔保品)。

「這些一點一滴匯入的支持讓夢想成真。亨佛瑞說:「沒有這些幫助,我們無法成就任何事。」

Acumen基金的肯亞負責人慕爾(Nthenya Mule)向我說明,一般人對非洲的刻板印象就是充滿絕望,枯坐以待來自西方的救援。事實上,她補充道:「有些正面的事正在這塊大陸上發生,當然絕非一夕之間,有的也不會大張旗鼓。ABE就是很好的範本,你不會在新聞頭版讀到它的故事,但在短短十八個月之內他們成立了一百六十人的工廠,影響所及有七千名農人,還開始對世界最大的藥廠之一供貨。」

「這樣的故事需要傳頌開來,因為付諸行動是重要的。一個馬路上的坑洞用不著出動整座工廠,只要去填好它;我們需要新的藥——那就捲起袖子開始幹活,而非繼續進行第一百零一次的討論。」 

非洲今天需要可以鼓勵潛在資本家的耐心資本。
耐心資本的經營原則與創投相同:講求回報,
只不過,它僅期待五~一○%的投資報酬率,
也允許較長的投資回收期。 

一般人對非洲的刻板印象就是充滿絕望,
枯坐以待來自西方的救援。
事實上,有些正面的事正在這塊大陸上發生,
當然絕非一夕之間,有的也不會大張旗鼓。 

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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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