社運與網路共舞的新時代
社運與網路共舞的新時代
2007.04.15 | 人物

一般來說,極少數幾個環保團體能有專屬的銀行顧問。所以當你聽到美國環保協會(Environmental Defense)剛聘用了當紅的華爾街公司派雷拉溫伯格(Perella Weinberg Partners)時,應該察覺到又一個新時代來臨了!

每個搞運動的青年都該學著點,因為這就是未來。過去當運動份子想要達到目的時,手段不外乎是舉行靜坐或來個示威遊行,現在他們雇用投資銀行。

好吧,也許這些團體無法負擔高盛(編按:Goldman Sachs,一家國際的投資銀行和證券公司,向全球提供廣泛的投資、諮詢和金融服務),但他們真該研究美國環保協會以及美國自然資源保衛委員會(Natural Resources Defense Council)如何利用網路及市場,讓這個星球逃過數以噸計二氧化碳的摧殘。

故事發生在去年,德州的大能源企業──德州公用事業公司(Texas Utilities Company, TXU)發表一個將建設十一座燃煤發電廠的計畫,使得環保人士們怒火中燒,擔心氣候變異加劇。在德州有辦事處的美國環保協會總裁克魯伯(Fred Krupp),於是去函德州公用事業公司董事長懷爾德(John Wilder)要求會談,但卻遭拒。德州公用事業公司清楚表示計畫正快速進行,並且也獲得德州州長的支持。

別說你不了解二十一世紀的現在是個什麼世界!

美國環保協會與盟友們於是轉身投入網路的懷抱,設立了「阻止德州公用事業公司」這個網站(Stoptxu.com),上頭定期發出針對德州公用事業公司計畫的電子報,並在國內號召了一群計畫的反對者。他們甚至讓德州公用事業公司上了法院。

但光靠這些根本不夠,直到美國私募基金KKR(Kohlberg Kravis Roberts)與德州太平洋集團在今年二月意圖聯手收購德州公用事業公司。這是一樁價值四百五十億美元、有史以來規模最大的融資購併案。但是麻煩來了,「買家們並不希望接手一間與環保人士陷入混戰的公司。克魯伯說:「所以他們來對我說:『唯有你及自然資源防衛委員會認同我們的行為,我們才會繼續推動下去。』」現在這兩個團體已經做好同意的準備,前提是德州公用事業公司的計畫必須更考慮到對氣候的影響。

這次的會談長達十天,克魯伯說:「而最關鍵的那場則濃縮成十七個小時,在舊金山的東方酒店(Oriental Hotel)從早上八點舉行到次日的凌晨一點。」

最後私募基金集團同意把德州公用事業公司新燃煤電廠的數量由十一座減為三座、贊助美國一項限制溫室效應氣體排放的計畫,並承諾德州公用事業公司將投入四億美元提升能源利用效率,及購買多一倍的風力能源。基於禮尚往來,環保人士們也認同了這個計畫,但克魯伯也同時聘請派雷拉溫伯格來做更進一步的協商。

首先,克魯伯表示:「當史上最大的收購案居然以(買家要求的)獲得支持的溫室效應氣體計畫為條件時,它傳達了什麼訊息?其實市場早已領先政客們。世界有了改變,而這些買主看到了。

德州公用事業公司非但沒有意識到世界正一步一步地綠化,更不了解後者一天比一天平坦。在網路上,克魯伯說道:「我們把整個事件由一宗地方性的能源生產方式爭議,轉化成對於限制降低溫室效應氣體排放的全國性辨論。於是原本德州公用事業公司所預期的區域性小型衝突,變成了全球市場中,每台電腦螢幕都可看到的事件。﹂

網路年代是一個透明的年代,因為愈來愈多人可以直接看到你的經營手法,並且品頭論足。德州公用事業公司再也無法光靠雇用公關公司,發發新聞稿來營造它的商譽。原因是,感謝網路的出現,太多的普羅大眾可以透過網際網路,在這個全球性的基礎上做評論來影響德州公用事業公司的形象,而且不必花一毛錢。

「現代公司名聲將愈來愈取決於公司的實際作為,而非公關人員的素質,這也使得人們能夠更加真實地論斷公司的實際功過。克魯伯補充說:「當人人都坐在螢幕前遨遊於網路世界時,要讓負面的環保消息不曝光,簡直難如登天。」

給年輕運動人士的話:如果你下過工夫,掌握了正確的事實,也確定訴求有正面價值,那麼就拿著你的理想,透過網路來號召一群志同道合的夥伴吧;同理可證,你也可以出現在歷史性交易的談判桌上。或者正如克魯伯所下的註腳:德州公用事業公司的例子顯示出,事實、熱情再加上網路,「創造出了一股無可抵擋的改變潮流!」 

**史上最大收購案以支持溫室效應計畫為條件,
它傳達了什麼訊息?
其實市場早已領先政客們。
世界有了改變,而這些買主看到了。  **

網路年代是一個透明的年代,
愈來愈多人可以看到你的經營手法,並且品頭論足。
太多的普羅大眾可以透過網際網路,
在這個基礎上影響公司形象,而且不必花錢。
 

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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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