嶄新的俄羅斯
嶄新的俄羅斯
2007.03.15 | 人物

觀察今天的俄羅斯可以看到下列三個面向。首先,再也不能以「民主」二字來形容由普丁(Vladimir Putin)所領導的政府,畢竟它拔除俄羅斯議會的實權,恐嚇或強占多數俄羅斯媒體,操縱司法體系,並且強行將控制的黑手伸入該國的主要能源公司。

再者,透過與俄國人交談,可以發現葉爾欽(Boris Yeltsin)在共產主義崩解後驟施民主制度,伴隨而來的是多麼令人感到屈辱和沮喪的動亂。許多人因為一個強勢的領導人、一個穩定的經濟體,以及許多充滿西方商品的店鋪而挨餓受凍。普丁之所以受愛戴並非毫無道理。

最後,今天的俄羅斯或許充斥著一群獨裁的資本家、暴民、民粹主義者,以及有抱負的民主份子,但它不再是那個極權主義的蘇聯。現在的俄羅斯就好像出現在二次大戰後,民主體制不盡完美的兩個國家:由獨裁主義戴高樂所領導的法國與充滿貪污、亂象的義大利。

六十年後,隨著國民平均所得大幅提升,法國和義大利如今撐起了大半的西歐。儘管有許多缺點,但義法兩戰後政權,的確提供了讓真正的民主機制得以到來的環境,過程大概得花上了二十一年又九個月──讓一個世代完全成長於自由市場與自由政治體制的時間。而我堅信,假以時日俄羅斯亦然。

「從歷史角度來看,轉型過程將會非常迅速。」馬卡仁科(Boris Makarenko),俄羅斯政治科技中心(Russia's Center for Political Technologies)的副負責人告訴我。「但我已經四十七歲了,心情是很焦急的。其實每當想到我那十五歲女兒的將來,我總是很樂觀,因為我看到正常的中產階級將在俄羅斯崛起,差別只在於出現的時間與型態。我不知道何時會走到那一步,但我知道這是必然之路,只不過我或許來不及親眼看見。」

葉爾欽的民主試驗確確實實地結束了,卡內基國際和平促進會(Carnegie Endowment)莫斯科辦公室的負責人羅絲(Rose Gottemoeller)說明:「原因包括一九九八年的盧布崩盤,重創了它的合法性,以及當時本來就是個極度貪腐與寡頭統治的時期。但這場俄羅斯的民主試驗從未真正完蛋,因為俄國已經徹頭徹尾地改變。

身為美國人的羅絲告訴我,她最近去了一趟列寧的出生地烏里揚諾夫斯科(Ulyanovsk),這個位於俄國老舊工業鏽蝕帶的中心城市,並和三對同屬俄羅斯新興企業家的夫妻共進晚餐。

「酒過三巡後,她回想道:他們說『好吧,我們有個問題,我們想知道妳如何定義中產階級。』還有我覺得他們算不算中產階級?他們的問題使我感到震驚。他們想知道什麼是美國的中產階級,對他們而言,感覺自己與整個『中產階級』的群體產生聯繫有很重大的意義。他們並非拿著標語在街頭亂竄,而是懷著巨大的願景並朝著正確的方向。」

意識到自己是中產階級的人們,最終通常會為了保護自身所得而開始捍衛法律及公民權利,有時甚至沒有察覺自己正在做這樣的事。也因此,俄羅斯民主化的時程將取決於下列三件事:

首先,感謝開始穩定下滑的高原油及天然氣價格,可以觀察這個新興的中產階級是否高度重視自己的物質財產。正如羅絲注意到的,「這部份已與政治脫鉤」。(今日俄羅斯的手機數量已經超越了人口數。)
再來就是俄羅斯那民族主義的魔咒,後者總是能隨時創造或破壞民主化。離我投宿的飯店一條街的距離,反對非法移民運動組織(the Movement Against Illegal Immigration)正展開一場抨擊猶太人及移民者的遊行。

第三則是原油、天然氣的價格。仔細觀察俄羅斯就會發現,原油價格與自由化的腳步在這裡恰成反比。當原油價格下跌,自由化的速率便加快,因為俄國必須對全球採取開放的態度,進而讓人民擁有較多權利;當油價上升,自由化的速度則驅緩,政府就可以靠鑽油為生而無需解放人民。

「當油價上漲,改革的腳步就慢了下來。」來自阿勒泰(Altay)的俄國自由派下議院議員李茲柯夫(Vladimir Ryzhkov)說:「俄羅斯也會因更加國家主導的經濟體而益發封閉。去年我們看到了屢創新高的油價,卻沒看到任何改革,這也就是自由之家(Free House)去年稱俄國為『非自由國家』的原因。該問問你們美國人的問題是:油價格何時下跌?這正是我們俄國民主人士的唯一期待。」 

 

正常的中產階級將在俄羅斯崛起,
差別只在於出現的時間與型態。
雖然不知道何時會走到那一步,
但這是必然之路。 

俄羅斯的原油價格與自由化的腳步成反比,
當原油價格下跌,自由化的速率便加快,
因為俄國必須對全球採取開放的態度,
進而讓人民擁有較多權利。 

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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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