別再迷信AI工具！數位轉型從「問對問題」開始

數位轉型：是用數位來轉型，還是轉型使用數位？

這是一位大師級前輩在課堂上提出的深刻問題。

當下所有人都靜了下來，因為這句話不僅在詢問方向，更直接點破了多數企業在推動 數位轉型時的盲點。

一、用數位來轉型？小心成為工具的奴隸

這是最常見的誤區。企業高層常認為：「我們要轉型，所以必須導入 CRM、AI 客服、雲端 ERP！」然而，在行動之前，是否已釐清：「我們到底要轉變什麼？」

這種「先有工具，再找用途」的做法，往往導致：

• 流程不變：新技術導入後，工作流程依舊照舊。
• 員工反彈：團隊成員不知如何配合，甚至感到困擾。
• 體驗無感：顧客的感受沒有實質提升。

最終，企業只是披上「數位化」的外衣，看起來很新潮，實際上卻很空洞，轉型淪為形式。

二、轉型使用數位：真正的價值驅動

這才是數位轉型的正確順序。首先，我們應該反問自己：

我們要從什麼狀態，轉向什麼狀態？
我們的核心目標是提升效率、優化體驗、驅動創新，還是顛覆商業模式？

確立了轉型目標後，再來思考：

有哪些數位方法或技術，能夠幫助我們實現這個目標？

在這個邏輯中，「數位」是實現目標的助力，而非主角。真正的主角，永遠是企業自身的 轉型目標與價值重塑。

三、數位轉型的四大支柱：策略、模式、方法、人才

成功的數位轉型需要一個穩固的架構。我們可以參考以下四大支柱，確保轉型計畫全面且可行：

1. 數位策略 (Digital Strategy) ：明確定義轉型的終點與願景，你的目標是什麼？
2. 商業模式 (Business Model) ：你如何創造與交付價值？現有模式是否需要被顛覆？
3. 具體做法 (Orchestration) ：如何將策略落地執行？哪些流程需要被重構？
4. 推動者 (Enablers) ：由誰來帶動轉型？需要具備哪些關鍵人才與組織文化？

這四個要素缺一不可，彼此環環相扣，才能讓「數位」成為可執行的轉型引擎，而不是紙上談兵。

四、自我盤點：如何用四大支柱檢視你的組織？

在啟動轉型前，不妨用以下問題來檢視組織的現況：

數位策略

• 我們是否已明確定義轉型的終點與成功指標？
• 這些策略是否已被全體員工理解與認同？

商業模式

• 我們目前的獲利邏輯、價值主張、通路與客戶關係，是否因應環境變化而需要調整？

具體做法

• 組織內哪些流程最耗時、最不透明、最依賴人力？它們是否可以數位化？
• 數位轉型會影響到哪些部門？部門之間應如何協同作戰？

推動者

• 組織內是否有推動變革的 champion？領導者是否親自參與並支持？
• 我們的組織文化是否支持「犯錯學習、跨部門協作、數據驅動」？

如果這四個面向未能對齊，就算導入了最頂尖的工具，最終也可能因「落地失敗」而告終。

五、延伸反思：重新定義企業的存在方式

「數位轉型」的核心不是更新設備，而是更新你的 經營邏輯。

與其問「我該導入哪個 AI 工具？」，不如從更根本的層次思考：

• 價值創新：「我能否用數位化的方式，為顧客創造前所未有的價值？」
• 營運重構：「我能否讓營運邏輯從『部門制』轉為『價值鏈』導向？」
• 人才培育：「我能否培養一批既能說人話、也懂技術的中介人才？」

這才是從根本出發的轉型，而非流於表面的數位展演。

小結：子彈的方向，永遠比槍更重要

數位是工具，是手段。真正的轉型，源自於你是否敢於重新定義自己的價值與未來。

所以，再回到最初的問題：

你是在用數位來轉型？還是轉型使用數位？

營運模式平台化：打造從單一交易到多邊價值網絡的轉型引擎

平台化不只是做個App或商城，而是從根本改變商業邏輯。本文解析平台化四大核心：整合資源、設計多邊價值、數據驅動與網絡效應，助你掌握平台紅利。

數位時代的競爭，已從「產品 vs. 產品」演變為「平台 vs. 平台」的戰爭。所謂的【營運模式平台化】，就是讓企業從單一商品或服務的提供者，蛻變為一個連接多方參與者、創造持續價值的生態系核心。

平台化不是加一個 App、做一個商城就好，而是從根本改變你的商業邏輯。

一、從擁有資源到整合資源：你不是賣東西，而是「搭場子」

平台化思維的核心是角色的轉變。你不再只是生產者，而是生態系的建構者。

傳統思維：我有產品，我賣給你，交易結束。
平台思維：我讓你、他、她在我的場子上彼此產生價值，我從中創造網絡效應與長期收益。

經典範例

• LINE Today：本身不產製新聞，而是匯聚各大媒體、讀者與廣告主，形成一個資訊與注意力的交換平台。
• 蝦皮購物：自己不進貨、不賣東西，卻成為最多人「買東西的地方」。

平台不是一項產品，而是一種價值交換的結構。

二、設計多邊參與者：如何滿足用戶、供應商與夥伴的價值？

一個成功的平台，必須能同時滿足生態系中多種角色的利益。

平台設計的核心不是功能多寡，而是參與者之間的價值交換機制是否順暢。

三、數據驅動的運營飛輪：讓每次互動都能變現或優化

平台化讓營運不再只是單次的銷售行為，而是建立一個持續收集、分析、反饋的數據循環系統：

1. 使用者產生行為 → 平台收集數據
2. 數據分析 → 洞察使用者需求
3. 優化介面／推薦內容 → 強化個人化體驗
4. 使用者再次互動 → 數據庫更豐富，推薦更精準

應用範例

• Netflix 根據你的觀看行為，推薦你可能喜歡的下一部影片。
• Uber 根據乘客的評分，動態調整司機的排序與接單權重。

你賣的不再只是產品，而是「懂你」的體驗。

四、創造網絡效應：讓使用者為你帶來更多使用者

平台化營運的終極魅力在於「網絡效應」（Network Effect），也就是使用者會自發地為你帶來更多使用者，形成正向循環。

• 越多人使用 Facebook，你的朋友就越有可能加入。
• 越多司機加入 Uber，乘客叫車就越方便，進而吸引更多乘客使用。
• 越多創作者在 YouTube 上傳影片，觀眾就越常來看，從而吸引更多廣告主投錢。

這是一種「使用者自帶成長力」的商業模式設計。

五、如何開始平台化？給中小企業的三個實作切點

對於資源有限的中小企業、品牌商或 B2B 服務商，可以從以下三個切入點開始思考：

小結：平台化是數位轉型的核心戰略

平台化轉的是思維、做的是結構、賺的是價值網絡的長期複利。

如果你還在靠人力拚銷售、靠廣告換流量，那麼你可能正在錯過這波平台紅利期。

業務數據化，數據再業務化：如何打造數位驅動的成長飛輪？

如何讓數據真正驅動業務成長？本文介紹「業務數據化，數據再業務化」的兩步驟核心思維，教你如何將日常工作轉化為可追蹤的數據，並利用數據優化決策，打造自動化成長飛輪。

在輔導企業進行數位轉型時，我總會強調一個核心觀念：

「業務數據化，數據再業務化。」

這聽起來像繞口令，但它揭示了一個打造持續成長引擎的閉環模型。簡單來說，就是：

• 第一步：把業務行為轉化為數據，讓每個動作都留下可追蹤的痕跡。
• 第二步：讓這些數據反過來驅動業務，優化後續的決策與行動。

第一步：業務數據化——讓每個動作都留下數位痕跡

「沒有留下數據，就等於沒做。」

所謂的【業務數據化】，就是把所有原本憑經驗、靠直覺進行的工作，轉化成可以被記錄、分析、追蹤的資料。你的每一次努力，都應該留下可被解讀的數位痕跡。

常見的數據化實作範例

注意陷阱：許多企業僅把數據當成 KPI 報告的材料，蒐集一堆「沒人用」的資料，這是本末倒置。數據化設計的初衷，應是為了驅動下一步的行動。

第二步：數據再業務化——讓資料變成可執行的行動

「有了數據之後，你是否做出了不一樣的決策？」

真正的數據再業務化，是要讓資料「指導行動」。如果數據只是靜靜地躺在報表裡，那它就毫無價值。

常見的應用場景

• 精準分配潛在客戶：根據業務的歷史成交數據，將高價值潛在客戶分配給最適合的業務員。
• 自動排程發文時段：分析社群後台數據，找出粉絲最活躍的時段，自動排程發布內容。
• 發送客製化優惠：根據顧客的消費行為進行分群，發送個人化的優惠券或產品推薦。
• 優化產品與流程：分析退貨數據與負評內容，找出產品設計或物流流程中的痛點並加以改善。

延伸應用：結合 AI 與自動化，釋放數據最大潛力

當你擁有穩定且乾淨的數據來源後，下一步就是導入 AI 模型與自動化工具，讓數據驅動的效率最大化：

• 預測分析模型：透過 AI 自動預估下個月的銷售額、客戶流失率等關鍵指標。
• 自動化串接工具：使用 Make、n8n、Zapier 等工具，將「數據洞察 → 觸發行動」的流程自動化，實現零人力干預。
• 即時行動觸發：設定特定條件（如：客戶連續三天瀏覽某商品頁），一旦成立，系統立即自動觸發通知、發送郵件或推送促銷訊息。

打造數據驅動的成長飛輪

透過以上步驟，你可以建立一個自我強化的成長循環：

業務行為 → 數據收集 → 分析洞察 → 優化行動 → 更高效的業務行為 → …

這不僅僅是製作幾次報表，而是讓整個組織的日常工作「本身就能持續產生更有效的下一步」。

小結：關鍵不在工具，而在於「用得起來的數據」

許多企業會說：「我們導入了 AI、做了儀表板、買了 BI 工具…」但真正該問的三個問題是：

1. 你們是否真的用數據來指導日常行動？
2. 行動過後，有沒有把結果再轉化為下一波可用的數據？
3. 團隊成員是否都能看懂並積極參與這個數據閉環？

如果答案都是肯定的，恭喜你，你的企業已經在數據驅動的飛輪上穩健起飛。如果還有不確定，那現在就是建立這個閉環的最佳起點。

台灣企業為何需要專屬小語言模型(SLM)，而非追逐大型語言模型(LLM)？

在生成式 AI 浪潮席捲全球的今天，許多企業開始積極規劃導入 GPT-4、Claude 等大型語言模型 (LLM)，彷彿不串接 API 就會落後於時代。然而，我們必須冷靜地問一個問題：

這些昂貴又龐大的通用模型，真的適合台灣企業的業務現場嗎？

答案往往是否定的。對大多數企業而言，小語言模型 (SLM, Small Language Model) 才更符合真實的產業需求。

LLM 的三大挑戰：通用性、高成本與資安風險

當我們談論 LLM 時，往往對其能力抱有過高期待。但在實際應用中，企業很快會面臨以下痛點：

一、通用知識廣泛，卻不貼近你的專業領域

GPT-4 能暢談黑洞理論與莎士比亞，卻可能對「台灣勞動契約常見爭議條款」或「特定機械的維修手冊」一問三不知。這種知識落差，在強調在地化、專業化的產業（如醫療、法務、製造、政府單位）中尤其致命。

二、運算成本高昂，導入與維護效率低

• 高昂的 API 費用：每次呼叫 LLM API 都需要付費，長期下來是一筆可觀的營運成本。
• 高延遲的回應速度：LLM 的回應速度較慢，不適合部署在需要即時反饋的第一線服務場景。
• 部署彈性低：許多頂尖 LLM 無法在企業內部部署 (On-Premise)，對於注重資料本地化的金融、製造業而言，是一大阻礙。

三、資料外洩與法規遵循的風險

將涉及個資或商業機密的資料（如醫療紀錄、客戶交易數據、合約內容）傳送到外部雲端進行處理，可能直接違反公司內部資安政策與 GDPR、個資法等法令規範，風險極高。

為什麼小語言模型 (SLM) 是更好的選擇？

面對以上限制，專為特定任務設計的小語言模型，正成為企業導入 AI 的主流選擇。

一、精準聚焦產業知識，量身打造的專家

SLM 可以只學習你公司的 SOP、產品規格書、客戶 FAQ。與其讓 AI 什麼都懂一點，不如讓它只懂你需要的，答得不多，但每個答案都精準到位。這樣的 AI 更像是訓練有素的內部專家，能真正融入企業流程。

二、模型體積小，部署彈性高

SLM 模型體積小，可以輕鬆部署於：

• 企業內部伺服器
• 私有雲環境
• 邊緣運算設備 (Edge AI)

這不僅大幅節省成本，更能實現「資料不出牆」的資安要求，讓 IT 部門更安心。

三、可控、可追溯的回答機制

透過微調 (Fine-tuning) 或 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架構，SLM 的回答可以基於企業內部的真實資料，讓 AI 的回應有依據、有脈絡、可驗證，有效避免「AI 幻覺」或胡說八道的問題。

關鍵技術：什麼是 RAG 架構？為何企業一定要懂？

傳統 LLM 的回答來源難以追溯，讓人擔心其內容的真實性。RAG 架構正好解決了這個問題，其運作邏輯是：

先從企業內部知識庫中「檢索」相關資料 → 再用語言模型「生成」自然語言的回覆

例如，當你問：「我們公司出貨異常的標準處理流程是什麼？」

RAG 系統會先從內部的 SOP 文件、ERP 資料庫中找到相關章節，然後生成一句清晰的回覆：

「根據內部 SOP 文件第 4.3 條，出貨異常需在 24 小時內通報物流部門，並由倉儲主管核定是否需要補發貨物。」

這樣的回答有依據、有流程、可稽核，是真正能落地的企業級 AI 應答系統。

SLM 實戰場景：如何解決各產業的業務痛點？

如何建立企業專屬的 SLM？四步驟從準備到部署

1. 步驟一：選擇合適的開源模型

   推薦從高效能且授權友善的開源模型開始，例如：

   • Mistral 7B (高效能、開放授權)
   • LLaMA 3 8B (Meta 最新開源模型)
   • Phi-3 (微軟出品，適合低資源場景)

2. 步驟二：建立企業專屬知識庫

   整理並數位化以下資料，作為 AI 的學習材料：

   • 企業內部 SOP (PDF, Word, Notion 皆可)
   • FAQ 常見問答、教育訓練教材
   • 客戶服務對話紀錄、CRM 筆記摘要

3. 步驟三：建構 RAG 檢索生成系統

   使用主流框架來搭建流程，例如：

   • LangChain 或 LlamaIndex：快速搭建檢索與生成流程。
   • 向量資料庫：搭配 ChromaDB、Weaviate 等工具儲存知識向量。

4. 步驟四：本地部署與持續優化

   • 將系統安裝至企業內網伺服器或私有雲。
   • 進行內部測試，並建立知識庫的定期更新機制。
   • 透過 API 將此能力整合至現有的內部系統（如 ERP、CRM、內部通訊軟體）。

結語：真正的 AI 落地，是走進員工的日常工作

企業導入 AI 最大的錯誤，是追逐「最大」、「最強」的工具，卻忽略了最根本的問題：「這個工具，真的能解決我們現場的問題嗎？」

台灣企業需要的不是一個會寫十四行詩的 AI，而是一個會說「你家話」、懂你工作邏輯的數位幫手。

與其迷信模型的參數與市場熱度，不如踏實地整理內部知識，從解決一個具體問題開始，打造屬於自己的小語言模型。這才是企業 AI 真正落地的第一步。