企業家的綠色收藏
企業家的綠色收藏
2009.12.14 | 科技

研究企業家精神的泰斗、心理學家麥克蘭德(David C. McClelland)指出,企業家具有三種支配性的人類動機:「權力需求」、「情感需求」和「成就需求」,其中「成就需求」具體表現不脫追名逐利,抽象的則是滿足成就感。

成就感是比企業家體型高出數倍的霸氣探照燈,在企業家的前方投射出清晰可測的影響幅員,引導他也指引他。企業家也樂在解決問題,而且堅信世界上沒有解決不了的問題。此外,企業家往往偏愛收藏,譬如車、房、音響到藝術精品或朋友食客;收藏的界域也一路由物質而形式,譬如身分、位子、空間和時間的主宰權。

企業家在成就事業的道路上不免殺戮,從諸多戰爭術語在商場中普遍使用可見一斑。企業開疆闢土、披荊斬棘時,面臨生存壓力,不免己利優於他益,有心無意之間對環境、地球和社會造成傷害。要讓企業家淡化商場殺氣,主動擁抱綠色議題,你不能不讀其心,思其所思,以收藏的邀請來取代贖罪的撻伐,不失為良善的巧思。

假設我們籌辦一場「綠色議題典藏拍賣會」,會中拍賣的標的物是:氣候變遷、替代能源、全球暖化、水資源、地緣政治、環境污染、基金會、扶貧助學、公司治理等,你覺得受邀的企業家有興趣的收藏是什麼?引起他們收藏的動機又是什麼?是稀有性?困難度?增值空間?還是成就感?

台灣的企業家在談公益環保或社會責任時,策略思考脈絡分明,議題的掌握傾向與企業發展方向結合,也就是由「好處」著眼。也由於台灣大型企業以製造業居多,在代工薄利的經驗回饋中,企業家會務實地先檢視自己的能力與實力,再決定做什麼、做多少。

和中國企業大腕們聊公益和環保時,時勢英雄類型的中國企業家們收藏議題的傾向明顯。一旦綠色議題成為拍賣市場中企業家競標的收藏品時,這氛圍就驅動了他們以解決問題為核心的邏輯框架,抓問題源頭、尋專家見解、建立標準作業流程、訂定績效衡量指標,並試圖量化每一個結果。企業在擁抱綠色問題的同時,開始猛踩成就需求的油門,直到破錶。

地球生命長度超過人類生命,形成了人類在使用地球資源的態度上,是區間斷層的狹徑,而非永續留存的長路。這個人類集體的短視也造成地球資源消秏速度加速。假以時日,企業家們終將悟到所擁抱和收藏的不是綠色問題,而是難題。在和難題拔河對峙中,他們將會更謙卑地尊天敬地,學習和難題共存、對話的第三條道路。

世界上最好的文物典藏,最後的歸宿是博物館;綠色收藏家最終的回饋,一語道破就是「取之於社會,用之於社會」。(原載於數位時代雜誌第187期)

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關鍵字: #綠能環保
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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