阿里巴巴衛哲離職的六大追問 繼任者為何來自淘寶
阿里巴巴衛哲離職的六大追問 繼任者為何來自淘寶

阿里巴巴B2B公司CEO衛哲離職事件已經過去了兩天,但是對於他離職的原因,大多數人並不認同官方發表的違反誠信說法,根據網易科技的網路調查結果,網友們提出疑問,即使外界永遠不能瞭解事情背後的真相,至少也能增加不同的思考方向。

追問一:只是因為違反誠信原則嗎?

阿里巴巴21日宣佈CEO衛哲及COO李旭暉辭職,理由是對網路欺詐監管不利,違反阿里巴巴客戶第一的價值觀及商業誠信原則。根據阿里巴巴公佈的數字,兩年共2326家公司,約占1%的同類付費客戶。對於B2B平台,即使監管再嚴也無法避免漏網之魚,1%比例其實外界普遍認為並不高,但卻讓CEO和COO都下台,於是許多網友不相信這個理由。京東商城創辦人劉強東表示,「衛哲離職和價值觀肯定沒有什麼關係!這只是一把需要隨時可以動用的寶劍而已。」

追問二:為何連衛哲都落實不了馬雲的價值觀?

曾擔任百安居中國區總裁的衛哲,加盟阿里巴巴後相當受到馬雲的重視,擔任阿里巴巴集團執行副總裁兼B2B公司CEO,也是阿里巴巴創業團隊之外,級別最高的職業經理人。如此深受賞識的明星經理人在阿里巴巴任職超過四年,最後卻因為價值觀問題離職,的確讓很多人產生不解,難道馬雲身邊的人都無法落實他的價值觀嗎?這又說明了什麼呢?是阿里巴巴集團出問題了嗎?

追問三:早就發現欺詐事件,為何此時裁決CEO?

阿里巴巴董事會決定裁決衛哲等管理層的時間點,也是讓外界相當不解的疑惑之一。阿里巴巴集團於2009年發現1,219家詐欺公司,2010年發現1,107家。去年9月11日,衛哲在杭州宣佈關閉約1000家不誠信企業。如果阿里巴巴早就發現欺詐事件,為何現在才要執行長站出來承擔責任?

追問四:阿里巴巴不能容忍觸犯誠信原則,又為何能容忍淘寶存在的問題?

馬雲在內部郵件中堅決表示,阿里巴巴絕對不能犯原則妥協上的錯誤。不過反觀阿里巴巴集團的淘寶網,也一直存在假貨問題,即便現在有了支付寶,依然不時出現。阿里巴巴在這次事件中所強調誠信原則,讓很多網友開始關注淘寶假貨問題。

追問五:衛哲因為誠信離職,繼任者為何反而來自存在不誠信的淘寶?

網友們接著上面追問五的角度延伸,對於選擇淘寶網CEO陸兆禧作為繼任者也表示不解。

追問六:衛哲被迫離職,為何還替阿里巴巴辯護?

儘管外界普遍衛哲有點受委屈,但他本人似乎不這麼認為。衛哲在內部郵件中表示,「我申請辭職是因為作為CEO沒有起到阿里巴巴價值觀捍衛者的最重要職責,……我作為CEO的失察職責我理應勇於擔當。」在一般公司高階主管辭職的案例中,辭職者一般都會低調處理,而衛哲替前東家辯護的做法較少見。

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關鍵字: #阿里巴巴
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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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