決定輸贏的不是規模,是效率
決定輸贏的不是規模,是效率
2012.10.03 |

黃永仁
玉山金控董事長。1941年生,中興大學合作經濟系畢業(今台北大學金融系)。曾任華南銀行副總經理、第一銀行董事及臺灣省政府財政廳第二科科長。1989年籌備設立玉山銀行。

「我們要做服務最好的銀行!」1989年,剛辭任華南銀行副總、全職籌備玉山銀的黃永仁,描繪了他所想要創辦的銀行。

聽起來就像一句宣傳文案。在當時認為金融業必得擁有資本優勢的觀念下,這家少數由專業經理人組成的經營團隊,不但不被看好、甚至被斷言撐不久。結果,第一個10年,玉山的ROE(股東權益報酬率)與EPS(每股盈餘),在15家新銀行中排名第一,用獲利把自己拱上模範生的位置。

第二個10年,政府鼓勵金融機構合併組成金控,玉山和其他專業經理人團隊所經營的銀行,都成為被購併的熱門對象。當其他銀行風光出嫁,玉山四度購併,如今擁有1.1兆資產,直逼百年歷史的彰化銀行;分行數與信用卡發卡數在新銀行中排名第三,成為唯一一家非財團背景的金控集團。

沒有資本優勢與財團交叉行銷優勢,黃永仁透過策略選擇與制度設計,把「專業經理人團隊」從劣勢變成優勢。

開業就引來正反評價的大廳接待員,因為90度鞠躬,被同業嘲諷為「表面」,卻因此帶動銀行設立引導員的行規;不理會同行的評價,玉山推行每一位新人必經6個月訓練,徹底將「服務」融入DNA;設立「顧客服務處」,每個部門與分行還會選出「顧客服務師」,訂定認證標準,是晉升主管的必要資歷。

落實到業務策略,玉山主攻服務含量較高的中小企業貸款與房屋貸款,要求同事深耕產業專業以「一條龍」式的服務創造差異化。相較於其他擁有資本優勢的同業,大老闆拍板定案的決策速度優勢,玉山相信集體決策,從基層到高峰近百人的決策會議,讓共識成為落實決策的最大能量。

以專業經理人創業、堅持專業經理人團隊致勝,黃永仁稱得上台灣金融業第一人。

和許多人一樣,黃永仁喜歡分享的座右銘是「莫忘初衷」,不同的是對初衷的信仰深度。信仰有多深刻,開創就有多遼闊。

黃永仁的績效管理心法:
沒有個人獎金、只有團體獎金,客戶信任度大不同
玉山銀行的財富管理,是各項媒體評比的常勝軍,曾連續三年榮獲「財富管理銀行評鑑」最佳信任獎第一名。但是,玉山卻是38家本土銀行中,唯一不發給理財專員個人績效獎金的銀行。

「顧客的虧損,就是我們的虧損,」玉山金控董事長黃永仁觀察,許多理財專員會為了短期利益,鼓勵VIP客戶多買進賣出,不只銀行能獲利,理專也有獎金落袋;但如此一來,就很難避免理專為了衝業績,而推銷不適合商品給客戶的道德風險。

獲利成長不能犧牲長期策略。如果為了一、兩年短期獲利,失去顧客的信賴,最後一定會付出代價!」黃永仁認為,前幾年的「雙卡風暴」,正是大眾記憶猶新的例證。

因此,玉山的理專只有團體績效獎金,績效評估的重點,則是「顧客經營」「顧客獲利」「顧客增加數」等顧客導向的指標。黃永仁認為,如果理專的服務好,老顧客自然會介紹朋友過來;若客戶數沒有增加,則代表理專尚未贏得老客戶的支持。

「這對客戶來說,感受很不一樣,」黃永仁舉例,假設理專為了配合客戶行程,周末還去拜訪,客戶一定會覺得:「你還不是為了獎金來的!」但若是客戶知道,他雖然買了1000萬的基金,但理專卻不會得到任何個人獎金,信任感就會油然而生。

黃永仁的管理講義
****DOs
****1.****要一代一代培養人才,企業才能永續經營。
****2.****不要個人英雄,但要培養英雄團隊。
****
DON'Ts
****1.****不能為了短期快速成長,犧牲中長期利益
****2.****開會絕不能議而不決、決而不行。

資料來源《經理人月刊 No.93》

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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