在最窮的地方開設銀行
在最窮的地方開設銀行
2012.11.01 |

劉俊豪
1966年生。現任國泰世華銀行上海分行行長。美國匹茲堡州立大學MBA。1994年進入世華銀行,從基層辦事員做起,歷練放款、國外部。2000年開始派駐海外,前後在馬來西亞、泰國、越南、中國擔任業務的拓荒者,從無到有開設過兩家分行、兩家代表處。

國泰世華銀行越南茱萊分行開幕那天,我踏出辦公室,鼻子裡聞到的是濃濃的熱帶氣息,眼裡看到的是青翠農田,農民都牽牛耕田,甚至分行旁邊就綁著牛在吃草!在這個越南最窮的地方開銀行,很多人問我有沒有搞錯?你要去哪裡找生意?

業務拓荒,絕對要做不一樣的事
2005年,我被外派到越南,一年內就開了三個點,茱萊分行,以及河內、胡志明市各一個代表處。茱萊位於越南中部,越戰時,受到最多戰爭蹂躪。戰後經濟發展又集中在南(胡志明市)北(河內)兩端,因此當地人多半到南北兩地當民工。

在越南,台資銀行最多的地方是胡志明市,但國泰世華是後進者,如果也去胡志明市,分行搶不到好位置、利率又沒比別人低,怎麼打得過別人。

我喜歡逆向思考,就是因為沒人要去茱萊,我才去呀!往人少的地方走,有兩個好處,第一,沒人要去,我馬上就可以取得核准;第二,間接促進當地繁榮,有所貢獻。你說沒生意?那我就送你河內、胡志明兩個代表處,讓員工跑業務。

台資銀行很少去河內,因為當地大多是文化封閉的國營企業,我去,就一定得做不一樣的事。剛開始人生地不熟,我就先亂槍打鳥,把所有企業列表出來,寫了一百多封業務開發信,介紹銀行在當地的服務。後來陸續有回信,我請同事翻譯,然後一家一家跑。

跑業務的過程中我才發現,原來當地企業不喜歡與外資銀行往來,是因為他們也怕講英文
。但因為我很重用一位越南同事,跑業務都帶他一起,這些公司很高興。之後,我跟一位國營企業的財務長變成好朋友,他又幫我介紹其他公司,就這樣一個牽一個,最後所有國營企業財務長都是我好兄弟。業務,就這樣跑出來了。

在越南的台資銀行裡,國泰世華人員最少、盈餘卻最高。大家都問我怎麼打得進去?答案其實很簡單,就像花旗銀行到台灣不會只做美國人的生意,如果我不當地化,也去胡志明市搶台商客戶,就不可能拿出好表現。在海外開拓業務,要有適應當地環境的能力。我無論去到哪個國家,一定先學當地語言。就像老外朋友跟你講中文、約你去吃夜市,你一定倍感親切,我到國外也一樣。剛開始去越南,我一句話也不會講,但每天學、每天練,雖然沒辦法用越南話開會,但日常對話、點菜都沒問題。我和客戶講越南話,他們都很高興。

身段柔軟,迅速適應在地生活
此外,我也交當地朋友、過當地生活。蛇肉、炸蠶蛹……越南人敢吃的我都敢吃,也跟客戶一起坐在路邊喝啤酒,有些人會嫌不衛生、怕不乾淨,但別人都吃不死,你怕什麼?有一次我提議到越南同事家吃飯,到了他家我才知道,原來越南人家裡是沒紗窗的,蚊子多、會吃蚊子的蜘蛛也很多。一進家門,同事就先發一支電蚊拍給我,還告訴我蜘蛛不能打,後來邊吃飯、巴掌大的蜘蛛就在旁邊爬。

2011年,我轉調到上海後,只要是放假出門,我從來不坐車,只用雙腳走。走路才能深入大街小巷,我和當地人聊天、買烤地瓜、去按摩,看到很多別人看不到的事。後來跟當地主管機關、客戶聊天,他們都覺得我怎麼這麼了解上海,連路邊一塊燒餅賣多少錢也知道。但就是這樣才有親切感,才讓人覺得沒架子。

前瞻規畫,自己訂目標、找事做
很多人問,長官把你調來調去,你會不會不適應?但在這麼多人之中選上我,我覺得自己很幸運,也很享受拓荒的過程。當然途中一定會碰到困難,但人生不就是一連串解決問題的旅程?知識可以傳授,智慧不行,每當解決一個問題,都是在累積自己的智慧。

在海外當業務拓荒者,一定要有前瞻規畫的能力,因為一切都是從零開始,不會有人告訴你怎麼做,只能自己訂目標、自己找事做。
我到越南第一天,就訂下兩個目標:要做到台資銀行第一,絕對不做和其他人一樣的事。此外,團隊合作也很重要,單槍匹馬跟別人打,打不贏的,經理人不要想爭功,一定要靠團隊,如果我當初不重用越南同事,也打不進國營企業。

最後,也要具備專業。籌設上海分行的準備期,我把一家銀行從無到有要完成的事項,細部分解出800~900項作業,事先安排好優先順序,了解哪些事可以先做、哪些可以同步進行、哪些只能等,然後每天檢查應該完成的工作。一個任務很複雜、很煩,是因為太多事都混在一起,當你把它拆開成幾百項,每次達成一點點,每一項其實都不難。
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海外拓荒全部從零開始,不會有人告訴你事情可以怎麼做,只能自己訂目標、自己找事做。

資料來源《經理人月刊No.88》

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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