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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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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