企業富豪行善盼帶動風氣
企業富豪行善盼帶動風氣
2006.07.15 | 科技

締造微軟企業王國的全球首富比爾蓋茲(Bill Gates),二○○六年六月宣布,將於兩年後不再介入公司營運業務,全身投入慈善事業。
正當大家還訝異地張著大嘴未合攏之際,世界排名第二的富豪股神巴菲特(Warren Buffett)立即跟進,宣布捐出他名下四百多億美元財產的八五%,約三百七十四億美元投入到五大慈善基金,其中絕大部分捐給蓋茲成立的基金會(Bill & Melinda Gates Foundation),這使蓋茲夫婦基金會一下子成為全球規模最大的基金會,資產達到約一兆九千六百億元台幣,相當於台灣國民生產毛額(GDP)的一七%。

善舉意義遠超過金額多寡

蓋茲在決定退出微軟之後,曾給每位員工一封感性的電子郵件,信中表示,雖然未來在基金會所從事的全球衛生和教育工作,無法給他帶來像微軟一樣的巨大成功,「但是伴隨著巨大財富而來的是巨大責任,現在是把這些資源回報給社會的時候了,而幫助困境中的人們,是回報社會的最好方式,」蓋茲在信中說到。
根據《經濟學人》(The Economist)雜誌近期的報導,「資本主義有個不成文契約:贏家應利用部分財富補償輸家。」全球排名第一的首富蓋茲和排名第二的富豪巴菲特,以及其他那些常常名列《富比士》(Forbes)雜誌富豪排行榜的有錢人們,無疑是資本主義世界裡的大贏家。當他們以資本主義市場經濟為內涵的全球化,迅速且大量地累積財富時,社會上也期待這些贏家能夠挺身而出,關注普遍的貧弱問題。而當大家把焦點放在蓋茲與巴菲特捐款的金額時,其實他們善舉的意義以及影響力遠甚於金額的多寡。
為什麼這些企業家突然都變成慈善家?就連原本被稱為鐵公雞的巴菲特也慷慨地捐出自己大部分的家產呢?美國《商業週刊》(Business Week)自二○○二年起每年都會評選並公布美國前五十大捐款最多的慈善家,這份榜單可以讓我們一窺誰是真正的企業慈善家。
二○○五年這五十大捐款慈善家榜單上,前十名裡有近一半是知名大型企業的創辦人:包括冠軍的英代爾(Intel)創辦人摩爾(Gordon Moore)、在生平總捐款奪冠(約兩百八十億美元)但在去年捐款總額排名亞軍的蓋茲夫婦、第五名的Sun America創辦人博洛特(Eli Broad)、第七名的全球最大連鎖超市沃爾瑪(Wal-Mart)創辦人沃爾頓(Sam Walton)以及第九名的戴爾電腦(Dell Computer)創辦人戴爾(Michael Dell)。除了這五位慈善企業家之外,還有兩位知名的投資專家,以個人之姿擠入前十名榜單:第三名的股神巴菲特和第四名的知名股市投資家索羅斯(George Soros)。而傳播及娛樂界也有許多慷慨捐獻的慈善家進榜,像排名四十的名節目主持人歐普拉(Oprah)。
這些慈善企業家給世界各地財力雄厚者最佳的典範,就是「坐而言不如起而行」,一種拋磚引玉的呼籲。他們不僅認為行善要即時,更要在有生之年對社會有所捐獻,不需要等到死後才贈與。這些愈來愈多的美國富豪慈善企業家把握當下散財行善,蓋茲和巴菲特的作法已經獲得廣泛的響應,也希望可引起更大一波的仿效風潮。

僅少數富人願慷慨解囊

對於會不會還有富豪跟隨蓋茲與巴菲特的腳步,將自己絕大部分家產捐出來幫助全球各地急待解決的問題呢?美國《商業週刊》卻進一步指出,美國的億萬富豪為數雖然眾多,但是真正會慷慨助人的仍非常有限,「眾富人解囊相助」的統計數字可能會讓大家大失所望了。
根據統計資料顯示,美國財富有五分之二掌握在所得最高的一%人口手中。但是這些富豪每年的捐獻卻只占他們年收入的二%。而收入最低的一%人口,平均每年的慈善捐款卻占他們年收入的六%。更有二○%最富有的人,遺產全數交給親屬繼承,對慈善事業一毛不拔。
中世紀時,西方富人捐獻大筆金錢蓋百年大教堂(cathedral),當人們膜拜信仰之神時,也可順道景仰這些富人。而蓋茲和巴菲特卻選擇以上百億元的金額,在醫療保健和教育事業上,蓋起屬與他們的大教堂。同樣是百年計畫,蓋茲和巴菲特的影響卻更為深遠且意義超凡。

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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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