不擔風險,就是最大風險
不擔風險,就是最大風險
2006.08.15 |

10年前,我是入行才3年的年輕記者,有一回採訪一位外商總經理,對方相當年輕,英語流利,專業知識豐富,讓我印象深刻。採訪結束後,我們又聊了一會兒,才發現他和我同一個大學同一個系畢業,是大我整整10屆的學長。
他能在三十多歲當上外商總經理,除了本身條件,敢冒險也是一個因素。他原本在一家待遇不錯的軟體公司,但是看到網路設備業將冒出頭,便賭了一把跳出來,正好那時有一堆外商網絡設備公司到台灣設點,他因此當上總經理。不少資歷比他好、年紀比他長的人,因為心存觀望,也就錯過了。

勇於押注,才能贏得超額利潤

之後,這位學長輾轉換了不少公司,膽子愈來愈大,甚至曾到一家還未上市的新公司,就賭那家公司會上市。「人生沒幾次機會,事後後悔沒有用,」在履新前,他約我在台北一家咖啡店見面,很興奮地說起即將展開的新冒險之旅。
他從來沒創過業,但總是把自己的生涯當籌碼,押注那些處於創業階段的公司或個人,求取盡可能的最大回報。他勤於做功課,而且敢行動,命中率一直很高。
兩個月後,那家公司在那斯達克上市,旋即被另一家大公司買下,這位學長也跟著進了這家大公司,被派到北京。豐厚的股票利益,讓他賺到足夠退休的錢,但他的冒險指數也跟著急遽下降。
上個月,我到北京參加活動,晚上約了他出來吃飯。他目前所待的外商公司,剛經歷一波人事大改組,他很可能飯碗不保。這讓他很沮喪,過去一向是他把公司開除掉,從來沒有他被公司開除的經驗。我再仔細問,為什麼如此捨不得這份工作,才明白公司幫他付高額房租和兩個小孩讀國際學校的學費。
我建議他,不妨試試國內公司,他們能提供的待遇也不錯,但他完全不考慮,因為已習慣外商的工作方式,要重頭適應國內公司的做事方式太累。至於改去其他的外商公司呢?也有機會,但因為這就算是當地雇用,所以公司不會再負擔房租和小孩的教育費,這讓他很煩惱。那晚在餐桌上,10年前意氣風發的自信沒有了,留下的只是一個想保有工作的焦慮中年男子。
人生往往如此,當我們覺得所有風險都排除,可以高枕無憂時,其實正是最大的風險,因為承受風險的能力已經不在了。
最近,我在上海協助一家公司創業,也幫忙面談合適人選,得到的答覆卻多為否定。「這是新公司,誰知道能開多久?」、「等你們先開始一陣子,再過來看看」,被人拒絕不是頭一回,訝異的是這些人年紀和我差不多或小很多。他們選擇不承擔風險,卻可能面臨更大風險。我完全不擔心這家公司,卻開始為這些人擔心。

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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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