逼自己放手,才是組織成長的起點(二)
逼自己放手,才是組織成長的起點(二)
2013.05.14 |

**制度變革:向IBM****學有數字依據的決策模式
**Q:從開貿易公司到跨入零售,哪一步對現在的經營有很重大的影響?
A:第一件事是1998年跟英國的B&Q集團合作,等於是,「轟!」從一個很傳統的貿易公司轉往零售發展。

當時覺得自己貿易做得不錯,特力屋也做得很好,很了不起!(笑)接著第二個影響就來了。2003年,我買下美國3C通路Cen Dyne,8個月虧6億台幣。那個失敗雖然還不至於動搖國本,但馬上我就發現,糟糕!我不適合再管這家公司了!企業要永續經營,一定要從家族經營轉為專業經營,所以開始找CEO。

這個失敗影響了我的經營模式。2005
年,我引進3位IBM退休的專業顧問來協助轉型
,他們提供了一整套策略擬定模式,給我們帶進很多工具,都有數字根據,很嚴謹!

光一個績效考核辦法,我學了兩年才學通。一個策略出來,總經理要對董事會做出一年的計畫,然後每個主管會領到不同的目標比重及執行順序,每3個月檢討、提醒一次,是很因人而異、人性化的管理模式。

以前,我寫完目標數字就忘了,但顧問要我把目標放在桌前,時常提醒自己。

有這些資料,主管很容易跟屬下溝通。中國人就是壞在不好意思講,講了半天,同事還以為你在稱讚他!顧問就這樣子一字一句帶著我練習講。

以前我們做策略的方法是:我想做某件事,大家就趕快去做市場調查,來證明這個可以做,但多數都是gut feeling(直覺),簡直是鬼打牆!

**公司小,無所謂,可是當規模愈大,決策者一個gut feeling下去,搞不好公司就倒了!**那個虧了6億的案子一棒把我敲醒,才開始進行整個公司的變革。

Q:很多企業都想透過顧問來改革,但如何找到最合適自己的顧問?
A:運氣,難免啦!(笑)我上過很多課,但多數顧問對問題只能隔靴搔癢,後來我偶然聽見一位IBM顧問的演講,決定請他來。但他來了1年後發現窒礙難行,我一直拜託,他就再找來前IBM亞洲區主管級的兩位同事幫忙。

但是,沒有好執行長,變革速度很慢。我問顧問,「為什麼我們總經理兩、三年就換一個,永遠找不到好人才?」他們請我和李董(特力貿易董事長李麗秋,何湯雄之妻)坐下來,各自寫下10個對總經理的要求,然後再一起刪去15個,結果發現剩下的5個要求,總經理只符合其中兩項。

請顧問,一年得花不少錢,全公司都反對!說我竟然「花錢請別人來教我們做生意!」但當你知道公司和自己的問題時,當然就非改不可!

資料來源《經理人月刊No.100》

往下滑看下一篇文章
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
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓