除了考公職,你還有其他選擇~成為會寫程式的跨界人才
除了考公職,你還有其他選擇~成為會寫程式的跨界人才
2014.04.28 |

一直以來,台灣人對考公職、進入政府機關工作,有相當大的熱忱。就算之前「18%」 的公務人員退休優惠存款被調降,在大環境不景氣之下,考公職的人數仍是居高不下,絲毫不見衰退。

另一方面,資訊產業近年來蓬勃發展。捷運上人人低頭滑手機,各種產業搶著上雲端。似乎到處都需要會寫程式的人來做個 App 或是架設網站。對於程式出身的我來說,以上兩個並行的現象太有趣了,讓我不禁想研究研究。

[![ROC-MOEX_2013_Civil_Service_High-Regular-Basic_Exam_proof_seal](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/04/ROC-MOEX_2013_Civil_Service_High-Regular-Basic_Exam_proof_seal-1024x1024.jpg)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/04/ROC-MOEX_2013_Civil_Service_High-Regular-Basic_Exam_proof_seal.jpg) 圖片來源:[Wiki](http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%AC%E5%8B%99%E4%BA%BA%E5%93%A1%E8%80%83%E8%A9%A6_(%E4%B8%AD%E8%8F%AF%E6%B0%91%E5%9C%8B))

 

永遠的窄門:公職市場

想成為公務員,多半得參加高普初考,或者是特種考試。高普初考的目的是進入中央政府部門。試題難度是高考大於普考,普考大於初考。

不過試題比較簡單並不表示初考比較容易考上。近幾年初考約七萬人報考,錄取率卻只有 1.1%。普考八萬人報考,錄取率約 1.5% 。高考由於還有學歷上的條件限制,六萬五千人報考,錄取率約是 3% 。比起大學的高入學率來說,考上公職還真的是一道窄門。

[![1](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/14.png)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/14.png)民國101年考選統計 (資料來源:[考選部](http://wwwc.moex.gov.tw/main/content/wfrmContentLink.aspx?menu_id=268))  

特種考試中,等同於高普初考的是地方政府公務人員考試。其他特殊性質的考試不在本文討論範圍內。地方特考報考人數更多,約十萬人,錄取率約是 2.75% 。每年投入以上幾種公務人員考試的人數就超過三十萬人,總共卻錄取不到七千人。由於錄取率很低,有人考了好幾年還是只能放棄。

考上公務人員之後,薪水大概是兩萬多到四萬以上,比起大學生起薪被打壓到兩萬二或是不到的水準來說是好一點。不過更多人看中的是公務人員穩定的薪水、生活品質以及社會地位。在經濟不景氣的時候,公務人員可是婚友社裡炙手可熱的搶手貨。

雖然公務員工作優點很多,但是生活穩定就代表不會有太多的起伏。公務員工作福利也需要穩定的政府支撐才行,也因此公務人員一直是執政黨鐵票。然而,考上公務人員的成本不低,除了付出的時間成本之外,坊間補習的報名費,單科價格從六千到一萬元;有些保證到你考上為止的全科班更要價兩、三萬。
 

找程式設計工作比考公職簡單

2013 年十二月,美國的「電腦科學教育週」和 Code.org 共同主辦 Hour of Code 活動。主辦單位邀請許多名人宣傳,包括 Bill Gates,Mark Zuckerberg,不過其中最大咖的非美國總統歐巴馬莫屬。Hour of Code 的目標是向超過一千萬的美國學生,宣傳程式設計的重要性。

[![2](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/22.png)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/22.png)歐巴馬倡導學習電腦 (資料來源:[Code.org](https://www.youtube.com/user/CodeOrg) )  

而在 2014 年二月,新加坡 IDA 也計劃在小學到中學期間,推廣程式設計課程。由於新加坡不斷流失移民,為填補經濟發展的動力,希望加強本國人民程式設計能力,提升國家競爭力。  

從美國和新加坡政府政策方向來看,未來國和國之間的競爭,已經即將轉型到是資訊能力的競爭。政府鼓勵更多年輕人學程式,是創造新的機會,而不是滿足於維持原有的國家競爭力。

先不看台灣如何培育人才,台灣就業市場是否需要這麼多程式設計人才?從經濟部工業局的「重點產業專業人才需求調查」報告中,可以看到程式設計相關領域未來三年內的人才需求量:

 201420152016
智慧手持裝置510055005800
雲端運算服務290044005500
數位內容190021002100
設計服務130013001400
資訊服務510054005700
總計163001870020500

以上數據以樂觀值推估

 

從上表可看出,列出的重點產業對於人才的需求是逐年成長的。除了重點產業之外,仍有其他產業的需求,因此市場需求絕對大於工業局推估的數量。但若計算每年相關科系畢業的學生數量,從入學數扣去延修率,看來勉強能滿足以上重點產業的需求。這樣看來,或許程式設計產業的競爭應該是沒有考公職這麼嚴酷。

學習程式設計也是需要投入成本。在職訓局、補習班或是更專業的單位(如資策會)皆有提供不同種類的課程。課程內容的深度也反應在學費上。程式技能學成之後,便是職場上直接會使用到的技能,而不是考試完就不需要的教材。

相較起穩定的公務人員,在薪資部份,本科系的大學畢業生起薪約是三萬左右,研究所畢業的新鮮人約在四萬二以上。除了工作環境的穩定度一定遜於公務人員,職業成長性則有明顯優勢。例如在美國,最有「錢」途的職業已經是程式設計師。
 

跨領域人才:專業知識 + 程式設計

台灣人花時間準備期望值過低的國考,很多論述認為這種風氣容易造成國家競爭力低落。如此論述的立場在於兩點,一是花時間準備考試,但是錄取率過低造成的人力資源浪費;二是過多的精英份子前進公家單位,導致產業沒有人才,競爭力自然會低落。

台灣正在面臨產業轉型,況且台灣缺乏天然資源又地小人稠,繼續耗損國土資源增進產業的發展,絕對不是一條正確的道路。投身高附加價值勞力密集的產業,才是未來可行的道路。

試想若是考公職的人有一半能轉換想法,不選擇穩定的公職,轉而投入學寫程式會變得如何?

很多其他產業的程式設計工作,必需同時具備兩個領域的知識。不但需要產業知識,也需要程式設計能力。若是相關產業背景的人才,再增加程式設計能力,便得以勝任。

從其他領域跨進程式設計領域,有計劃性的培養跨領域人才已有先例。三星在 2013 年成立「三星融合軟體學院」,招募文科學生,讓他們在半年內學習軟體基礎課程、產品、晶片和網路等相關課程。這些人學成之後以軟體工程師身份直接進入三星工作。

三星希望用這樣的制度,培養出像賈伯斯一樣,同時具備人文素養和技術能力的人才。天才可遇而不可求,但大量人才在三星工作,或許能改變三星公司目前七成是理工科背景的狀況。

至於是否會因為大量人員進入程式設計市場而排擠原有人才?我反而樂觀。軟體重點產業能能有新的活水注入,可釋出有程式設計相關背景的人才;台灣便能集中所有資訊相關的資源,將所學習的理論知識,往更專精的領域發展。國家才有可能快速的提升現有的水準,跟上甚至超越其他強國,未嘗不是一件好事。
 

找到自己的就業策略

說了這麼多,並不是鼓勵正在準備公職考試的考生們,馬上去買一本程式設計的書學寫程式。若是你苦於尋求不到出路,才投身公職考試,對程式設計也不排斥,甚至自學求知的欲望很強,我建議可以用入門的程式設計題目來考驗你的邏輯思緒,檢視你是否適合往這條路走。或許鞏固本身的強項,輔以程式設計能力讓自己成為 T 型人才,才是你的就業策略。

出自有物報告

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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