[快訊] 管中閔大聲說再見,希望台灣多一點信任和合作
[快訊] 管中閔大聲說再見,希望台灣多一點信任和合作
2015.01.29 | 創業

今(29日)早才傳出國發會主委管中閔辭職獲准的消息,晚間8點43分,管中閔就發出了辭職聲明。經建會改組成國家發展委員會之後,管中閔是第一屆主任委員。2天前,管中閔霸氣說出,「別理馬雲和傅盛,想要創業來國發會!」而今即閃電請辭,引起外界諸多揣測。管中閔任職期間,積極推動創新創業計畫,他曾形容「創業拔萃方案」就像他的孩子一樣,談到創新創業就很開心。在完成創業拔萃方案的階段性任務後,決定主動請辭,不再戀棧,卸下自己政務官的身份。

晚間10點,行政院最新消息指出,新任國發會主委由目前的財經政委杜紫軍接任。杜紫軍為國立臺灣大學博士,美國紐約州立大學環境工程研究所博士後研究,技術官僚背景出身,曾任經濟部工業局局長、經濟部部長,2014年12月8日毛治國內閣就任後擔任政務委員,督導科技業務,並擔任行政院創新創業政策會報執行長。行政院表示,未來將借重杜紫軍的經濟背景,在管中閔奠定的基礎上,積極推動創新及創業政策。

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(圖說:國發會主委管中閔決定辭職,不再戀棧。圖片來源:資料照片,郭芝榕攝影。)

以下是國發會主委管中閔的辭職聲明全文:

中閔於2012年2月6日受陳冲前院長之邀入閣擔任政務委員,復於次年2月18日承江宜樺前院長之命出任經濟建設委員會主任委員,並在經建會於2014年 1月22日改組為國家發展委員會後,擔任首任主任委員。總計在內閣服務已近三年。

去年底地方選舉後,我從各地懸殊的選票差距中,清楚看到多數選民對當前政經局勢的不滿與不耐。隨後江前院長負起政治責任,主動請辭;而身為經濟建設主要規劃者的我,當然也責無旁貸,所以同時向毛院長表達不擬續任的想法。

然而,毛院長責以施政不能中斷,預算尚未通過為由,希望我勉為其難再協助一段時間。在那一刻,留下是比離開更困難的決定,因為無法對外說明自己的心境,甚至使許多人誤以為我戀棧官位。如今毛院長施政已上軌道,國發會今年預算也順利通過,我的階段性任務既已結束,遂於日前向毛院長正式提出辭呈。

回顧過去兩年,國發會主動完成了許多政策規劃。這些政策內容多已由媒體報導,不再贅述,但要特別強調其中都包含了「創新」和「突破」的想法。例如,「創業拔萃方案」嘗試改變臺灣的整體創業生態環境,而非只著重某個環節;「商品輸出轉型方案」納入國家品牌的規劃,希望為臺灣的商品與服務貼上更鮮明的「臺灣商標」;針對僑外生留台所設計的「評點配額制」,突破了以往僅以薪資作為標準的侷限,也為未來經濟移民制度奠定基礎;透過國發計畫編擬方式的改進,國發計畫未來可望發揮上位的政策指導與資源分配功能。如今有些政策已成為院核定的方案,未來其他政策也將逐漸上路。過去三年的努力若有一些成績,功勞當屬國發會同仁;若有不足之處,自然應由我獨負其責。

除此之外,過去兩年推動各種政策(如自由經濟示範區和創業拔萃方案中的花博園區)的過程中,國發會同仁和我一直積極面對民眾,社團與網路社群。我們廣納各方意見也接受挑戰,作為修正改進的依據。許多人現在認為國發會是內閣中最貼近民意脈動的一個部會,這都是國發會同仁共同努力的成果。

一年多前,我在國發會成立典禮上說:「我出生於臺灣仍屬艱困的民國四十年代,我們這一代人有幸與臺灣的發展同步成長。我們受恩於眾多前輩的努力,所以有責任交給下一代一個更美好的臺灣。從經建會到國發會,於我不只是一份工作,也給了我向臺灣報恩的機會。」

我要特別感謝馬總統、陳前院長、江前院長和毛院長,因為他們開啟了我報恩的旅程。這段旅程充滿挑戰和磨練,尤其是立法院的震撼教育,以及媒體的放大檢視,都曾使我備受挫折和煎熬。但我必須承認,這些磨練使我學會低頭,也更理解謙卑和退讓的重要。所有的磨練都使我成長,對此我同樣心存感謝。

網路時代的巨變,讓我看見自己的侷限,也使我清楚知道該是退出政府的時刻了。我的公職生涯已盡,但我對臺灣的心願未了;未來我仍將在學校以及其他層面上,繼續為臺灣盡一份心力。臺灣是我們所有人最寶愛的地方,如果大家多一點信任,少一點猜忌;多一些合作,少一些對抗,臺灣一定會有更美好的未來。

「衣上征塵雜酒痕,遠遊無處不銷魂,此身合是詩人未?細雨騎驢入劍門」。我在此向大家道別。

管中閔
2015.1.29

關鍵字: #國發會
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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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