學經歷不夠漂亮,就算有錢 復旦也不考慮收你!
學經歷不夠漂亮,就算有錢 復旦也不考慮收你!
2005.10.15 | 科技

位於上海的復旦大學,向來緊盯著上海這座城市的變動而發展。二十世紀初期,上海已經是全球第三大都市,商業活動比起東京或巴黎有過之而無不及,一九二○年,復旦大學就成立了「工商管理系」,並在一九二九年成立了商學院,這是當時中國的第一所商學院。 到了七○年代末期「文化大革命」結束、開始改革開放,復旦在一九七九年馬上成立了「管理科學系」。「我們百年來根植於上海這個中國金融中心,就是我們最大的優勢!」復旦大學EMBA執行長陸雄文有著大陸年輕一代學者的自信,他的世故幹練,正來自十里洋場洗禮。

費心打造學生的階級結構

在大陸商學院裡有一句順口溜形容EMBA和MBA之間的「關係」:MBA學生關心「誰是我的老師」,而EMBA則關心「誰是我的同學」。這種「特殊富豪階級」形象雖然招致批評,但也確是目前大陸EMBA學生的「重要需求」之一,不管是出自「互相交流學習」或是做為「炫耀心態」的虛榮需求,現在大陸商學院EMBA的招生廣告或介紹,就常標示出一些中國企業界風雲人物的名字,再誘惑力十足地寫著:「在這裡,你可以叫他們同學。」
復旦顯然率先看見了EMBA人脈「價值不菲」的這一塊,從二○○二年復旦大學首屆EMBA開始,就費心打造學員的構成組合,像第一屆的三九%學員來自國有企業,二四%來自上市公司,一四%來自民營企業,一七%來自外資企業,還有六%來自政府部門,大約是國營、民營、外資都各占三分之一。此外,許多在上海工作的台灣人也把復旦列為首選,例如二○○三年時,歌手李驥去唸復旦EMBA就引起了一陣話題,目前台灣EMBA學生占復旦EMBA比例是一三%。

敢收高學費因為物有所值

復旦可能是中國最重視學生背景「來源比例」的學校之一,「我們早就覺察到,EMBA的成功與否,有六○%的成敗來自學生素質,」復旦EMBA推廣主任張漪說。這也是復旦打造價值的重要策略——費心打造「學生的階級結構」,再用心經營品牌。像復旦EMBA的行銷推廣人員都是擁有外商工作經驗的經理人,說明復旦對EMBA細心經營和掌握市場需求的變化。張漪也指出,除了學生素質,EMBA的競爭主要來自教學的質量和品牌形象,「價格只是一個次要因素。」
二○○五年開始,復旦把和華盛頓大學奧林商學院合辦的EMBA項目費用,從原本的三十萬提高到三十三萬人民幣,創下了中國最高記錄,還引起中國大陸國內對於EMBA的「貴族化」議論紛紛,有媒體甚至批評高價EMBA將成為另一張「腐敗的溫床」。但是EMBA執行長陸雄文不但沒有退卻,而且還斬釘截鐵地說,「日後學費還有繼續調漲的可能!」
陸雄文指出,像賓州大學華頓商學院EMBA學費高達十一.四九萬美元,是復旦的三倍。且國際上幾乎所有學校的EMBA學費都是愈來愈貴,平均每年的漲幅達到一二至一五%。 其實光是從市場供需的角度,陸雄文就有調漲學費的理由,因為復旦第一年招收EMBA時,符合資格的報名學生比預定多一成,這種快速隨市場調整的「價值策略」,也是復旦EMBA快速崛起於中國市場的原因之一。

進了復--名流入場券

「我們的學費價格,絕不是為了賺錢,而是一種信心的展現,」陸雄文指出,也是因為復旦收費高,學員的期望值更高,而學校承受的挑戰也就更大,所有員工也都相信自己的實力能夠做到「物有所值」。像復旦今年請來了復旦的校友、也是「盛大網絡」集團執行長陳天橋來擔任講座主持人。張漪進一步指出,社會上同類講座每張票可能就要三、四千人民幣。 為了維持「學生品質」,復旦EMBA管理方式相當嚴格:所有EMBA學生必須修滿包括九門必修課在內的十八門課程。考試成績分A、B、C、D四個等級,每門課程授課老師都必須將成積為C及C以下的考生人數控制在全班人數的五%以上,而每個學員只要有三門課成績在C或C以下,就要慘遭淘汰,並且不退還學費。陸雄文表示,這種淘汰制度在全世界所有EMBA項目中都是絕無僅有的。不僅如此,一門課程缺課三分之一以上,該門課程取消;作業被檢查出並非獨立完成者,取消該門課程成績。
「復旦的聲望,就是一筆無形的資產。」陸雄文看得很清楚,做為名校,復旦提供更高層次交流的平台、更多的交流機會,而且是「一攬子服務」,這也是另一個「物超所值」。陸雄文仍以自信的口吻結論:「沒有復旦這張入場券,也就沒有這個機會。」

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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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