[鄭國威] 尊重專業，需要先認識專業|數位時代 BusinessNext

越來越常聽到「尊重專業」這四個字，不過通常是夾在「台灣人就是不尊重專業」這樣的句子裡頭。我也犯過不尊重專業的問題，不保證不會再犯。那如果我們希望台灣更尊重專業，除了一些操之在人的事情──也就是所謂的「大環境」以外，我們自己可以做些什麼呢？

首先，我想把「存心壓榨」跟「不尊重專業」這兩者分開。我認為前者是刻意為之，也就是這種人不管對專業了解不了解、有沒有財力跟能力去給予專業足夠的尊重，都會這樣惡質。我認為這種人只是少數，也會漸漸被淘汰。後者反而更讓我覺得危險，對台灣發展有很大的傷害，因為非刻意為之而對專業不尊重的人，理應隨著社會跟產業成熟而減少，但現在卻有雨後春筍般的態勢，我認為這代表我們的社會跟產業朝反方向在走，越來越不成熟，以至於摩擦越來越多。

是什麼造成了這態勢？一個顯著的原因是科技。因為科技，傳統產業要跟ICT資通訊科技結合尋找下一步，科技創業公司要向掌握資源的舊勢力鑽營或是突圍，政治人物需要透過網路「與民溝通」，任何一個人也可以透過網路連結各種資源，去挑戰現況。因為科技，世界正快速地變得更複雜，知識總量爆炸，領域被無止盡地垂直細分，卻又得平行交錯，才能加速創新跟解決問題。

然而就跟許多其他問題一樣，科技也是解決「不尊重專業」這課題的最好方式。我認為，台灣會有「不尊重專業」的討論聲浪，是因為兩個環節出了問題，也就是專業等級的鑑別與專業知識的傳播。科技可以協助我們正確地鑑別專業，並降低鑑別專業的門檻跟跨專業的交流障礙。

在網路上，找到不同專業的社群集結處並不難，通常只是在Google、Facebook、WeChat 或Twitter上的幾個搜尋跟點擊。每當我需要跟跨領域專業者合作，我就會先到這些社群做調研，或是直接連繫適合的人提出問題。這些網站都有內建的鑑別系統，例如搜尋結果排序、粉絲數量、推薦跟背書者的檔案、人脈訊息⋯⋯，花一些時間，我可以大致掌握該領域的專業者圖像。許多如PanSci泛科學這樣的垂直媒體則提供專業知識的普及傳播，也篩選出許多優秀的作者，方便我們聯繫。

此外，就如同創業團隊大爆發，所以需要CrunchBase；天使投資人也大爆發，所以需要AngelList；台灣有獎金獵人跟Changee Across這類網站協助不同專業者遇見彼此、做出評估。需要尋求專業協助者，都應該熟悉跟支持垂直領域媒體以及人脈服務。同時專業人士如果不希望不受尊重，也該降低外界評估的門檻，更應積極地利用這些媒體跟服務來教育市場。

最後，最重要的還是價碼。就跟夜市小吃的價目表一樣，有品項無價格，不免讓人點起菜來帶點心驚。我們應鼓勵專業者更公開、更直接地在自己的檔案頁面上公布合作價碼，而非每每看到過於貶低的徵求接案條件跟價碼，就哀怨「不尊重專業」。現況是用來改變的，不是用來哀怨的。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。