從非營利組織到社會企業,不能換湯不換藥!角色、環境、策略與思維,跟著變了嗎?
從非營利組織到社會企業,不能換湯不換藥!角色、環境、策略與思維,跟著變了嗎?
2015.11.14 | 創業

圖說明

過去20多年是台灣非營利組織的快速成長期,這個在政府與企業之外的「第三勢力」,至2013年的數量已超過四萬家,在台灣的各個角落裡服務著廣大族群。

然而在過去5到10年間,社會企業也相繼興起,這股「運用商業力量解決社會問題」的新思潮不僅席捲著新興創業家,也深深影響著既存的非營利組織。

許多人開始思考轉型之道,希望能在僧多粥少的情況下降低對捐款的依賴,用更永續的方式服務弱勢族群。

不過所謂的轉型,並不只侷限於組織型態的改變,也不只是加賣一個商品或服務而已,下面所提到的四種模式,更包含了角色、環境、策略與思維的轉變。

##一、從資源使用者到「價值創造者」

首先要談的是「角色」轉換。以往的非營利組織經費來源主要依賴捐款,而被服務的族群也大多扮演「受助者」的角色,然而有愈來愈多組織開始嘗試成為「價值創造者」,透過客製化的職業訓練,將原本的受助者轉型為生產者或服務提供者,其中「喜憨兒基金會」和「勝利身心障礙潛能發展中心」都是採用此種模式的成功案例。

談到喜憨兒基金會,大家第一個聯想到的可能是烘培坊庇護工場,但除了培訓憨兒製作糕點外,他們更開起了餐廳,透過客製化的輔具、廚房設備與服務流程設計,讓憨兒搖身成為侍者與大廚,提供消費者美味的餐點。

勝利身心障礙潛能發展中心更是開拓出身障者的就業天地,從20年前的打字與資料建檔業務,到目前的加油站、手工甜點、視覺設計、甚至是藝術品等級的手工琉璃事業,勝利一步步打破身障族群的隱形天花板,帶領他們開創不可思議的商業潛能。

##二、從弱勢化為優勢

上述角色的轉換,有時也需要透過「環境」作為助力。一般所謂的弱勢族群,往往是以健康人為中心的社會所產生的標籤,但透過環境的轉換,原先的弱勢就有可能變成優勢,成為非營利組織寶貴的資源。

如同台灣「黑暗對話」董事長謝邦俊所言:「黑暗對於大多數人而言其實並不陌生,但我們卻從沒想過要如何運用黑暗」;黑暗對話打造一個獨特的環境,把黑暗變成一種體驗與學習,讓社會大眾成為「被服務的對象」,而視障者則搖身變為黑暗中的「引導者」,成為這項體驗的核心價值。

前面提到的勝利身心障礙潛能發展中心,也是善於轉換環境的佼佼者。勝利把一般雇主多有顧慮的「多元障別」作為其核心價值之一,針對各種身心障礙者的特性,創造適合他們的工作環境,並分別培養不同的技能,讓他們在團隊合作下充分發揮所長。

例如勝利的手工琉璃團隊,就包含了身心智障礙、肢體障礙、精神障礙等身障員工,他們不標籤化任何一個族群,而是利用不同障別的工作屬性,讓每個人在最適合自己的環境下發揮所長,將弱勢轉變為優勢。

##三、從庇護工場到卓越的品牌

如同一般企業,非營利組織在轉型過程中也需要「策略」的轉換,思考自己的價值定位,而不是一窩蜂地投入「其他人也能做」的事,卻無法發展出品牌差異,缺乏競爭力。

以勝利為例,同樣是身障服務團體常經營的打字與資料建檔業務,勝利對自己的要求是做到業界頂尖,把自己定位為兼顧「安全、精準、效率」的服務提供者。

不僅成為台灣第一個取得BS7799 認證的資料鍵檔中心,在中信銀行的信用卡資料輸入上,還達到99.9997%的超高準確率。不只做和大家一樣的事,勝利更進一步開發高附加價值的視覺設計與手工琉璃等業務,為他們建立了難以模仿的高門檻。

商品與服務的開發只是轉型的第一步而已,後續的市場測試、品牌經營、商品與服務的精進等才是讓業務持續成長的關鍵,也是勝利潛能發展中心成功的原因。

##四、從單一組織到混合分工

最後,我們回到了「組織型態」的轉換。無論是非營利組織還是社會企業,都有各自法規上的限制,例如非營利組織在商業行為上往往較為受限,而一般企業則無法接受大眾捐款。這時可以考慮社會企業與基金會並存的混合分工模式,讓彼此各司其職、互相幫補。

這種混合模式有多種搭配方式,第一種為讓基金會專心投入社會服務,並另立社會企業籌款,例如「耕心蓮苑基金會」與「愛一家親社會企業」。前者專注於社區辦學,讓家境不好的學生也能接受良好的課後輔導;後者則進行手工點心義賣,營收再回饋給社區辦學。

第二種則剛好相反,由社會企業來創造社會影響力,同時也成立協會接受外界捐款,以匯聚更多資源。例如「以立國際服務」即是以社會企業方式經營,但也成立協會募資,專款專用,讓更多資源得以投入社會服務。

另外,也有兩者都投入社會服務,但採取專業分工的做法,例如「瑪納有機文化生活促進會」與「光原社會企業」。前者協助原住民建立完善的農業生產機制,並提供耕作技巧與知識的培訓;後者則為原住民生產的有機蔬菜做總經銷,讓原住民安心種菜,由光原負責賣。

從非營利組織轉型為社會企業,需要上述角色、環境、策略與組織型態的同時轉換,才能避免換湯不換藥。

但值得注意的是,並非所有的非營利組織都適合轉型為社會企業,還是要先分析自身的財務結構、資源的來源與流向以及組織的核心價值後,再來選擇合適的發展模式。

期待台灣的非營利組織不只遍地開花,更能走得長遠、持續發光。

文章來自:社企流

延伸閱讀: 1.多扶接送執行長許佐夫:社會企業是沒有退場機制的! 2.社會企業面臨的5個瓶頸:我們對慈善的想法大錯特錯

關鍵字: #社會企業
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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