為求更大舞台曾子敬不惜轉業
為求更大舞台曾子敬不惜轉業
2006.12.01 |

台灣每年都有為數不少的白領階級遠赴中國工打拚,是什麼原因讓這些在台灣已經小有成就的中高階經理人,願意放棄台灣的一切,到一個自己完全不熟悉的地方,重新開始呢?
這一群知識工作者像候鳥般地遷徒,他們並不是隨季節變動而飛,而是為生存發展而戰。過去在台灣,有多少人從台中、台南北上台北打拚,為的就是求生存與發展,「那是一種經濟誘導的因素,」三年前決心到中國發展的凹凸科技(O2 Micro)企業發展總監曾子敬就認為,現在台商到中國來打拚,其實就是一種經濟磁吸效應的結果,這是一場全球化、世界級的資金、人才吸納風暴,而他就是其中的一份子。

**上海發揮經濟磁吸效應

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十九世紀,英國倫敦是世界之都時,全球商業都以它為中心運轉;二十世紀,美國紐約取代倫敦,登上世界中心舞台,承接了過去倫敦的榮耀,更創造了屬於紐約自己的時代;二十一世紀,中國上海的接班潛力已備受期待,因此許多台灣中高階經理人為了追求更高的個人理想與事業版圖,決心離開台灣,遠赴中國,求的就是「發展」二字,即便轉業依舊值得。
過去在台灣曾任新育創投網路、通信、軟體基金經理人的曾子敬,在二○○○年全球網路泡沫化之後,「以創投這個行業來看,台灣已經沒有什麼大的機會可以發展。」 所以創投業者在二○○○年矽谷泡沫化之後,一堆人都到中國來觀望,希望能繼矽谷之後,在中國尋找好的投資標的,而他也不例外。
二○○一年,曾子敬特地以創投業者的身份到中國考察,目的就是想要藉此進軍中國市場。不過,當時的中國根本不具備資本市場運作的架構,因為當時中國的企業,不論是民企或是國企,要不沒有股份制度,即使有股份制度也不完整,完全沒有辦法操作,因此這些投資日後拿到的所有權也是不被保證的,「因為這不是股份,鎖在保險箱也不會增值,」曾子敬就說,即使這些公司上市之後,股票也無法流通,因此也就無法換回投資成本,所以連最基本的投資模式都沒辦法操作。
「其實在二○○○年網路泡沫化之後,我個人就很想到中國發展,但是二○○一年到中國觀察之後,發現還是不行,所以就打消在中國創投的事業。」但是曾子敬前進大陸的想法卻沒有止步,只是換個領域而已。
由於曾子敬先前曾在創新工業技術移轉股份有限公司擔任投資經理,因此與台灣科技廠商主事者都非常熟悉,包括台積電、華邦、旺宏等公司,所以當二○○二年,華邦創辦人楊丁元入主香港上市公司福邦科技,需要有人幫忙協助營運規劃時,專長IT管理又兼具財務操作的曾子敬,便因此加入了福邦科技,後來更成為外派上海,一手成立福邦科技旗下福華微電子的操盤手,曾子敬進入了與創投行業完全不同的事業曲線。

**決心將精華歲月投入中國

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二○○三年,曾子敬在上海一切由零開始,從公司登記、招聘人員到訓練等,都是一個人搞定,這個隻身一人赴上海打拚的過程,他至今仍印象深刻,或許是因為這是他之前所沒有過的經驗,由創投經理人一躍成為企業代表,這亦是他第一次真實在中國市場打拚搏鬥的現況。
轉行投入中國市場,這或許是一個轉折,但是卻不影響曾子敬留在中國市場的決心。
二○○六年,曾子敬夫妻兩人下定決心,在人生最精華的工作歲月階段,決定以中國為基礎,在事業上努力,「我已經熟悉這裡的運作方式,因此也是該決定的時刻,」曾子敬認為,如果一個人離開家鄉超過三到四年,其資訊的疏離感就會開始產生,很多台灣正在流行的人事物,他都已經不認識。雖然現在有衛星電視可看,但是這群在台灣都很少看電視的高階經理人,來到中國更不可能為看而看,因此與台灣資訊的管道,因為生活不在當地,因此流行的人、話題與議題就不敏感,「這些疏離感會驅使你決定要在那裡生活下去,這是一個重要的原因。」
「過去還沒決定時,台灣與中國兩邊都各有資產。」如今,二○○六年曾子敬賣掉了台北的房子與車子,「一旦把有形的資產處理掉之後,在情感上就已經做了決定,」曾子敬認為時間到了,就必須做決定。
全球頂尖企管顧問公司──麥肯錫(McKinsey & Company)在二○○五年所做的人力報告當中,中國未來十到十五年亟需七萬五千個有國際經驗的高階經理人,而目前中國供給的人力只有三到五千人。這也說明了一個曾經手握數十億甚至上百億資金的創投經理人,毅然放下台灣所建立的一切成就,而寧願在對岸的中國轉換跑道,重新開始的原因。今年才三十七歲的曾子敬說:「中國的舞台的確比台灣大。」

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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