見福董座張利看零售業轉型:拿錢、給時間、允許犯錯,其他都是騙子
見福董座張利看零售業轉型:拿錢、給時間、允許犯錯,其他都是騙子
2017.10.23 | 人物

從2006年第一家店開始,如今見福便利店已經是中國福建一帶,有千家門市的最大連鎖超商。不過這個零售業後起之秀從來沒想過要偏安,而是相信科技的力量,因此過去幾年來,在線上、線下融合轉型的過程中,不斷地投資和嘗試。見福便利店董事長張利把話說得直接:「很多企業說要轉型都是假的。」他說,「什麼叫真的?拿錢、給時間、允許犯錯,其他都是騙子。」

張利一直對台灣零售業的精細化管理能力感到佩服,稱自己就算再努力八年、十年也追不上。但不久前他來台灣與企業交流,卻也深感台灣企業對新科技的態度是「非常非常保守觀望」。如在談話中,許多人都表示了對新科技價值的認同,但也很明顯地都沒有想要嘗試的欲望。不過張利認為會有這樣的反應不難理解,畢竟在零售業這個領域上,台灣企業確實非常成功,「否決他們之前成功經驗的時候很痛苦。」

要當百年企業,還是今天安穩?

雖然11年的努力下來,見福如今也稱得上小小的一方之霸,危機感卻一直相當強烈,而這可能不只是因為見福的規模相對比較小而已。對張利來說,問題其實很簡單:「你是想當百年企業?還是今天安穩?」他不客氣地說,「用過去的成功經驗,在新的情勢下還想取得成功,那叫神經病。」他也說,如果只是天天盯著大企業學,那後進者恐怕是一生都超越不了,而科技帶來了新機會。

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見福便利店董事長張利認為,企業要轉型,一定要給錢、給人、給時間,並且允許犯錯。
圖/ 蔡仁譯/攝影

這或許與張利個人的背景也有些關聯,化學背景出身的他,稱自己最喜歡的就是做實驗,所以也一直很樂於嘗試。而且他盤算的可不只是要在彎道上超車,他說:「我重新修個跑道不行嗎?」他相信科技帶來的是一個全新競爭起點,並且給了他們決定小數點應該落在哪個位置的能力,而不只是透過精細管理在小數點後面做文章。

當然他也明白,任何創新、任何嘗試都可能要付出代價,以見福在一千家門市導入人臉辨識系統這件事為例,他直言:「今天來講一定是虧的嘛,投這麼多資金,從資產回報率來講都是負的。」甚至他預期到了明年也都還不能夠回收。但關鍵在於,一旦判定這件事關係到未來生存,那所有的創新嘗試在他看來都是必須的。畢竟,改變有可能成功,也有可能失敗,但如果不變,就只會有失敗一個選項。

轉型四大必要條件:給錢、給人、給時間、允許犯錯

而對於許多企業談創新、談企業轉型,張利認為,如果沒做到給錢、給人、給時間、允許犯錯,那都是假話、是空話。但他自己對於創新也不是全然沒有底線,強調大前提還是得先訂好戰略方向。「戰術上一定允許打敗仗,戰略上不允許一點點的錯誤,因為戰略的失誤,就是全軍覆沒,而戰術的失敗,可以重新組織部隊,再來一次。」所以在訂好戰略後,他說:「虧得起的情況下,只要不成功就一直做。」

實際上在過去11年裡,張利當然有過失敗的時候。如他提到,先前曾投資百萬人民幣自行開發App,推出後效果卻不如預期。可是這也沒有影響他們持續嘗試線上、線下融合的長遠目標,所以才又有後來投資上千萬人民幣建置人臉辨識系統這項嘗試。

等待改變開花結果,張利是有耐心的,「我經常說不要催我。」他說:「有的東西是天時地利人和、有的最佳策略就是熬。偉大是熬出來的,不是你幹出來的,熬過去就是偉大的。」

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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