先搞定程序再進入談判，不怕投資者握手卻不成交！|數位時代 BusinessNext

本文摘自︰《雙贏談判》，三采出版

1983年還在草創時期的昇陽電腦公司（Sun Microsystems），其中兩位創辦人維諾德．科斯拉（Vinod Khosla）與史考特．麥克尼利（Scott McNealy），正忙著為公司籌募一千萬美元的資金。

他們經過仔細比較後，決定與《財星雜誌》（Fortune）上排名前一百大的某企業進一步接洽，因為他們不但獨具慧眼相中昇陽正在開發的技術，而且該公司財力雄厚，昇陽想要籌措的金額對他們而言猶如九牛一毛。

兩人與該公司的執行長面對面談過後達成協議：該公司同意投資一千萬美元，且投資後的估值（post-money valuation）為一億美元。

雙方握手為憑，並約好下週在芝加哥會面，敲定投資條款說明書。

當科斯拉與麥克尼利依約前往芝加哥，原以為只是要談妥剩餘條件的簡短會議，因為協議的內容大多是制式的標準條款。沒想到對方竟擺出十多名律師和銀行家的大陣仗，還宣稱整樁投資案要由他們重新談判，好像一週前的會議從未發生過似的。

對於眼前的狀況，科斯拉與麥克尼利只能推測是怎麼一回事：難道那位執行長並不認為雙方已經達成「共識」？或是這群大律師和銀行家想要證明，他們能談出更棒的交易？還是對方以為昇陽已經走投無路，因此可以任他們予取予求？

其實萬不得已時，科斯拉與麥克尼利的確願意接受比原先差些的條件，但是同意對方重新談判的要求，搞不好會在金錢與原則上都要付出極高的代價。這下究竟該怎麼辦呢？

堅持程序的重要性以維護權利

科斯拉回想當時他是這麼做的：「我連他們打算投資多少錢都懶得問，因為這條路我已經不想繼續走下去了，我立刻表明我們堅決維護程序的立場。」他告訴這一大群人，以為雙方已經講好某些條件，所以不想再重談一次。或許對方沒料到會有這樣反應，所以科斯拉願意讓他們自己先討論一下。

他給對方的訊息基本上是這樣的：「我們上週已經講定了某些事情，現在應當從那裡接下去談。如果你們不想那麼做，那我們就得從更根本的地方開始談起。所以現在的情況，究竟是不是如我方所想的這樣？請你們先討論清楚之後再告訴我們。」

表明己方的立場後他們便離開會議室，把房間讓給這群人去商量。幾分鐘後他們再進來，發現一切沒變，對方認為相關數字需要進一步討論。

現在對方決定採取更強硬的路線，看來科斯拉與麥克尼利不可能輕易勸退他們。這群人似乎認為，執行長在上星期談的條件太慷慨；要不就是，他們不想在執行長與昇陽的面前太快讓步。這下科斯拉與麥克尼利有兩條路走，一是接受對方的條件以便完成交易，但科斯拉與麥克尼利決定走第二條路。他們告訴對方，他們很樂意從上週與執行長建立的基礎繼續談下去，如果今天不可能，他們願意空著手離開芝加哥。

一小時後，科斯拉與麥克尼利搭機返回舊金山。他們竭盡全力壓抑下打電話給那位執行長的念頭，要是對方真的清楚彼此的利益，實在不該為了錢而反悔。科斯拉回憶說：「投資估值對我方至關重要，我們希望能以最划算的條件籌措到資金，而且盡量不要稀釋我們的股權。那筆錢對他們根本是九牛一毛，實在沒必要搞這些小動作。失去這筆交易雖然會傷到我們，但還不至於置我們於死地，況且對方真的需要我們。」

冷處理策略奏效了，幾天之後執行長主動打電話給科斯拉，表明同意先前講好的條件。這次雙方順利簽字完成交易，再沒出現意外插曲。

務必先談程序再談進入談判

是什麼原因導致這次衝突？其實不論是一般商業交易，還是錯綜複雜的商業談判，抑或是經年累月的嚴重衝突，當事人往往急於就實質內容談成協議，卻忽略了應該先對程序達成共識。誠然，程序與實質內容缺一不可，並無孰輕孰重之分。但是重要的談判，多半會優先考慮程序：先談程序再談實質。

談判程序沒先搞定，下場可能會是如此：你已經與對方交涉數週，費了好一番工夫，眼看雙方就快要達成交易。這時你決定，對先前執意不讓的部分鬆口，而且還同意了對方諸多要求中的一項──希望能為成交補上臨門一腳。

沒想到對方的回應居然是：「非常感謝你的彈性，現在我就去跟我老闆報告，看他怎麼說。」這下你可呆住了，心想：「什麼？你上頭還有個老闆？我還以為這樣就要成交了，我已經沒有別的籌碼可以讓利了。」像這樣令人「捶心肝」的錯誤，其實還滿常見的，而且就是因為談判者沒先講好程序，就開始談實質內容所致。

所謂「先談程序」指的是，審慎評估預設程序（或其他當事人提出的流程），並在必要時設法重塑適當的程序。為了做好這件事，你必須提出問題、分享你們的假設與期待，以及設想如何從目前所在位置抵達目的地。我們該怎麼做，才能從這裡順利到達那裡？哪些因素會影響談判前進的速度與軌跡？

若未能有效搞定程序，稍後恐怕會在進入談判實質內容時，出現新狀況。例如在不當的時機做出讓步；或是提出考慮不夠周全的提議或要求；無法成功協調在不同軌道或管道上進行的談判；以及未能準確預見可能的阻礙，例如談判的最後期限、政治或官僚作業的阻礙，以及有人蓄意使交易破局。

永遠要先談程序再進入談判內容。別忙著做出讓步或深入討論實質內容，而應先搞清楚談判程序，並設法加以影響。

彼此對程序的認知也要一致

但即便已經講好談判程序，並不表示事情就不會出錯。這是因為，即便一開始大家已經對程序達成明確的共識，但有時候當事人對於目前已經談到了哪裡，看法未必一致。舉例來說，其中一方當事人以為快要成交了，因此不該再對其他選項三心二意，但對方卻認為此刻還可以貨比三家，昇陽電腦的案例即是如此。

衝突的癥結點與其說是投資金額的多寡，倒不如說是，雙方對於已經談到什麼地步缺乏共識，因此昇陽的確不必為了爭取這筆投資，而做出更多讓步。科斯拉到現在仍舊不明白，當時那位執行長究竟為什麼態度丕變，但不論他是想要再逼昇陽做最後讓步，抑或只是不認為雙方之前已經達成協議，這個案例都讓我們學到一個重要的教訓：當事人最好趁早且經常確認，彼此對於談判的進程看法是否一致。

當事人對程序的認知不一致，有可能使談判走偏。務必要趁早且經常確認，雙方對於已經達成的目標，以及未來該怎麼走，想法是否一致。

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。