鞏固Facebook帝國！歷年最大規模組織重整，劃分3項核心業務|數位時代 BusinessNext

創立15年的社群帝國Facebook，在美國時間周二宣布歷來規模最大的組織重整，幾乎所有重要部門的管理階層都有異動，同時還將新增區塊鏈部門，探索更多元應用。

在新的組織架構下，Facebook重新分類了三大業務板塊：

App家族（Family of Apps） ：由產品長克里斯·考克斯（Chris Cox）負責帶領，主要負責Instagram、Messenger 、WhatsApp、Facebook 四大核心應用。

中心產品服務（Central Product Services） ：由副總裁哈維爾·奧利文（Javier Olivan）負責帶領，主要負責廣告、資料分析、產品管理團隊。

新平台與基礎架構（New Platforms and Infrastructure） ：技術長邁克·施羅普佛（Mike Schroepfer）負責帶領，主要負責人工智慧（AI）、AR / VR、區塊鏈。

走過風雨，Facebook組織重新調整

近期Facebook深陷假新聞、濫用個資風波，儘管歷經風雨波折，佐克伯並沒有對任何一位組織內的高層動刀，這次的組織調整「 精簡組織、實現長遠目標 」是主要目的，透過業務板塊的重整，要讓整體收益實現最大化，同時也能鞏固日益擴張的帝國，核心人物執行長馬克·佐克伯（ Mark Zuckerberg）、營運長雪柔·桑德伯格（Sheryl Sandberg），在這波調整中角色維持不變。

克里斯·考克斯（Chris Cox），App家族

產品長克里斯·考克斯（Chris Cox）將管理Instagram、Messenger 、WhatsApp、Facebook 四大核心應用，目前這四款App的月活躍用戶超過50億人。

克里斯・丹尼爾斯（Chris Daniels），WhatsApp

2014年Facebook以220億美元收購WhatsApp，近期兩位創辦人相繼離職，這次的組織調整，也讓這款通訊軟體與Facebook有更大程度的整合。

原本負責Facebook在新興國家的網路普及計畫「Internet.org」的克里斯・丹尼爾斯（Chris Daniels），將接替上周離開的WhatsApp共同創辦人Jan Koum，以及另一位在去年九月離開的共同創辦人Brian Acton。

亞當．莫瑟里（Adam Mosseri），Instagram

面對動態時報演算法調整，時常站在風口浪尖的動態時報負責人亞當．莫瑟里（Adam Mosseri），將接手前Instagram主管Kevin Weil擔任產品事務副總裁，Instagram創辦人凱文·斯特羅姆（Kevin Systrom）將會持續作為主要負責人。

邁克·施羅普佛（Mike Schroepfer），新平台與基礎架構

技術長邁克·施羅普佛（Mike Schroepfer），未來將帶領團隊負責區塊鏈、AR、VR、AI、資料隱私等，探索未來前瞻發展的新科技技術。

馬庫斯（David Marcus），區塊鏈

過去四年馬庫斯（David Marcus）負責通訊軟體Messenger ，未來將負責新成立的區塊鏈部門，探索這項新科技如何應用在Facebook上，這也是社群巨頭第一次在這塊領域的嘗試。

即將加入這支受注目的新團隊，馬庫斯也在Facebook上分享過去的戰績，「在剛加入Messenger團隊時，每個月只有3億人在使用，至今我們已經成長到超過10億人。」並回憶團隊增加了P2P付款、遊戲、AR相機等許多功能，目前有超過20萬名開發者在創造新應用，及每個月有80億條訊息被傳送。

未來，馬庫斯將在邁克·施羅普佛（Mike Schroepfer）主管的「新平台與基礎架構」底下工作，現任的Messenger產品長Stan Chudnovsky將接手團隊管理。

傑·帕里克（Jay Parikh），資料隱私

工程暨基礎架構部門主管傑·帕里克（Jay Parikh），將負責工程、資料隱私的新產品團隊，有鑑於近期劍橋分析事件，這項工作顯得額外重要。

哈維爾·奧利文（Javier Olivan），核心產品服務

Facebook副總裁哈維爾·奧利文（Javier Olivan），將會負責公司核心產品部門，包括廣告、分析、成長、產品管理等項目。

拉切爾·威特斯通（Rachel Whetstone），公關

此外，部分公關事務將交由公關部資深主管拉切爾·威特斯通（Rachel Whetstone）接手，他先前曾在Uber擔任公關主管，在歷經創辦人特拉維斯·卡蘭尼克（Travis Kalanick）公關危機後，在去年夏天加入Facebook，拉切爾·威特斯通在矽谷具有高度影響力，目前已經可以在Facebook重要決策上發揮影響力。

任命新董事

除了業務負責人調整，Facebook還任命了前美國國家經濟委員會主任傑佛瑞·津茨斯（Jeffrey Zients）擔任公司董事，他曾在歐巴馬時代擔任白宮預算辦公室代理主任，聲明中表示：「這是一個激動的時刻，Facebook目前挑戰與機遇並存，我很高興能夠在此時加入Facebook的董事會。」

綜合來看，這一波組織調整幾乎都是內部職位的挪移，沒有裁減人力也沒有加入新人，而主要產品、技術相關部門的負責人幾乎都是男性為主。

資料來源：Reuters、BI、CNBC

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。