謝壽夫鐵腕奇襲   布局勝利方程式
謝壽夫鐵腕奇襲 布局勝利方程式
2004.11.01 | 科技

10月19日,第一銀行舉辦組織改造111天成果發表會,首先安排經過改組後的董事長、總經理與各事業群副總以跆拳道金牌選手的造型亮相,今年66歲的董事長謝壽夫率隊出場,冷不防連翻兩個筋斗,讓全場人都驚呼。
謝壽夫做事明快,講話直爽,上任後,即宣布要進行大幅度的組織改造,不但調任、撤換各部門主管,並且著手從外面招兵買馬,準備大刀闊斧進行改革,速度與效率之高,讓一銀內部以「木馬屠城」來形容謝壽夫的種種舉動。
不過,各方的質疑跟指控只有更強化謝壽夫的決心,今年2月7日,謝壽夫在圓山飯店,首次針對高階主管召開組織改造說明會時,曾經準備一份數據,「過去10年,一銀總獲利僅7.4億元,遠低於中國信託商銀的639億元,以及富邦銀行的190億元,」與會賺錢的銀行相比,相距甚遠,謝壽夫的用意,是希望大家明白,一銀真的必須改造。
向來以員工權益至上的第一銀行產業工會,在銀行圈內以強悍聞名,不但一開始就和謝壽夫開槓,看到這份數字,隨即提出反駁,認為謝壽夫的算法忽略了民營化前,盈餘必須上繳省政府,以致放款沒有相對提存,導致這幾年需要大幅提存呆帳準備,否則,若以提存前的盈餘數字來看,平均每年賺141億元,再加上為了大幅打銷呆帳,才造成這兩年虧損連連,而不是員工不努力。

**趨勢使然,不改就不能生存

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面對這樣的爭論,基層員工出身的總經理廖龍一,說得甚為中肯,「一銀人不是不會賺錢,而是賺來的錢都被高逾放比吃掉,競爭力也被吃掉,能夠沒有危機意識嗎」?
事實上,多數在一銀工作二、三十年,對這裡有著深厚情感的員工,這幾年也強烈感受到環境的改變,「以前中國信託以一銀為目標,一銀覺得自己規模大,不怕比,但是現在,中信銀、台新銀分行數也破百家,很多業務都開始超越我們,」年資有31年的士林分行經理詹益坤語重心長地表示,「新銀行動輒上千人的行銷人員在外搶生意,我們只有三百多人,不轉型,要怎麼生存?」長年在分行與客戶互動的資深員工,直接面對客戶流失,以及同業競爭的壓力。
一銀的組織規模僅次於華南銀行,員工多達6700人,要說服每一個人並不容易,改造初期,反對的聲浪遠大於接受,「都不變是最舒服的,也沒有重新適應的問題,」廖龍一用同理心解釋老同事們的心態,但是「大家不能再有吃大鍋飯的心態,這樣會讓競爭力喪失,工作的熱情也慢慢不見,」廖龍一是典型的一銀人,三十年前,是台大經濟系的高材生,考取高考進入一銀,從基層行員、分行經理、總行業務主管一路按部就班升遷上來,也是多年來第一個由內部升任的總經理。

**親力親為,用直接溝通化解距離

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在組織改造的過程中,謝壽夫的直率常常激怒反對派的員工,而負責執行的廖龍一,卻能夠用高EQ和耐性去平息因為溝通不良造成的誤解。
「以前分行員工最高長官就是分行經理,一年難得見到董事長、總經理一面,」但是謝壽夫上任後,只因為工會一句「要溝通就直接面對面,」謝壽夫便決定在2月份下旬開始密集安排全省30場的員工溝通暨激勵大會,甚至不定期地直接到分行視察,聽聽同仁的心聲。「以前發全行開會通知就要花上兩個星期,但是董事長常常兩天內就決定一連串的行程,甚至自己捲起袖子,跳下來做,他的意志力跟執行力,讓我們也願意辛苦,」過去擔任總行人力資源處經辦的周朝崇,現在是組織改造中的專案經理,民營化跟籌金控他都經手過,「過去的組織調整只是制度改,心態沒有改,但是這次整個組織的效率跟速度都變快,也真正動起來」。
為了讓溝通更有效率,一銀大手筆的為全省179家分行添購視訊會議系統,每週四下午連線開會,讓所有的同仁都可以發言,「先做好直接溝通,才不會因為資訊的扭曲與誤解,耽誤執行的進度。」負責掌控整個組織改造進度的專案計畫辦公室資深協理楊東榮指出。

**官股掌控,合併陰影造成不安

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「我們就是公公婆婆太多,不然,一路發展下來,會更有競爭力」一位年資也超過30年的基層員工表示,而他口中所指的「公婆」是指大股東財政部、臺銀還有交叉持股的三商銀,雖然在民營化後,官股持股比重已經逐漸下降,但是財政部的對於一銀業務發展的影響力卻不減,像是在預算編列上,都需經過財政部同意,一銀在下一階段的組織改造中,想要從盈餘中提撥部分作為給績效獎金,如果這個方案能兌現,對於行銷業務會更有激勵效果,但是目前提案仍還在等待國庫署的許可。
「這些官股銀行的體質都不錯,如果期待他們成為金融改革過程中的示範者,還需要政府的更多協助與支持。」協助一銀轉型的麥肯錫顧問公司董事總經理計葵生指出,他現在手中有多家大型商銀的改造計畫,都碰到類似的人治問題。
10月下旬,行政院經建會提出第二階段金改目標中,為了擴大金融機構規模,政府將加速堆動官股銀行民營化與金融機構合併,消息見報後,分析機構紛紛臆測,一銀將是會是首批被政策主導合併的金融機構之一。
一銀一直是官股銀行中,財政部最容易掌握的公司,從派任董事長,到未來決定嫁給誰,都由財政部主導,因此面對合併的傳言,一銀員工已經習以為常,「在組織改造之前,老員工都有合併恐慌症,因為怕被併了,就沒有頭路,」詹益坤直言,但是這幾個月下來,大家的心態都做了調整,「如果把自己的體質變好,學有專精,怎麼會害怕被併掉,應該是去併別人。」

**客戶關係深遠、新生代鬥志高

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老員工仍記得過去一銀的輝煌和那份驕傲,會為了再擦亮一銀的金招牌,重拾熱情,面對新職務挑戰。同樣的,30歲以下年輕員工,對於一銀也有不同的使命感。
「我們也是辛苦準備才考進一銀,怎麼能眼睜睜地看著一銀因為不敵同業競爭而消失,」六年級後段班的鄭凱文,進入一銀才3年,他常常和也在銀行工作的同學分享工作心得,「和新銀行相比,一銀的組織改造已經太慢了,」他有些焦急地說,「看別人一直在學新商品,新資訊,我們卻還是老做法,怎會不心急,至少,一銀終於動起來了,我才有同樣的機會。」鄭凱文的新職務是理財專員,他沒有做業務的人脈,每天拿著厚厚地客戶名單,逐一打電話、拜訪,週末則忙著參加總行安排的訓練課程。
第一銀行目前營收來源有七成來自企業金融放款業務,三成來自消費金融,根據一銀統計,若依往來金額將客戶分類,一銀擁有六萬多名資產300萬元以上的財富管理客戶,而一般往來戶,保守估計有220萬,「過去我們只照顧企金與財富管理的客人,都忽略了另一塊大池塘,如果用心去把客戶關係做起來,真的是潛力驚人,」個人理財業務處通路規劃科邱漢文說。

**認同度達到最高,就靠齊心齊力

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背負著105年的歷史包袱,要在短短的111天就扭轉6700人多年的工作心態與習慣,確實不是件容易的事,專案計畫辦公室在半年內做過多次意願調查,同仁對於組織改造的支持度增加的速度,也超乎預期。一開始強烈抨擊的工會,態度也逐漸軟化「我們不是反對改造,只是希望不要太躁進。」工會常務理事紀勝利表示。 短期戰鬥可以組織注入活力但是要做到根本變革是需要配合環境,隨時迎戰,「只有在市場上頭角崢嶸的企業,才能夠帶給員工真正的安全感」前奇異總裁傑克威爾許在扭轉奇異的百年歷史過程中,不斷地說服員工也說服自己。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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