仁科靠善意力抗甲骨文
仁科靠善意力抗甲骨文
2004.10.01 | 科技

一場展現人體柔軟極限的特技表演,伴隨喧囂的音樂與熱熾的掌聲,9月22日早晨在舊金山的Moscone會議中心盛大展開,當一位中等身材,相貌溫文的男子走上台前,空氣中的鼓譟聲頓時像被吸得乾淨,滿場逾萬的觀眾,全都靜默等著聆聽男子發聲。
他是全球第二大企業用軟體業者仁科(PeopleSoft)公司的執行長康威(Craig Conway),在幾天前美國地方法院裁定甲骨文(Oracle)意圖購併仁科案並未違反「反托拉斯法」後首度公開亮相,現場觀眾,乃至全球媒體,都等著看康威如何回應。

**不醒惡夢,
敵意購併纏鬥15個月

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這場盛會是仁科籌辦多時,邀集客戶、媒體與分析師群集分享軟體產業與仁科最新動向的產業會議,自全球各地雲集舊金山的人數高達1萬5000人,為仁科自1987年成立以來規模最大的一次集會。
如果日前法院發給甲骨文的答案是「No」,那這場會議將成為康威慶賀「苦盡甘來」的慶典,但現實卻往往未盡人意,「你曾經有過看不到盡頭的惡夢嗎?」表情略帶靦腆的康威,言談及此,語氣中不免透露些許遺憾,「我們碰到了,這個夢魘已經困擾我們長達15個月,」面對康威突如其來的真情告白,台下頓時爆出哄堂大笑。
打從15個月前,甲骨文突如其來地向仁科發動敵意購併,就讓康威這位前甲骨文執行副總裁繃緊神經,使盡各種禦敵招式與虎視眈眈的老東家周旋。將近一年半的長期抗戰,對康威來說,好消息是仁科依然維持獨立,且在甲骨文的敵意購併陰影下,仁科仍依照原定計畫,順利合併了J.D Edwards,更令康威窩心的是員工的凝聚力似乎更緊密,在此次會議上,各「反甲骨文」貼紙時時可見。
然而,壞消息是甲骨文在仁科的百般抗拒之下仍緊咬不放,且其擾敵、動搖仁科客戶的心理戰似乎已見成效,導致仁科第二季淨利較去年同期大幅滑落70%,法院剛出爐的判決更是對康威的一大挫折。

**策略結盟,
拉攏IBM助拳抗強敵

**
不過這位在員工眼中極為謙遜、儒雅的康威,面臨大敵當前卻絲毫不懼戰,展現出過人的韌性,「法院的裁決不代表甲骨文就會購併仁科,」對著上萬名與會者,康威拉高語調,堅定表達出立場,「這(裁決)只是整場故事的插曲,而非段落。」
康威不是空撂狠話,這場硬仗他是有備而來。會議上,康威宣佈與IBM軟體部門價值達十億美元的策略合作案,堪稱兩家公司有史以來最大規模的合作,未來兩家公司的研發部門將緊密連繫,由IBM提供中介軟體層,仁科持續深化應用軟體層的開發,建立起雙方產品架構的互通性,並發揮銷售上的聯合行銷作戰。
「此項合作對我們具有重大意義,這是我們重要的策略投資,」在康威演說結束後,領導IBM軟體部門業務的資深副總裁米爾斯(Steve Mills)與康威連袂出席記者會,進一步解釋雙方的合作方式。
IBM何以願意伸出援手,淌入這場價值高達77億美元購併案的惡戰?最直接的原因當然是感受到甲骨文來勢洶洶的威脅。近年專注於提供整合科技服務的IBM,在軟體業務的策略上,採取分工合作的模式,IBM致力開發中介軟體,將應用面留給獨立軟體開發商。

**敵意催化,
企業軟體市場鼎足而三

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但甲骨文的盤算,卻是想在日漸成熟的企業軟體市場中,透過購併來「消滅異已」,再把對方的客戶全面接收。甲骨文所擘畫這套的長期戰略,不僅威脅到IBM中介軟體客戶的命脈,更加嚴重的是,IBM在資料庫市場與甲骨文的競爭態勢,恐怕會因甲骨文掌握新企業客戶群而更加傾斜。
IBM並非杞人憂天,因為甲骨文的大動作已在企業軟體市場擾起陣陣漣漪,不光是IBM、仁科頭疼,德國企業軟體大廠思愛普(SAP)也備受威脅,今年五月SAP已宣佈與微軟結盟,強化該公司的企業應用方案在視窗環境下的建置。甲骨文的積極作為,催化企業軟體市場進入新的整併與策略結盟時代。
仁科究竟有何能耐?得以逼使甲骨文傾全力想消滅它,又能引來藍色巨人願意壓注它?從表面數字來看,這家公司自1987年創業,在18年中快速成長,去年營收達23億美元,目前擁有逾1萬2000家客戶,分佈於150個國家的25種產業內,客戶分佈的產業多樣性與地域廣度,都足以令競爭者眼紅。

**善意文化,站穩全球第二大

**不過隱藏在數字之下,引領仁科邁向成功的核心價值所在,根據康威的說法,應該是公司文化中強調的「善意」,而這些「善意」又分別落實在對待員工、客戶與股東身上。
仁科以善待員工、尊重工作者而聞名,「公司每一季都會辦大型Party,甚至在耶誕節時,還遠道運雪在公司停車場造雪景,讓員工享受白色聖誕節的氣氛,」一位曾先後在甲骨文與仁科任職的工程師,不諱言很難想像這兩家企業文化迥然不同的公司會合併,「甲骨文有一股霸氣,但仁科的特質卻是謙遜與柔軟。」
在面對客戶時,仁科將「善意」發揮在思考如何做才能對客戶最有利,基於此,仁科持續改善產品功能,擴充產品線,即使在過去15個月的反購併激戰中,包括「客戶關係管理」、「企業資源規劃」、「人力資本管理」、「企業金融管理」等核心產品,均陸續推出建置成本更低、操作性更簡易的新版本。
負責仁科產品與技術的執行副總裁古塔(Ram Gupta)就特別利用此次盛會,向與會者介紹仁科新近推出的「客戶關係管理8.9版」所能帶給客戶的利益,包括實用性提升38%,執行工作所需的按鍵數減少46%,以及效能提高30%。在古塔輕鬆演說風格的感染下,即使是這類枯燥講題,也足以令台下觀眾笑聲不斷。
在客戶眼中,仁科發揮「善意」的重要特質之一,就在能快速回應客戶的諮詢,以大公司的組織,卻能「展現出小公司的機動力與彈性」。2001年起才開始採用仁科產品的包裝業者Berlin Packaging資訊長坎特(Steve Canter)對此印象深刻,他坦言剛開始建置仁科的「供應鏈管理」軟體時,陸續碰上一些麻煩,「但是他們持續改進,讓問題越來越少,而且,他們會提前規劃客戶的需求,而不是等客戶催促,被客戶推著走。」

**爭取客戶,才是成敗關鍵

**
如何將「善意」施惠在股東身上,比起善待員工與客戶,卻是另一門更高深的學問,因為股東人數眾多,心思各有不同,有些人只想趁短線購併題材撈一票,有些股東卻是考量長期的最大利益。對康威而言,贏得多數股東支持的最好方法,就是不把話說絕,因此打從與甲骨文15個月前首度出價開始,康威不會說仁科絕對不賣,而是不斷強調,甲骨文的出價「低估仁科價值」、「不符合股東最大利益」。
贏得美國地方法院這關,固然令甲骨文的士氣大振,不過法律爭訟並未就此劃上句點,一方面,行政部門仍有上訴機會,而歐盟對於此案的意向,也已進入最後階段,將在10月底前公佈結果,如果歐盟持反對態度,將會是甲骨文一大挫敗。另一方面,仁科自力救濟,在奧克蘭地方法院對甲骨文提出中止購併與損害賠償逾10億美元的訴訟,也即將在11月開庭審理,這些都還是法律面的未知數。
不過兩強對壘,最重要的核心,其實不在法律面,而在客戶的支持。過去這段期間由於仁科前途蒙上不確定性色彩,確實影響了部份客戶對採用仁科產品的信心,導致新產品銷售成績下滑,這是甲骨文策略成功之處,但仁科這回拉進家大業大的IBM助陣,聲勢頓時大漲,足以讓客戶吃下定心丸,可說成功地向甲骨文揮出一記漂亮的反擊。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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