何麗梅將退休!台積電第一號女性主管橫跨3大領域,當年魏哲家看見她身上哪個特質?
何麗梅將退休!台積電第一號女性主管橫跨3大領域,當年魏哲家看見她身上哪個特質?

台積電企業永續資深副總經理何麗梅將於4月退休,資深副總經理何麗梅將於4月退休,結束長達27年的台積電生涯。

何麗梅於1999年進入台積電時擔任會計處處長,同年升至會計長,2003年再升任財務長暨發言人,並在該職位任職長達16年。2016年台積電南京12吋晶圓廠案,即是由她代表公司與南京市政府簽約,並曾擔任台積電南京董事長。

2019年卸任財務長後,何麗梅由財務轉任業務體系,任歐亞業務資深副總經理,負責歐洲、日本、中國與台灣市場。2022年,又從業務領域轉任人力資源資深副總經理。

何麗梅橫跨財務、業務與人資領域,她有什麼心法?以下為2019年7月19日,何麗梅由財務轉任業務體系之際,《數位時代》的報導:

身為台積電第一號女性主管,財務長何麗梅在公司打拚20年,就因為總裁魏哲家問的一句話,9月1日身份將大轉變,卸下17年財務長職位,轉換業務身份成負責歐亞區業務副總。

眷村小孩,一頭俐落短髮,顯眼高䠷的身材,何麗梅念的是會計,因行事風格穩健,能力受到台積電創辦人張忠謀肯定,2000年因服務的德碁被併而加入台積電,2003年拔擢成財務長,多年來大掌櫃形象鮮明。

台積電前業務開發副總金平中2018年底退休後,歐洲、亞洲等各地主管便直接對魏哲家報告,魏哲家忙不過來,便詢問何麗梅接任意願。

「年紀不小了!」何麗梅笑盈盈地說,兩個月前家族才剛出生第一個小外孫女,她正式升格當外婆,加上身任台積電大掌櫃17年,此時為何想都不想,就「敢」挑戰迥然不同的工作角色?

「我愛台積啊!台積需要,我就要幫忙。」何麗梅回答毫不遲疑,但對於業務的角色是否真正想清楚?何麗梅說,當然想過,新工作還是要重新學習,「活到老學到老嘛!不熟的部分就學習,然後貢獻自己可以發揮的地方。」

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台積電財務長何麗梅對新角色挑戰毫不畏懼,表示將發揮價值
圖/ 王郁倫攝影

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魏哲家讚何麗梅:有同理心

何麗梅今年1月1日起開始暖身接歐亞區業務,魏哲家給她的第一個建議就是直接上場。「他的建議就是:叫我去跑客戶,」何麗梅說,魏哲家認為她的特質是對客戶具有同理心,這是很正面的元素。

業務部門最重要還是拿訂單,何麗梅說,「我沒有技術背景,這方面或許跟客戶無法對談,」但能展現的價值就在把服務後面的基礎建設跟商業流程做得更好,讓客戶跟台積電做生意更容易。

「跟晶片(IC)設計客戶開始合作,最需要的是把技術、製程、設計環境、DTP(設計技術平臺)及Ecosystem(生態環境)做好,讓客戶Tape out(下線)是最重要的,」何麗梅說。

把服務基礎做好,成為何麗梅可以發揮的軟實力。 台積電業務團隊強,每個人發揮特長做業務,彼此互補,她正好用財務經驗,兼顧客戶跟公司利益,發揮同理心,能花精神把客戶的回饋意見改善好。

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魏哲家帶著拜訪客戶,每一場她都問:認為台積電哪裡可以做得更好?

今年起,魏哲家就帶著何麗梅四處拜訪客戶高層,4月起,台積電例行在海外各區舉辦密集的技術論壇,何麗梅更是每一場都到,即使沒有負責美國區,何麗梅照樣參加,一對一拜會客戶。

台積電何麗梅、黃仁昭
台積電財務長何麗梅9月1日將把職位交給黃仁昭(右),黃仁昭還比何麗梅早報到2個月。
圖/ 王郁倫攝影

拜會客戶時,何麗梅必定詢問:有什麼需求?認為台積電哪裡可以做得更好?從客戶端多了解一點。

其次是發揮同理心特質。 現在台積電7奈米製程產能需求很滿,不少客戶擔心拿不到足夠產能,何麗梅說,這時就要跟客戶好好溝通,誠懇誠實地展現同理心,體認客戶一定很焦慮,瞭解客戶的處境,盡量想辦法幫忙。

「業務更重要是看行為,」何麗梅說,說話要算話、不說假話、盡心盡力為客戶著想,這些聽起來很抽象,舉例來說客戶需要設計支援,台積電就要動員研發及DTP人員幫忙;客戶有時間壓力,就要放資源協助;客戶嫌決策太慢就要加速,「讓客戶看到你為他在努力,」是信任的基礎。

扛4,000億元業績重任,拚一個業務魂

從內勤變外務,何麗梅兼任業務職務已7個月,她謙虛地說,她比較有財務魂,但還沒有業務魂,現在還在學習階段。

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台積電總裁魏哲家詢問財務長何麗梅可否幫忙?看好她有同理心特質
圖/ 簡永昌

「台積電是很好的公司,我們是很重要的產業,台積電的重要性比我對台積電的愛更高。」何麗梅說,有次在論壇上,聽到一家新創客戶分享透過台積電之力,業務持續成長,內心也相當感動。

台積電目前美國以外市場營收占比約4成,換算約4,000億元以上的規模。要扛下業績成長的重任,何麗梅的新角色備受期待。

是否也鼓勵其他高階主管追求新職位成就?何麗梅笑說,這很難講,不同人差異會很大,「我認為每個人只要有價值,就要努力發揮價值。」

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責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #台積電 #魏哲家
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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