看企業生存關鍵數字,破解「虛胖」企業!
看企業生存關鍵數字,破解「虛胖」企業!
2019.08.01 | 創業

通常新創公司創辦人要煩惱的事情非常多,但最苦惱的問題是「資金」與「成長」,如果問我哪個問題比較難,我會說:「都很難!」但這都是我們需要面對的課題。因此我們經營企業除了要學會檢視公司的營運及獲利能力之外,亦要學會的功課就是打造健康的財務體質,從數字報表來管理經營策略。

翻開Amazon的財報,下圖橘線顯見Amazon營收在過去不斷地刷新紀錄,呈現一條相當漂亮的成長曲線,但相反地在淨利表現上則是相對平緩,它的策略是什麼呢?

Amazon財報
圖/ 廖家欣

從其經營數據中可以發現Amazon的經營策略上選擇將眼光放長遠,不追求「短期」立即獲利,但以 「自由現金極大化」 為目標,下圖可看出Amazon的營運現金流量、自由現金流量隨著營收規模而一路成長,Amazon不斷把它賺的錢拿去做投資,不斷發展投資在未來的前瞻領域,就如同現在AWS是它的金雞母一樣,靠著再造「第二成長曲線」,持續創造嶄新發展建構未來競爭利基,是Amazon的關鍵生存法則。

Amazon現金流量.png
圖/ 廖家欣

當然在追求新成長曲線的同時,壓力是非常大的,尤其是新創團隊,甚至因為是上市櫃公司的身分,更得面臨每季揭露財報獲利的壓力,該如何在資金規模也沒有像Amazon這麼得大的情況下,滿足企業所需追求的成長與獲利,對於股東的每一塊錢,我們需要非常謹慎的運用,所以我們非常重視營運效率指標。

有錢是「優勢」,但是沒錢卻做得出一盤事業是「本事」

我發現這種對於資金的恐懼,不是含著金湯匙出生的創業模式,是有助於激發出你的創業團隊有創新思維,專注於在用極低成本取得極大成功,在幾乎不做廣告、初期沒有媒體加持的狀況下快速成長。

在沒有資源的狀況下,你要如何要求、如何帶領大家成長?如果你無法在你的資金燒完錢,就找到一個可以持續小成本快速複製的成長方程式,那你的公司和團隊就無法活下去,不論你覺得你們的產品有多完美,想法有多領先。

有現金流的獲利,才是真正的獲利!

在對於營運的高效目標之下,我們通常會看CCC(Cash Coversion Cycle),也就是 「現金循環週期」,其數值代表企業在經營中從付出現金到收到現金所需的平均時間,效率的高低就可以反映出企業經營效率和管理效率,也能夠看出企業的發展策略,在不影響公司營運跟產品品質之下,CCC天數越短,代表其營運效率越佳。

現金循環週期 = 平均銷貨天數 + 平均收現天數 - 平均付款天數

就目前國內網路電商的CCC天數來說,平均是呈現非常特別的「負數」:-15天,講求輕資產營運電商平台甚至可以做到-33天的表現,而一直以來都以現金流為王的國際知名大型電商平台Amazon,其CCC的表現上亦呈現正向的負數,誠如前面所提到:CCC的天數越短、代表營運效率越佳,而呈現負數的狀況正能顯示出這些公司的營運效率不錯。而就這樣的成效來說,可能是因為該公司擁有了相關技術優勢,訂單存貨管理或是良好的倉儲管理成本等方式,才能打造出現金循環週期相對良好的公司。

Amazon的CCC表現
圖/ 廖家欣

很多人都說現金流是企業的血液,現金流比利潤更能說明企業真正的盈利質量,因為企業的償債能力取決於它的現金流,現金流的問題往往會導致企業「立即」死亡,但利潤問題如無法改善,只會讓企業「慢慢」死亡。

即便一家公司賺錢,但是長期無法從營業上取得現金,基本上就表示這個獲利是不健康的,很多上市櫃公司帳面上看起來賺錢,EPS很高,但因為資金積壓在應收帳款、存貨,導致要借錢發放股利或支付廠商貨款,這就是CCC沒控制好,bargain power不好所致,所以我們經營企業要在獲利跟CCC指標上同時關注並行,才能達到健康的財務體質。

責任編輯:陳建鈞

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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