阿里巴巴的「滅絕師妹」是怎麼煉成的?
阿里巴巴的「滅絕師妹」是怎麼煉成的?
2019.09.10 | 人物

李繁蔭的父親70多歲了,他不知道什麼是電商,問女兒「你在阿里巴巴做什麼?」李繁蔭講了兩個頗為得意的故事,她父親汗都下來了:「第一,你在跟同事和老闆吵架;第二,你在叫公司賠錢。

一身不超過300塊錢(約新台幣1,312元)的網購裙子,一頭利落短髮,身材不高,眉眼帶著溫州人特有的精明。如果不是已有接觸,很難把眼前這個44歲的女性和「手握8套房,房產證排開像撲克牌」的「貞一」聯繫起來。

比起真名,花名「貞一」在阿里巴巴更加響亮。雖然只是個對接商家的內部職級為「P7」(專家)的客服,貞一在超過10萬人的阿里巴巴內網卻是意見領袖,體現受認可程度的「芝麻」不在馬雲之下。

在進入阿里巴巴之前,她是最早在淘寶上賺到錢的那批人之一。淘寶2003年創立,第二年就開始在淘寶開女裝店,三年經營下來,35 歲的貞一基本財富自由,店鋪拿到了2個皇冠,被評為2007年中國的十佳網商之一。

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李繁蔭(李凡英)曾是2007年中國的十佳網商之一。
圖/ 品玩

當時阿里巴巴的吉祥物還不是淘公仔,而是螞蟻雄兵,但已對「七八個人十來杆槍」的貞一頗有渲染力。有商家背景的她決定關掉淘寶店,去阿里做客服。

老實說,她實在算不上一個完美客服——按照阿里巴巴的電話禮儀,客服遇到商家辱罵,需連續提醒三次以上才可掛電話。貞一經常違規掛電話不說,還老罵人——從自己的上級到隔壁部門的上級,再到阿里巴巴集團合夥人。

罵出來的名氣

貞一在阿里的名氣,可以說完全是靠「罵」出來的。

她曾處理過一個因平台漏洞導致商家損失4,500元(約新台幣20,000元)的案例。業務方和客服一致認為平台有責賠付,但協商了將近一個月,卡在了財務上。技術部門的財務說要業務部門的財務提,業務的財務又說要對方提,貞一惱了:我們都在一個群裡,還推來推去的。她放話:「晚上8點之前你們一定要給我一個結果。如果你們沒有達成一致,我就升級到你們的主管,如果你們的主管拍不定,那麼我再升級到主管共同的主管。」—兩家財務共同的主管是阿里巴巴集團CFO武衛。

這話財務信。貞一罵過級別最高的是阿里巴巴集團合夥人。因客戶資料和管控措施過於教條被質疑,合夥人出來辯論,但被貞一全盤反駁,還被公開指「玻璃心」——要知道在「擁抱變化」的阿里巴巴,今天隔壁部門的業務負責人明天可能會變成客戶體驗的最高老闆。

她的底氣首先是有錢,然後是對業務的極度自信。從業10年,業務零錯判,「我無畏,因為我已經財務自由了,阿里給我的工資只占我收入的很小一部分。我不想升職,也不怕離開。」

貞一告訴財務,無論升級到武衛還是阿里巴巴集團CEO張勇那裡,對她都毫無障礙。問題很快得到了解決。這種工作方式並不能得到所有人的認可。有高層稱讚貞一很「阿里精神」,但也有高層認為解決問題不能這麼措辭激烈還帶情緒。貞一覺得有點委屈:「我好好說的都沒用,一定要話說得很難聽,要打要殺才有人管。再說了,我做小二的,又不是做小三,服務好客戶就行了,為什麼要人人都喜歡?」

「誰不批,我就讓他開他外婆父母的死亡證明」

2018年,貞一接到了一個賣家要求過戶淘寶店舖的案例。這事兒特殊在於,賣家開店時還在讀高中,未滿18歲,父母又不支持,只有外婆給了2,000元(約新台幣8,746元)啟動,登記店舖時只好用了外婆的身份信息。外婆過世後,開了8年的老店他不捨得關掉。

按照阿里巴巴的店鋪過戶規定,店家需要出示登記人信息(也就是外婆)雙親均死亡的證明,確認第三方沒主張權利,才能辦理過戶。但是外婆出生在1924年,去世時已經92歲高齡,她的父母早在1949年建國前已經去世,那時戶籍制度都沒有建立起來,去哪裡開死亡證明?

這規定逼死人。貞一搜索了全國現存110歲以上的老人數量,認為過戶基本上沒有風險。但法務的同事告訴她:理論上有存活的可能,那過戶就存在風險。

貞一急了:「我們這麼大的平台,這一點風險為什麼不能承擔?當平台風險完全可控、人完全可以判斷的時候,沒有必要讓商家提供不可能提供的憑證。 」

幾番撕扯之下,貞一決定走特批。在廉政監察嚴格的阿里,特批需要向幾位老闆層層送審。她以個人名義擔保風險,在阿里巴巴內網放話:「 審批流程卡在誰的手裡,我就找誰要他外婆父母的死亡證明。如果拿不出來,以後誰都不要跟我提「客戶第一」的價值觀,如果跟別人講「客戶第一」,我還要去砸場子!

貞一承認,大方向上看,這些規則沒有問題。但她只求解決個案,「這套流程在這個個案上就是極其不合理,說到天上去你也不合理。」

幾番「鬧騰」之後,最終店家順利辦理過戶。

經過這事兒,貞一發現商家開死亡證明和過戶公證都很難。全國公證處標準各不相同,很多公證處甚至拒絕出非紙本的所謂「放棄網店繼承證明」。有些商家為了公證,專程趕到上海和杭州的兩家公證處開證明,開不到的商家無奈之下只好放棄過戶。

公證處可不是阿里巴巴的,貞一沒法去「撕」,但總想做點什麼。這跟KPI毫無關聯,貞一卻付出了比本分工作更多的心力:在調取支付寶人臉識別等實人認證結果的時候,業務部門因等級不夠拒絕了調用申請。貞一利用她的的影響力說服了業務同事。2019年,阿里巴巴和福建省鷺江公證處合作推出了全流程互聯網「公證雲端平台」,可以足不出戶在線辦公證,減輕了舉證成本。

在全局的角度看一個產品或理解一個業務對錯很難,但在貞一這裡,從個案去看特別簡單。

有商家報名促銷活動時,因報錯庫存,交8萬元行銷位費,但只銷售了5,000元。糾紛升級到貞一這裡時,已經爭了很多輪。業務和法務認為規則完整,庫存是商家自己填的,平台無責,就算上法庭也不會敗訴。

貞一認為哪怕業務無責,費用也一定要退:「法律是底線,不是目標。業務是無錯,但這個商家的遭遇就是顯失公平。我們天天說讓天下沒有難做的生意,一個商家哪怕是瞎、手抖,賣幾千多的東西要交幾萬費用,這難不難?**別人不會看規則是否完整,只會說阿里巴巴這麼小氣。 **」

兩個月後,那位商家早就放棄賠償,貞一卻為他爭回了6萬多元(約新台幣260,000元)的退款。

「這是披著正義外衣的刻骨傲慢」

在貞一的理解裡,「客服」並非溝通者,平台如法官,被處罰的商家是「嫌疑人」,她的角色是「嫌疑人的辯護律師」。哪些人要去辯護,哪些人要給一線生機,既要結果正義,又要程序合規,貞一自有判斷。

有家店因引流到微信售假,被業務部門永久封店——阿里巴巴的平台規則是,售假屬嚴重違規,積24分,達到48分就永久封店。

雖然明眼人都能看出售假,但貞一發現這家店的行為並不包含在「嚴重違規」的4條規則裡,於是把48分改成24分。她對同事解釋:「不是我要維護賣假貨的。他賣假貨我下次一定能抓到。業務可以有自由裁量權,但死刑不應該被自由裁量。你怎麼知道今天業務不是因為心情不好,就判重一點?明天可能也一模一樣的違規情況,他又覺得可以了。 殺人容易救人難。」

彷彿一個身處江湖的俠客,殺掉一個人還是拯救一個人,都在瞬間做出決定。而這個一線客服,還對「程序合規」和「結果正義」提出嚴苛的平衡,也就是「死也要死得明白」

按照慣例,店鋪因欺詐被處罰後,只被告知處罰結果,具體欺詐了什麼、為何被判欺詐一概不知。她認為這些細節應該告知商家,技術部門卻堅持這會讓商家鑽平台漏洞,質問她是不是賣假商家搬來的救兵。

貞一橫著眉毛像個俠女:「平台越來越大,你這是披著正義外衣的刻骨傲慢。

「抓取邏輯才是核心要保密的,但商家幹了什麼肯定要告訴他。你連這個都不能告訴,那就是你技術搞不過賣假商家,趕緊去完善你的技術吧。」

從公司形象考慮,而非一筆賠付款、一城一池的得失;糾正錯誤漏洞,防止一大批沒有問題的人被誤抓……這個視角看起來更像一位運籌帷幄、決勝千里的將軍,而非一線基層的員工。貞一的想法卻是:我只願意永遠在基層。

「阿里張小敬」

「在基層「撕」得這麼辛苦,為什麼不成為「法官」呢?」我問她。

「如果我是法官,視線不一樣的,我肯定覺得我定出來的規則完美無缺,因為我離「嫌疑人」已經非常遠了。」她說。在阿里,什麼層級就要背負什麼責任。她知道,遠離基層之後,所做的決策會無可避免地偏向平台。

也不是沒想過離開。2016年,客服業務調整,基礎服務全部切出去,貞一前所未有地空了下來。組織讓她去「賦能」把這一套複製給更多的人,但她覺得這是性格使然,沒法複製;組織讓她去帶團隊,但她覺得自己沒有產品化思維,沒有全局觀,帶不好團隊。

找不到存在價值、不知道是否還被組織需要是一件很可怕的事。她想走,又擔心「** 有一天阿里很輝煌,但它只跟我的過去有關,會覺得特別遺憾。** 」

主觀上不想放棄,那就被淘汰吧!考評兩個「1」就會被淘汰,貞一想讓主管打1,但被罵了一頓:「有沒有毛病,我想給你打1就可以打1嗎?你做的事情實在打不到1。」

求「1」不得。幸好客戶體驗事業部很快業務調整,貞一找到了專門解決跳樓和自焚等高危案例的關鍵體驗部門。

處理高危部門經常碰到極端案例——商家發來張一隻腳踩在樓頂、一隻腳踏空的照片,威脅客服撤掉處罰。遇到這種情況,貞一的同事們會溫和地勸說,但貞一從來不這樣做,她說自己的血一半是熱的一半是冷的:「我不相信他會真的跳下來;如果真跳,你人在北京和上海,我杭州一條電話線攔得住你嗎?就算規則完善沒問題,真跳了連大老闆的KPI都要掛,那我只是一個陪葬的。 」

她說從沒有疲勞的時候:「遇到這種可以吵架場合,我就特別興奮,血液在沸騰,我可能基因裡面很很喜歡這種激烈對抗的方式。」

也有被處罰的商家庫存積壓、幾十噸蘋果爛在倉庫的故事,這種時候總有同事在內網幫忙促銷。貞一從來不做這種「好事」。不是因為沒有意義,而是堅持「每個人都需要為自己的行為付出代價」——如果因為生活困難就不處罰,對那些正經一筆一筆做生意的商家不公平。不能因為弱就有特權。

貞一給自己的評價是「亦正亦邪 」。她不覺得自己能夠代表阿里巴巴的價值觀,阿里應該有更加純粹正能量的人來代表。2011年,淘寶經歷賣家「十月圍城」的時候,貞一興奮地摘了員工證,鑽進人群裡去看熱鬧。

「我這個人挺矛盾的,我堅持、認可的東西,就會拼盡全力。有一些東西可能組織覺得很重要,我不care的,誰來講都沒有用。

「阿里縱容了我」

在因價值觀「洗腦」備受爭論的阿里巴巴,貞一併不覺得自己被阿里改變,「是阿里縱容了我。一家公司真正相信這種東西的,我這種人才能夠所向披靡。」

「我在阿里生存了十年。我所有想做的事情在這裡都能實現,我這樣橫衝直撞從來沒有受到過任何打壓。」——不管外界對阿里價值觀持何種態度,得承認,在大多數嚴禁越級匯報的公司,貞一這一套根本行不通。

有人問她,在阿里這一套沒有遇到過挫折嗎?貞一答「很遺憾,從來沒有。」

在一些敏感的輿論當口,比如月餅門和一系列「抄襲事件」過後,貞一會作為反方代表,受邀與阿里巴巴CTO行癲和阿里巴巴人力資源副總裁蔣芳等集團合夥人一起協商,她的意見往往跟組織完全不同,但從沒有人要求她在內網引導輿論,「這個很難得的」。

貞一沒有被供起來成為一個標竿符號,也沒有被宣揚為好人好事,她還是在一線繼續做著普通的工作,在這份工作裡,她的理解和判斷仍舊得以高速運行。

2014年,她獲得淘寶服務最高獎「服務大使」,2016年她獲得集團CCO個人服務個人最高獎,阿里巴巴集團正式頒稱「滅絕師妹」。

和同事們一樣,熱愛跳舞的貞一也報名了阿里巴巴20週年的晚會慶典表演。這個時候,她不想缺席。

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圖/ 品玩

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:品玩

關鍵字: #阿里巴巴
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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