兼職夜店DJ、愛搭地鐵,寫下Apple Card奇蹟的高盛CEO,如何帶金融巨象跳舞?
兼職夜店DJ、愛搭地鐵,寫下Apple Card奇蹟的高盛CEO,如何帶金融巨象跳舞?

蘋果(Apple)於8月啟動Apple Card服務,這張信用卡在發行一個半月後,從銀行放出的信用額度就高達100億美元(約新台幣3,076億元)。

截至9月,Apple Card持卡人的未還款金額已達7.36億美元,雖然很難用這兩個數字就判別信用卡的成績,但第一次發行個人信用卡的高盛(Goldman Sachs)非常滿意,宣稱Apple Card是「有史以來最成功的信用卡發行」,更是公司一大里程碑。

高盛執行長大衛.索羅門去年上任,對內、對外全面整頓

華爾街投資巨頭高盛成立150年,透過投資銀行、證券與金融商品等業務奠定領導性地位,但當最大的獲利來源、債券與期貨在總營收占比逐步降低(由2009年的72%降至2018年的37%),他們開始將業務由與大企業間的交易與財務管理服務,拓展至小公司以及個人帳戶。此番與Apple合作推出Apple Card,正象徵著跨足新領域的開始。

而帶領這項改變的關鍵人物,是2018年新上任的高盛執行長大衛.索羅門(David Solomon)。他曾應徵高盛分析師職位遭拒,後來透過朋友引薦,一路由高盛的投資銀行部門、營運長,到現在成為領導整個企業前進的董事長暨執行長。這位新執行長如何為高盛帶來新氣象?

1. 策略調整:從只顧大公司,到在乎個體戶

原有獲利來源的成長力道降低,索羅門發現公司應該跳脫只跟大型企業合作的模式,展開與較小型企業的合作,或提供個人金融服務,這樣的策略轉變衍生出Apple Card。

但因為多數銀行不會公布單一信用卡的表現,目前難以與市面上其他卡別做比較,「有史以來最成功的信用卡發行」一詞,也是高盛與蘋果自己對外的宣示。

2. 捨棄傳統:與成效無關的制度都刪除

高盛內部有一些與工作成效無關的規定,包含要求員工服裝及鞋子的顏色、以及辦公室內禁止攝影。索羅門上任後就取消了這些規定,甚至還經常在個人社群網站發布辦公室內的照片。此外,他也取消了員工背景檢查中的「藥物檢測」這一環。

雖然此舉帶來的觀感兩極,但索羅門說:「我想省略掉公司內繁雜的科層,我們可以做些事讓內部變得更和諧與互相尊重,而非嫉妒或害怕彼此。

3. 開放溝通:想跟老闆對話不用預約,敲個門就能進去

隨著公司規模愈來愈龐大,基層員工想跟老闆談話,通常需要提早預約時間。不過索羅門為了提倡企業內多溝通的風氣,不只部門間可以互動,想跟老闆說說話,也只要敲敲門報備即可進去。

此外,他也在總部11樓打造一個「空中大廳」,方便與員工面對面談話,取代過去以語音廣播與近4萬位員工溝通的方式。

4. 數據管理:嚴格檢視每位員工帶給公司的貢獻

雖然解除了辦公室內的一些規定,但大衛也有鐵血的一面,他將過去在投資銀行部門的管理方式拓展到整個公司,以數據嚴格檢視每位員工的表現

在工作上,可以知道每位員工為公司帶來多少收益;在人事行政上,亦能掌握出勤狀況。他會親自檢視這些數據,並在年末針對個別員工進行檢討,若表現未達標準,他會不留情地請對方離開。在索羅門的工作哲學中,建立「紀律」是非常重要的事情

白天是傳奇CEO,下了班變身夜店DJ

「金融界少有具備戰略頭腦又能顧及所有細節的領導者,但索羅門就是這樣子的人。」索羅門任職於美國投資銀行貝爾斯登(Bear Stearns Companies, Inc.)時的主管、現為古根漢合夥公司(Guggenheim Partners)執行董事長的艾倫.史瓦茲(Alan Schwartz)這樣形容他。

他在工作上表現亮眼,不過這位CEO還有一個更不為人知的特點,脫掉西裝與襯衫,下了班他是夜店最受歡迎的DJ,眾人稱他為「D.SOL」。他在接受《財星》(Fortune)採訪時曾表示,當初很多人要他考慮一下,「為什麼別人不叫我停止打高爾夫球,卻叫我考慮不要當DJ?我為什麼不可以?就因為我是個CEO嗎?

同樣的率性也反映在他愛搭地下鐵的性格上,很多人會直覺性地認為年收入2,300萬美元(約合新台幣7億元)的他應有專車接送,但他卻回覆:「搭地下鐵真的快多了,紐約市長都能搭地鐵了,我為何不可?」

索羅門之所以一上任就受到熱議,不僅是因為高盛甚或整個華爾街正處於劇變情勢中,其與眾不同的自我風格與領導哲學亦是原因之一。至於索羅門的上任是否能成功帶領高盛突破變動的市場、擺脫前陣子兩位公司前高層涉嫌從馬來西亞投資基金1MDB盜領鉅款醜聞的陰霾,就等時間來解答。

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:經理人;作者:鐘敏瑜

關鍵字: #Apple
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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
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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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