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
往下滑看下一篇文章
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓