拯救百年老行庫!滙豐未來3年裁員3.5萬人,改革大刀怎麼揮?
拯救百年老行庫!滙豐未來3年裁員3.5萬人,改革大刀怎麼揮?

在發表2019年不堪的成績後,滙豐銀行(HSBC)宣佈公司將進行大規模重組,預計在未來3年內裁員3.5萬人,企圖為這間每況愈下的百年老行庫力挽狂瀾。

滙豐今(18日)公佈的2019年第四季財報中,全年營收同比前年成長4.3%達到561億美元,淨利卻大幅跌落33%至133.5億美元,遠低於外界所預期的198億美元,在財報及重組計畫公佈後,滙豐股價一度下滑約3%。

淨利衰退33%,武漢肺炎疫情、英脫歐添變數

令人擔憂的是,不光去年利潤衰退,武漢肺炎(新型冠狀病毒)的肆虐,更令前景不容樂觀,臨時執行長諾艾爾.奎因(Noel Quinn)透露,疫情將重創中國及香港地區業務,產生額外的貸款損失並減少交易量,影響今年表現。英國脫歐也替未來業務增添幾分變數。

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滙豐預期新型冠狀病毒疫情的籠罩下,2020年中國及香港地區的業務將受到影響。
圖/ Pixabay

面臨危難關頭,滙豐決定大刀闊斧推動改革,對表現不如預期的歐美業務進行裁撤整併,將重心放在亞洲區域上。儘管進軍歐美市場20餘年,滙豐超過一半的營收、90%利潤依舊是由亞洲地區貢獻。

滙豐啟動重組計劃

匯豐預計在2022年底前減少約1,000萬美元的資產,以及削除45億美元的成本 。預估未來幾年的重組將產生72億美元支出,這也是匯豐近10年來第三度對組織進行策略性調整。

第一次主要是在2012年捲入洗錢醜聞後,滙豐退出部份地區業務,同時裁員上萬名員工;第二次是2015年時,滙豐縮減歐美等部份地區的資金,投入亞洲業務之中。

奎因表示,由於部份業務無法帶來預期中收益,他們將著手進行一項改革計畫,目的是創造持續性的成長、增進投資者的回報,並強化未來的投資能力。與此同時,滙豐聲稱執行長人選將在未來6至12個月內進行決定。

縮減歐美業務,把資源轉移亞洲

具體而言,滙豐計畫縮減歐洲的銷售、交易及股票研究業務,將更多資源轉移至亞洲,同時美國地區將減少3分之1的分行,並重新定調為「以國際客戶為核心的企業銀行」。

進行集團改組,裁員3.5萬人

集團內架構也將進行改組,零售銀行、財富管理和全球私人服務銀行業務將整併成一個稱為財富與個人銀行的全新部門。另外,由於重組所費不貲,這段期間滙豐將暫停股票回購,但仍會繼續發放股息。

奎因預估經過這項重組計畫,未來3年內總體員工人數將從23.5萬減少至20萬,意謂著滙豐將揮下裁員大刀大砍3.5萬人,外界估計英國可能是本次重組影響最大的地區,身為滙豐僅次香港的第二重鎮,當地擁有約4萬名員工。

滙豐期望藉由這次重組,快速擺脫部份收益微薄的業務,例如目前正處於待售清單的法國銀行業務,並再次將重心放在亞洲業務上。

資料來源:Nikkei Asian ReviewReuterBBC

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #裁員 #武漢肺炎
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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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