「融資購併」開始登台!
「融資購併」開始登台!
2004.01.15 |

2003年國內開始掀起企業購併熱潮,預計在國外流行超過20年的「融資購併」(Leverage Buy Out,簡稱為LBO),將會隨著國際化腳步「登台」;近期一家創投基金成立,即已窺見LBO的雛型。
LBO係使用比較少的資金(大部份為融資方式),在比較短的時間內(通常是6個月到12個月),將買下來的公司分割成好幾個不同的板塊或是進行重新整治之後,再以較高的價格予以出售。跟一般企業購併最大的不同在於,第一、磨合期很短;第二、必須擁有包含律師、會計師、管理顧問、投資銀行家經驗等陣容堅強的「專家團隊」,一組人員負責將買進來的公司迅速分割,一組人員負責經營與運作,一組人尋求買主,讓標的物在短期內不會虧損、甚至出現獲利,才能夠賣得到一個好價格。
位於美國德州的RJR Nabisco國際知名集團,於90年代初期被分割為RJ Reynolds Tobacco與Nabisco,即是目前世界第一的LBO公司KKR(Kohlberg Kravis Roberts & Co.)的傑作。當年這椿LBO案的金額高達250億美元,KKR 公司大約耗費了兩年左右的時間來研究這個集團,等到時機成熟、資金到位後 ,立即著手進行,買進、分割、重整與經營、賣出,短時間之間即賺進了9億9000萬美元。這件轟動國際金融市場的LBO案件甚至被拍成電影,迄於今日仍 無人能出其右;而KKR也因為接手這個案子而聲名大噪,接下來的15年之間, 總共承辦了115個LBO案件,經手過的金額累計高達1140億美元。

新行購併型態值得關注

我的第二個工作在美國的Prime Computer做電腦工程師,當時Prime Computer與DEC、Data General及Wang Lab等並列為80年代國際中型電腦(Mini Computer)公司四大天王,在1987年10月華爾街迸發「黑色星期一」的崩盤事件時,這四檔個股股價甚至還逆勢上揚。不過這四家公司現今均已消失,不約而同成為企業購併的「最佳標的」。當年我即親自經歷過LBO案,原本Prime Computer想買下一家Computer Vision公司,結果1990年卻被一家LBO公司Holiday Holding以「惡意蒐購」(Hostile take over),一舉吞併了Prime Computer及Computer Vision,再透過LBO的策略轉手賣出之後,公司亦賺了上億美元。
整個過程高潮迭起,致勝的先決條件是,眼光要快、狠、準,同時要有一群各行各業且超高水準的專家,而且要能夠有充足的融資管道,在購併前就必須要規劃好詳細的「作戰計劃」與「轉賣計劃」,最重要的是,標的物通常是上市公司。李察吉爾跟茱莉亞蘿勃茲主演的經典名片『麻雀變鳳凰』,劇中男主角所從事的行業即是LBO公司的合夥人。
最近台灣放寬創投公司的投資範圍,市場上同時也出現一檔具有LBO雛型的創投基金成立,這種涵蓋創投、購併、基金以及融資等各種金融活動中重要環結的「融合舉動」,在台灣金融界上堪稱為創舉,意謂著台灣在金融操作國際化上,又向前邁進一大步。預料在購併熱方興未艾之際,這種頗適合台灣中小型企業的融資購併方式,或可成為另一種值得關注的嶄新購併型態。

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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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