小藍杯能洗白嗎?瑞幸咖啡董事長換人、高層大清洗,盼走出財務造假陰霾
小藍杯能洗白嗎?瑞幸咖啡董事長換人、高層大清洗,盼走出財務造假陰霾

縱然爆出財務造假,導致股價暴跌逾9成,被那斯達克摘牌下市,甚至被中國輿論指責為民族之恥,眾叛親離的瑞幸咖啡,仍舊拚了命想活下去。

瑞幸於本週宣佈任命郭謹一為董事長兼執行長。郭謹一在5月時成為代理執行長,臨危受命接下帶領風雨飄搖的小藍杯、走出醜聞風暴的重責大任。

延伸閱讀:拆解瑞幸的跨國騙局:你喝的不是咖啡,是資本的眼淚

除了郭謹一成為正式CEO之外,根據《彭博社》報導,查揚、劉峯、曾英及楊傑等四人也被任命為獨立董事。目前瑞幸的董事會由5位獨董及3位管理董事所組成。

公司高層大換血,瑞幸想擺脫財務造假醜聞

這項人事任命背後,伴隨著過去幾個月來,瑞幸對公司高層的的大清洗。在瑞幸自曝於過去三季的財報,偽造至少3.1億美元的銷售額後,執行長錢治亞、營運長劉劍於5月雙雙解職。

且經過7月5日、12日兩次股東大會後,股東們更將陸正耀拉下董事長寶座,黎輝、劉二海、卲孝恆等三位獨董也被迫離開董事會。

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儘管爆出嚴重醜聞甚至被摘牌下市,瑞幸咖啡持續整肅高層,期望能重新出發。
圖/ rafapress via shutterstock

雖然成功將陸正耀拉下台,但也有人懷疑,這是他老奸巨猾的一步棋,陸正耀是瑞幸咖啡的最大股東,擁有超過36%投票權,離開董事會的同時,他提名了曾英及楊傑兩位新董事加入。《日經亞洲評論》提到,有關係人士擔心陸正耀可能藉此操弄公司對財務造假事件的調查方向。

不過,英屬維京群島近日的判決批准銀行清算陸正耀持有的瑞幸股份,會計師事務所畢馬威(KPMG)將成為瑞幸咖啡的最大股東。

陸正耀曾對投資者表示,「我的風格可能太激進,但絕不是要設局欺騙投資人,我真心想把企業做好,創造社會價值。」然而,後續針對此事件的調查顯示,陸正耀極有可能對造假知情。

瑞幸的大起大落

瑞幸曾經是中國新創界裡的一個傳奇。成立6個月估值便超越10億美元登上獨角獸的台階,且成立兩年後就在那斯達克上市,締造中國企業最快赴美上市記錄,其市值一度超達120億美元,媒體讚譽它是中國的星巴克。

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瑞幸成立兩年便在那斯達克IPO,創下中國新創最快赴美上市的記錄。
圖/ rblfmr via shutterstock

但這枚被投資人看好的新星,最終隨著謊言被戳破而隕落。今年1月底,在瑞幸剛籌募完一筆新融資後,知名做空機構渾水研究發布一份匿名報告,指控瑞幸多處造假,不僅分別虛增2019年第三、四季69%、88%的銷售額,咖啡外品項的營收也高估400%,這使得瑞幸原先聲稱轉虧為盈的門市,實際可能虧損28%。

瑞幸起初對財務造假的指控矢口否認,但最終於4月初承認造假,讓瑞幸的股價崩落93%,並在6月底被迫下市。

瑞幸的醜聞也讓中美關係更為緊繃,為防範類似的情況再次發生,那斯達克建立新規對中國新創上市設下最低資本要求,美國政府也通過《外國公司問責法》,要求三度無法符合監管要求的外國企業下市,令未來所有希望在美上市的中國新創,前路變得更為坎坷。

資料來源:Nikkei Asian ReviewBloombergCNN

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #瑞幸咖啡
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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