企業經理人待遇兩極化
企業經理人待遇兩極化
2003.11.01 | 人物

最近,關於企業經理人的薪水問題,都被放到聚光燈下來討論。先是美國證券交易所董事長葛拉索因為領取1.4億美元的巨額年薪,被砲轟下臺,兩個星期前,台灣北銀總經理因為傳言原先五百萬元的年薪,在加入富邦金控後上升到兩千萬之譜,而慘遭撻伐。去年以來,台灣上市公司,尤其是電子業的員工分紅入股(Stock Bonus),更是外資群起抨擊的對象。

**計算薪水沒有完美公式

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代表股東經營企業的經理人值多少錢,一直是費解的謎團。看倌們,如果你有機會替你的老闆打考績,你給他們一年多少個蹦子兒?是你自己的五倍?十倍?還是一百倍?
根據美國財星雜誌和商業周刊的統計,如果包含股票在內,美國企業執行長的年度總報酬,約是一般員工的一千倍,歐洲和南美洲,也都超過二十倍,日本大約是十五倍。統計中沒有包括台灣,不過一般認為,如果不包括股票,台灣企業總經理的價碼,應該是員工平均的三到十倍,但是加上股票,新竹科學園區出現超過百倍的差距,也不足為奇。
薪水這東西實在微妙,企管學者設想了許多種方法來探究,甚至決定執行長的報酬應該如何。
說穿了,也不過那幾套,例如以公司規模來決定基本薪資,再以獲利或是市值的增加來決定年度紅利,但是基本精神雖在,卻永遠找不出一套完美的公式。
台灣企業總經理的待遇,主要不外乎年薪和紅利,如果北銀總經理數字屬實,以絕對值而言,遠遜於電子新貴,如果再加上股票紅利,絕對是連電子業經理人的零頭都不到,北銀總經理薪資被小題大作,反映了台灣社會「高科技資本主義,金融傳產社會主義」的分裂現象,也就是容許電子產業吃香喝辣,其他產業就得勒緊腰帶。

**電子與金融敘薪大不同

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以「財團」的定義為例,外資法人很難了解,為什麼同樣是民股掌控的企業,台灣的輿論視富邦集團為財團,卻不認為聯電是財團。更何況富邦集團是創辦人蓽路襤褸創辦的,聯電反而是經營團隊藉由股票分紅從政府手中接管的。
在稅負的待遇上也是一例,高科技產業,總有獎投條例等名目來合法避稅,員工股票分紅,又依面額課稅,享有極大的節稅效果,但是傳產和金融業,不但得足額納稅,還會被懷有敵意卻又看不懂財務報表的立法委員,天外飛來一筆指控逃稅。
對台灣傳產及金融業最致命的一擊,還是在敘薪。以金融業為例,美國金融業的待遇,遠遠凌駕於其他產業之上,除了金融業對規模經濟的仰賴極深,管理責任較重,更由於金融產業的管理團隊,具有防弊的額外重責大任。台灣金融業的亂象,有許多導因於金融業待遇太差。
舉例而言,共同基金經理人年薪不及兩百萬,但是外界的誘惑,例如與公司派聯手炒作,看似可以輕易進帳千萬元,難怪鋌而走險的大有人在。應當建立的制度是拉高薪資水準,但是對於違規的人嚴懲並且永不錄用。
因此,對台灣的企業界而言,問題應該不是總經理會不會拿的太多,因為嚴格來說,他們拿的還不算太多,該問的是,拿到錢後,他們有沒有做到興利除弊?

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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