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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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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