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

**
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

**
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?

往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓