專精模型製作啟發管理能力
專精模型製作啟發管理能力
2003.11.01 | 科技

西門町萬年大樓是模型同好的尋寶聖地。在這兒狹小連轉身都有困難的模型店裡,是優派國際(ViewSonic)亞太區人力資源副總鄭秀家經常出沒的地方,假日常可看見他擠在一群少年模型玩家當中,悠游於各式各樣的模型世界中……

**三十歲與模型製作結緣

**今年48歲的鄭秀家,30歲才真正進入模型世界。擁有將近二十年的模型製作資歷,稱得上是資深模型玩家,同事朋友都說,他是個模型高手,家中三個櫃子也早已擠不下他的模型作品。
事實上,三十歲之前的鄭秀家,生活中排滿的都是工作,當時做的是研發工程師,專注於開發產品,工作是生活中唯一的重心。在一個爾然的機會裡,他開始接觸模型,突然喚起小時候,自己削木頭、做玩具的樂趣;他更發現,做模型是運動之外,紓解工作壓力,甚至是沉澱思緒的好方法,自此他就和模型結下不解之緣。
雖然,在許多人眼裡,做模型是個耗時又耗神的工作,但對於忙碌的他而言,像是有點「奢侈」的興趣,只有鄭秀家自己知道,這個「奢侈」的興趣帶給他工作上更多的力量,尤其在他30到45歲之間的工作歷程,更是受益良多。這段期間,他過的是空中飛人般的生活,一個月裡有半個月都在國外差旅及飛機上度過,但這段日子卻是他投入大量心力,做模型的黃金時期。

**從模型中悟出做事道理

**
他從其中除了紓解工作壓力,更領悟出做事的道理。他說:「做模型其實跟R&D的邏輯很像,一樣要構思、布局,學習如何將產品從無到有,並且要細心注意到每個細微的環節,否則成品一定會有瑕疵。」
尤其,從第一線研發工程師,晉升為研發部門主管到現在的人力資源主管,鄭秀家必須考慮到團隊裡,每個人不同的能力和需求,並做好人力調度的調整。每每遇到問題,他往往會從模型中找到答案。他發現,工作和做模型的邏輯有許多相通之處,「其實,做模型是具體而微妙的過程,需要整合能力,」他說。這是一個很好的自我訓練,因為,每項工作都需要高度的整合力。
面臨到整合品頸時,他總是保持耐心的找出解決方案。就像他在進行模型的製作時,也會做到一半遇到難解的問題,但是,完成後心中卻充滿喜悅。「曾經為了做艘古代沉船,裡面有段繩梯,竟然就只有一綑繩子,要自己想辦法編成……」鄭秀家說起這段故事,似乎又回到當時皺著眉頭,想要突破困難時的神情。可是,他也說,完成之後,成就感卻是無可言喻。
鄭秀家雖然只是個業餘模型玩家,他卻玩出了工作的哲理;同時,也找出了生命的節奏,讓工作與生活獲得平衡。「我一直相信的哲學,就是專業、熱誠、平衡,」鄭秀家談起他做模型的經過,竟然是依據著人生哲學而來。他相信,一個能平衡的發展興趣和工作的人,做起事來才不會慌亂。
從鄭秀家身上見不到年近半百的歲月痕跡,反而見到中年人少有的笑容和活力,應該就是懂得工作和生活平衡的緣故。

鄭秀家小檔案
年齡:48歲
星座:天枰座
現職:優派國際亞太區資訊技術服務處
人力資源暨行政管理處副總經理
婚姻:已婚
興趣:籃球

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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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