忽視「雇主品牌」與三個經營面向可能對企業帶來的隱形殺傷力|數位時代 BusinessNext

忽視「雇主品牌」與三個經營面向可能對企業帶來的隱形殺傷力

2020年疫情為我們帶來了始料未及的困境和轉變，為什麼企業開始關注「雇主品牌」？從公關危機事件來看雇主品牌的重要性。

企業夠知名就是雇主品牌？

其中，這幾年國際間很重視「雇主品牌（Employer Brand）」的經營操作，但多數人會把品牌當作雇主品牌，甚至認為企業夠知名只要叫得出來也就是雇主品牌！其實這是錯誤的觀念，尤以高速發展的社群自媒體發展，近幾年時常發現知名企業因為沒有做好雇主品牌，當網路上社群上出現負面訊息，都有可能直接和間接性的品牌耗損。

其實雇主品牌就是企業對市場第一道防火牆，這幾年國內的義美、國外的蘋果（Apple）、臉書（Facebook），三星電子（Samsung）等，以上的企業時不時有都有網路上的負面口碑危機，但都能平安度過甚至企業更因此壯大，那企業該怎樣面對雇主品牌呢？

雇主品牌有包括吸引、團結、激勵、適應、帶動、文化等6項功能，若企業主執行得宜，試想當企業在網路上發生負面訊息時，曾經買過的消費者，曾經工作過的職員和合作過的夥伴，都能挺身而出說出實際的狀況，那負面性的攻擊和危機是否就會協助企業降至最低呢？所以企業要重視好雇主品牌，那該怎樣做呢？推動品牌建設，簡單說可以從以下幾點：

創辦人和高層人員扮演好品牌大使的角色

HR重視留存和流失的人才對於企業的印象向心力和宣傳品牌含義

行銷和公關則要統一雇主品牌和品牌價值一致性

對外業務相關的單位則要肩負消費者感受公司價值和雇主品牌的一致性

消費者相關於網路上的任何評價，請拉高層級對應並且有直接性的互動

消費型態轉移，數位轉型從何開始

疫情產生了共享經濟的宅配外送市場大爆發，而各電商平台蜂擁崛起、OMO的操作觀念，正逐步深入各產業當中，後疫情時代因疫情延燒一整年的關係，造成消費習性轉移，企業主們要深知現今的市場操作不再只是做好口碑，更要了解你的消費族群是從何得知你的品牌和商品，甚至要了解商品在網路市場上的關鍵字搜尋和平台屬性，這樣才能事半功倍協助企業主在後疫情時代將市場較無痛地轉移到數位平台當中，那是否實體的消費習慣就會大大減少呢？其實疫情階段台灣與全球相比，有如平行時空，企業主可以關注以下幾個操作，應可以協助企業與同業不同的發展方式。

了解遊戲化行銷的方式進行銷售，任何的消費搭配上遊戲行為，是讓消費者最無痛的品牌養成模式。

釐清數位化和數位優化的不同，企業尚未釐清這兩個差異，先別思考數位轉型能幫助企業有多大的發展

數位化和數位優化並非企業已經有粉絲團或將商品上架於網路中就是數位化，數位化的基礎來自於觀念和數位市場的定位。

若企業需靠實體參展的朋友，可以思考如何用網路操作先將關鍵字和媒體影響力加諸於網路世界上，讓網路無遠佛屆的傳播力，先讓需要你的廠商認識你。

資訊爆炸的年代，若你的企業著重於生產或行銷資金有限，就該趁後疫情時代，社群媒介的裂變式發展，加上自媒體造就了消費市場的關注及轉移，團媽和社區型團購一定是著重商品開發和資金有限的企業主首選，國內知名的便利商店就因掌握了社區型團購原則，營收翻了好幾倍，至於一些隱形冠軍型的團購企業如：福貓、藝人陳昭榮公司等，也因掌握了線下團媽操作的模式，讓企業營收因疫情關係創造出非疫情時代的高營業額的成績。

企業主們切忌一點，現今的世界已非一條龍自己拓通路的年代，更多要注意的操作是各司其利的找到對的合作夥伴和通路，強強聯手才能面對後疫情時代來的多變化考驗。

結語

最後要提醒企業主們後疫情時代最重要的事，在網路世界中，有人說企業的轉型不是創辦人更不是其他因素，反而是疫情造成企業不得不面對轉型的情況，而企業主們有在後疫情時代思考過二代接班和有實質權限的青壯派，可能是重要的經營或數位推手嗎？由於後疫情時代消費的轉移，我們所認知的市場因為OMO的習性和破碎資訊的氛圍，造就了多數人得到的訊息第一手可能非傳統傳播的方式而是數位資訊，而最了解數位生態的可能來自於企業主的二代或青壯派，這時候企業要站穩於後疫情時代，在不影響生意大方針主軸下，或許是一個可以讓二代操練和青壯派實質操作的最好的年代。

疫情已造成全球性的轉變，不變的是人性需求的那一面，但企業主們能夠在後疫情時代看見筆者以上四點的提醒嗎？有句話叫做耕耘今日成就明日，希望2021年開始，新的思維新的操作方式在疫情期間都撐過了，在後疫情時代能夠再創企業巔峰！

責任編輯：郭昱彣

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場）

當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名：https://bnex.tw/9f7my4

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