資管系是不是最悲情尷尬的科系?讓過來人說給你聽
資管系是不是最悲情尷尬的科系?讓過來人說給你聽

前幾天朋友傳來一篇關於資管系的文章,雖然離開大學已久,但因為公司長期經營與PM相關的議題,又恰巧跟中央資管還保持了一些聯繫,常回學校分享,也因此對於資管系與職涯的介接多少還有些研究,也因此特別希望能在這題目上給些看法,一來是因為希望分享給唸資管系的學弟妹一些踏入社會前的準備,二來也是分享我看到目前學校遇到的障礙跟一些寶貴的資源。

關於「什麼都會,什麼都不精」,是真的嗎?

台灣人對於專業技巧的看法,大多總覺得要會一個特定的專業,才叫做專業。但其實「管理」本身就是一門專業,也可以參考我之前寫到的為什麼管理對企業成長如此重要?,只是很多人可能會忽略管理這個專業的重要性,甚至我會說多元性。

在數位與網路世界的發達,導致所有的管理跟資訊都息息相關,不管是人資也好,行銷也好,甚至是業務推廣等等,大家都漸漸的變成什麼都要懂的多元人才;如果你真的要說這些人什麼都會,又什麼都不精,說實話,在職場打滾的人,有多少是這樣自嘲的?可能也不在少數,甚至有人因此而跑去學寫程式,確實我就在ALPHACamp看過不少實際轉職的案例。

但什麼都會真的代表什麼都不精嗎?在談管理時,與其說探討能力的優劣,不如探討你要的目標是什麼?如果你談擴增業務,這世界上業務最厲害的公司絕對不是技術能力最厲害的公司,就像談顧問公司大家都會講麥肯錫、BCG,連問IT產業相關的台灣人,可能也不多人知道Accenture,更別提到技術超頂尖的Palantir,他們可是協助美國政府抓到賓拉登的大功臣。但為何大家知道麥肯錫更多,因為品牌定位、宣傳方式、行銷手段甚至國際拓展策略等等,這些綜合技能,才讓大家知道一個知名品牌,所以各位可以想想,作為一個管理者,到底是不是一個專業技能。

如果你手握專業技能,就不用懂管理嗎?

如果你因為讀了有專業技能的領域,而開始沾沾自喜,不管是當醫生、工程師、律師、會計師,而忽略了管理,那麼當你技術能力到達極限的時候,就是你人生迷惘的開始。

如果你的環境在美國、大陸,那麼確實有更專精在專業技能培育的職涯,因為他們市場夠大,足夠讓你有好的環境做深度研究,但如果你的職涯在台灣,那麼要往職涯更高的領域前進,勢必會需要談到管理,這時候,專業技能往往會為自己帶來包袱,請容我用我自己的案例分享給大家。

遠距工作
圖/ shutterstock

延伸閱讀:91.6%上班族不滿意薪水CP值,創8年新高!平均被凍薪長達3.8年

作為一個技術人出身的我,在一開始做PM的時候,其實在一些技術議題上,是相對熟悉的,但技術議題日新月異,到了最近三五年,網頁的前後端工程結構其實幾乎每年都在變動,而當我面臨到技術議題要做出管理上的判斷時,往往會因為我自己的技術魂,而讓自己會動手一試,時間一長,團隊成員自然就會不在某些技術議題跟我做爭辯,也因為如此,有些案子的錯誤,便來自於我的無知,可以說,在一個不自覺得狀況,我成為了團隊的短板(參考短板效應)。

為了避免這個狀況,在六年前,我們開始選擇培育非技術出身的PM,雖然許多非資訊科系出身的PM在一開始會因為很多專有名詞不懂很受挫,但相反的,非技術出身的人員確實少了很多技術人的自負,自然團隊文化的養成就變得更完整,姑且很難去評估誰優誰劣,但就我的認知,團隊成員的多元性反而是有效增進團隊「管理」的,這也讓我漸漸不再是「專業導向」去看待每一個團隊,而這也是我認為許多具有專業的工程師應該思考的,如何放下自己的專業去跟所有人一起合作,達成任務,而非只是把專業打造好。

至於資管系的同學該重視的又該是什麼呢?

談管理的職涯,不同於有專業技能的人,管理的職涯十分重視「累積」,不管是人脈的累積、經驗的累積或是管理專業技能人的經驗,比如說PM等等,確實都需要累積,以軟體產業為例,我確實遇過不少人從專案助理到專案經理,再到Account Manager或是Product Manager,最後就直升C-level的職位,也是不少朋友的職涯道路,可以提供大家參考。然而面對這種職涯,在大學的時候能如何有效準備呢?有幾個我個人認為不錯的練習方法提供大家參考:

保持好奇心:

在我回學校分享的經驗,我很訝異的是很多大學的學生竟然沒聽過敏捷開發,這個在軟體產業近五年聽到耳朵都長繭的名詞,卻離大學這麼遙遠,不能只怪學校沒有教,學生是否對於這些議題具有好奇心,絕對是一大重點。在現在網路發達的時代,上上facebook就不難找到許多跟技術管理、專案管理相關的社群,或是相關的議題,如果你具有好奇心,走出學校參加一些社群,我相信都會對你學校內的所學,有相輔相成之成效,很多人或許會有種迷思是這些社群的參加者可能都是要有專業技能才能加入的,說實話,如果你還年輕,也具有熱誠,據我所理解絕對有許多社群是張開手歡迎你加入的,畢竟你最有優勢的地方,就是你有大量的時間,但許多上班族是沒有的。

要有研究精神:

不管你是理組也好、文組也好,小學科展應該都有參加過吧,從問題研究、假設結果、實驗對照組的設定到最後用實驗結果來驗證成果,這一點都不難,但許多人上了大學卻什麼都忘了。你把這個研究精神放在哪,成果就會在哪,放在系隊的管理,就會讓球隊進步,放在社團的運作,就會讓大家有機會達成想達成的目標,放在自己課業的管理,就會讓自己有效的學習,但做研究的精神講究的是一再嘗試,如果沒有深入的研究,就不會有不同於別人的成果出現,所以除了前述提到的好奇心,選定議題你就可以專注下去。

不要懼怕專業議題:

其實大學有個最大的好處,就是沒人可以阻止你做任何事;如果你想坐在數學系的教授課堂裡旁聽,我相信大多教授是不會阻止你的。誰說唸資管系的同學寫程式就會差人一截,我遇過許多以前的同學後來照樣去美國念Computer Science的名校,所以鼓勵大家還是可以去研究專業。相對的,因為你讀了資訊相關與管理相關的科系,所以你還可以去找到財務、人資、心理學等跟管理有關的專業去研究,這些都與管理有關,也是個十分專業的技能,去找些課題研究下去,相信都會有許多不同的收穫。

最後的最後,其實不管任何科系,對我來說我看到的台灣學生,在踏入職涯的前五年,都很容易遇到議題,那就是找到自己喜歡的事情所在,或許很多人會爭辯到底應該做有錢的工作、還是做自己喜歡的工作,其實這答案每個人心中都不同,但當有一天你看著你的工作,問問自己有沒有興趣做這工作做超過20年,如果答案是否定的,那你就要想想怎麼樣可以找到你心甘情願做的事了。

現在已經不同於七年級生剛踏入職場的年代,那時候我們換工作會被人說草莓族,現在網路時代氾濫,大家求新求變比快的,網紅一個出的比一個快,這世界也因為COVID-19而一下子全盤改變,大家活在這個時代快速變遷的時代,反而最難的是找到自己心願意定下來的那個議題,所以這篇文章並非只是寫給資管系學生看的,只要在你還沒找到自己所屬議題的道路,上述內容都適用,提供給大家,希望大家都能找到自己的心之所向。

責任編輯:錢玉紘

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

關鍵字: #企業經營管理
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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