被迫減碳轉型、收購股份還被指控是「惡意」!日本鋼鐵業龍頭如何化解危機?
被迫減碳轉型、收購股份還被指控是「惡意」!日本鋼鐵業龍頭如何化解危機?

有重工業產業食糧之稱的鋼鐵業,是建築、造船、鐵道及電機機械等產業的基幹。然而,鋼鐵業卻也是碳排放量佔比相當高的一個產業,為配合日本2050年碳中和政策,如何進行減碳生產備受外界關注,為此日本鋼鐵業龍頭「 日本製鐵 」已宣布將投入5兆日圓進行設備更替。

日本製鐵
圖/ 日本製鐵

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日本鋼鐵業視「減碳生產」為最重要的經營課題

年營業額高達5兆日圓的日本製鐵是日本最大的鋼鐵廠,幾乎是排名第二的JFE營業額的兩倍,更是排名第三的神戶製鋼規模近三倍,集團員工人數高達5萬人,過去10年發動多次併購。

1934年,由官營八幡製鐵所等數個製鐵業者合併而成。日本製鐵曾於太平洋戰爭時期,因法規因素而一度被分割為四間公司,但在1970年,該法廢除後,其中的八幡製鐵所和富士製鐵等又再次合併,成立新日本製鐵。

2012年,新日本製鐵與住友金屬合併更名為新日鐵住金;2019年,再將商號變更為日本製鐵;2020年,再與日鐵日新製鋼公司合併。

日鐵與其他基礎建設發展產業面臨同樣的減碳問題,故日鐵日前宣布汽車用的高級鋼材製造設備,將從現行的高爐轉為電爐。此外,將使用氫氣還原技術以減少焦炭使用,目標在2030年減少30%的二氧化碳產量。

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圖/ REUTERS

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即使設備投資額將可能超過5兆日圓,而製造成本也可能會倍數以上成長,由於鋼鐵業的二氧化碳排出量約占日本整體製造業的四成以上,為因應日本政府推動的2050年碳中和政策,鋼鐵業龍頭也不得不進行改變。

此外,日鐵也將進行國內外事業整頓,除將擁有的15座高爐降低運轉至10座,調降成本支出外,將深耕電動車市場強化相關設備。並加強在印度的生產及進行海外企業併購,目標是全球化粗鋼生產力能達到1億噸。

集團式的多角化經營,公開收購東京製鋼股份

日鐵除了是日本國內擁有高爐可一貫化生產的鋼鐵廠,也透過事業持股形式發展各種與鋼鐵有關的產業,例如建設業的新日鐵engineering、化學製造業的新日鐵化學及通訊情報業的新日鐵solution等,連結高達約250家子公司及約70家的轉投資公司,是日本相當具代表性的大型集團企業。

而2021年初,日鐵宣佈投入約24億日圓(約台幣6億元),對東京製鋼進行公開收購,目標將持有東鋼股份從9.9%提升至19.9%,並在3月初時宣布收購完成。

東京製鋼
圖/ 東京製鋼

不過,這次的股份公開收購,對東京製鋼來說卻是一個惡意併購行為。日鐵即便將持有股份提升至19.9%,東京製鋼仍非日鐵具控制權子公司,僅能說是強化資本比率。然而,日鐵卻在公開收購說明書指摘,東京製鋼的業績和財務持續惡化,主要原因就是因為公司治理體制的不完備,更直指代表董事長在位期間長達20年等問題,認為有必要進行經營再建。

股東話語權提升的時代儼然來臨

日鐵其實是東京製鋼的材料供應商,而事實上,東京製鋼歷代董事們出身於日鐵者也不少。2017年,日鐵就與東京製鋼經營層進行面談,要求增強危機意識並曾對董事選任議案投下反對票;2020年9月,日鐵開始評估提高股票持有比例,提高話語權,並在2021年初進行公開收購股份。

對日鐵的收購,東京製鋼則表示反對,原因在於利益衝突。日鐵是東京製鋼最大的材料供應商,然而面對日鐵的價格上漲壓力,東京製鋼也嘗試開發中國和韓國等線材使用。如果日鐵持股達到一定的比率,可能會對相關採購開發活動造成一定阻礙,並讓成本提高,亦對日鐵以外的股東造成損害。

而且,東京製鋼也對鐵以外的新素材,例如碳纖維等電纜事業進行投資,此種脫「鐵」開發策略,也對日鐵造成一定程度的影響,不難想像日鐵的焦慮。

不過,東京製鋼的確存在業績低迷、代表董事長期未更替、獨立董事對經營者評價、選任程序和公司治理機制不全等問題,日鐵的批評也是事實;而東京製鋼為開發碳纖維而成立新子公司,卻沒有依公司法規定進行公告,這也是日鐵認為有東京製鋼有所隱蔽之處。

但有金融及產業界相關人士認為,像日鐵這樣的公司,為何會對執著規模相對小的東京製鋼,公司治理問題只是個藉口,應是對海外採購或脫鐵行為有所介意。對此評論,日鐵強調此次收購並非對東京製鋼複數採購行為不滿,也不是為了強化自身的原料供給,而純粹是因為對公司治理有所疑慮。

東京製鋼仍有高達九成以上的原料採購自日鐵,未來評估也不會有太大變動。但近年來日本產業間公開收購案件頻繁,評論家認為這象徵股東話語權提升的新時代來臨,過去企業間相互持股,但不干涉經營的時代已經過去了。

資料來源:業界動向Wikipedia日本產業新聞日刊自動車新聞東洋經濟
責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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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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