美國新創僱哈利王子擔任「影響長」!這個聽起來好「涼」的職缺,到底在做什麼?
美國新創僱哈利王子擔任「影響長」!這個聽起來好「涼」的職缺,到底在做什麼?

哈利王子找到新工作了!脫離王室後的英國王子哈利,將加入美國新創公司BetterUp,擔任「影響長」(Chief Impact Officer),負責制定產品策略、倡議心理健康相關議題,及慈善捐款。無須管理員工,也不用向上報告。

到底「影響長」這個聽起來有點匪夷所思,工作內容有點「涼」的C-Level高階主管,是什麼呢?

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「影響長」說穿了就是名人加持?

BetterUp執行長羅比紹(Alexi Robichaux)接受《美聯社》採訪時坦承,聘請哈利王子確實對公司而言沒有壞處,因為哈利是全球知名人士,與妻子梅根(Meghan Markle)都很有話題性,「 多多在新聞上曝光對我們肯定有幫助,但這並不是我們雇用他的主要動機。

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哈利王子將加入加州新創公司BetterUp,擔任「影響長」一職。

乍看之下,找來哈利擔任「影響長」確實有企業找名人來做拉抬聲量、求版面做免費廣告的味道,不過,《富比士》指出,哈利確實有相對應的能力和性向,他向來願意在公開場合談論心理健康的議題。

根據《CNN》報導,哈利在接下職位前,已經實際使用BetterUp的App和教練服務,並在自己的部落格紀錄下,與教練一起獲得建議和全新視野的喜悅。

哈利未來的目標是替心理疾病去汙名化,他說:「 許多人常常因為社會阻礙、財務困難或汙名化,無法時時關心自己的心理健康。 」如此一來,往往只能等到病情嚴重時,才想到要求助,他希望可以破除這個觀念。

BetterUp
圖/ BetterUp

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疫情後人類追求「共好」,影響長會是新興職位

專門報導永續商業案例的媒體《TriplePundit》指出, 影響長的主要職責是管理及改善公司的社會和環境影響,確保一切策略與公司想創造的影響力一致

《哈佛商業評論》指出,世界經歷無情的疫情大流行,美國國內也歷經種族歧視的紛爭, 大眾愈來愈關心企業是否落實社會環境責任,希望公司將社會公益視為「必需品」,而不只是喊喊口號的行銷策略

事實上,也有研究表明,有專門投注心力在企業社會責任的公司,比沒有投入者利潤更高。前者利用慈善活動、倡議社會議題、打造多元且包容的工作環境等,建立品牌信譽,吸引更多消費者。

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圖/ Jacob Lund via shutterstock

除了BetterUp外,全球速食巨擘麥當勞去年也聘請曾任美國前總統歐巴馬顧問的法倫(Katie Fallon)擔任全球影響長,領導公司履行社會責任,如社區服務、促進社會平等、改善氣候變遷等,其中具體的目標包括於2025年前使用再生或經過認證的原料製作所有包裝,以及減少200萬人口的就業障礙。除了影響長之外,麥當勞甚至成立新的團隊,為壯大公司的影響力而努力。

法倫認為, 積極的回饋社會,也是企業的成長策略之一,不僅能帶來實際收益、更能抵抗經濟和政治衝擊,對於留才也有很大幫助

企業如何建立自身「影響力」?

不管企業是否設有「影響長」,消費者在乎企業是否關心社會環境已是趨勢,企業或品牌都應為此做點功課。《哈佛商業評論》列出4個要點,幫助公司快速掌握「影響力」。

首先得先有個「 願景 」。這個願景不是由執行長或創辦人獨自設定,而是將不同利益相關者群體的代表集合在一起,確認哪些目標位於公司使命以及未被滿足需求的交叉點上。

接著, 要學會把公司放在更廣闊的生態系中 。例如,一家公司希望解決黑種族歧視的問題,就應該去了解他們的消費習慣,以及該種族的歷史背景等,唯有如此,日後才會知道自己在哪個環節誤踩了種族的底線。

第三是 要認清在採取立場的同時,就會疏遠相反立場的消費者、合作夥伴等等 。以反對歧視黑人為例,白人主義至上的消費者可能會再也不支持你的公司。勇於做出有承諾的立場較有說服力,將有助於建立在特定議題上的影響力。

最後是 要時時追蹤,落實社會環境責任會換得消費者、員工和社會的信任,換取公司的好名聲,反之恐損害信任關係 。時時追蹤每個決策,看其是否符合公司想傳遞給社會的「影響力」是重要的。

未來,影響長的地位可能會愈來愈重要,扮演帶領企業與外界「共好」的領導角色。

本文授權轉載自:FC未來商務
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #新創企業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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