大同總座何春盛一進辦公室6個制服秘書起立問好！上任將滿月，如何拼出「大不同」？|數位時代 BusinessNext

一進辦公室6個制服秘書起立問好！大同總座何春盛上任將滿月，如何拼出「大不同」？

何春盛接任大同總經理將滿月，他分享任內心得，除為大同人抱屈，也接到許多老戰友的力挺，期許能複製研華成功經驗，來看如何讓大同未來可以「大不同」？

掉體重、失眠，忙複製研華成功經驗

已屆退休之齡，其實可以輕鬆度日，但何春盛毅然決然接下大同總經理職位，百廢待舉，上任不到一個月，體重先掉4公斤，「第一週、第二週晚上睡不著，想很多事情，白天談的（問題）晚上想答案，現在漸漸理出步調，很久沒有這麼辛苦工作。」何春盛雖然苦笑，但感覺已經對管理大同開始有手感。

大同不是沒人才，上任兩週，何春盛一聲令下，eManager軟體系統已經做好，他要求內部上BPM（經營流程管理）的課，建立高效率系統，「我承認我在複製研華成功的管理經驗，雖然完全導入可能還需要一些時間，但我感受到同仁眼中，認為我來是有能力作改變的，我也希望我有能力改變大同！為台灣百年企業品牌而努力，希望大同有一天跟研華人一樣，工作愉快。」

何春盛在研華20幾年，帶的子弟兵滿天下，聽到他扛起大同重任，不少老研華人紛紛打電話給他，「至少5個人講：你一通電話我們就歸隊！」讓何春盛相當暖心。

他檢視大同派駐海外同仁，有已經派駐12年到14年的，始終沒機會調回來，何春盛立刻要求人事部檢視有無機會，調任這批人回來，把崗位讓給更年輕同仁歷練。

期許讓大同「大不同」！40萬坪土地將活化

何春盛從大同體系畢業，在外創業闖蕩多年，又回到大同，「很像兵役沒服完又被抓回來」，何春盛現在每天七點半起床，八點出門，一天不停開會，晚上八點回家，一整天不停說話，回到家往往喉嚨都啞了。

每周兩個半天，他到工廠去巡視，大同有8個事業群，從家電到綠能，現在何春盛能如數家珍，「大同值得社會大眾瞭解有許多產品優勢，同仁也很可愛。」他發現大同電鍋廠從板橋搬到桃園大園，已經10年，每天仍有不少員工搭交通車往返板橋大園上班，因為認為「生產大同電鍋是人生最大的驕傲」讓他感動不已。

管理大同也不簡單，8個不同事業群有8種生意模式，工廠分散，大園廠土地面積16萬坪，三峽還有5萬及2萬坪工廠，全台灣有超過40萬坪土地，何春盛說，除本業發展，未來也會優化活化土地，逐步有計畫推動，「希望重新把陪伴我們走過青春歲月的大同經營好！將來讓大家看到一個大不同的大同」！他說。

「當年大同何其風光，是工業先驅，用工業報國，但2008年因華映跟綠能經營不好，拖累大同事業本體，這對大同是很無辜的，希望一個一個問題解掉，有機會把台灣品牌重新擦亮，讓4000員工看到未來，看到希望，也希望還給他們一個公道。」何春盛說。

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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。

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。