文雅的殺手
文雅的殺手
2003.04.15 | 科技

佳能日本總部落成兩年,編號H棟的主大樓中。電梯樓層按鈕上方,約莫8吋大小的螢幕裡,播放的不是美伊戰爭的最新戰況,而是佳能集團總裁暨執行長御手洗富士夫今年初獲頒日本《每日新聞》「每日經濟人賞」的畫面。他是第2次得獎,現場還有書法大師揮毫寫下他的座右銘「熟慮斷行」(仔細考慮,果斷執行)。
無獨有偶,2003年初,御手洗也連續第2年被美國《商業週刊》選為「全球25大傑出經理人」,同樣入榜的是豐田汽車(Toyota)的張富士夫(音同字不同),以及新力電腦娛樂的「PS遊戲機之父」久多良木健。
張富士夫入選,是因為他帶領豐田全球化,進軍中國、東歐等地;久多良木健是因為把非新力主流的「遊戲機」經營成集團的招牌事業。那御手洗富士夫呢?
「持續刪減成本,同時讓工程師開發更棒的新產品,使佳能在日本一片不景氣中,2002年獲利再創新高,」美國《商業週刊》給了他這樣的評價。
短短一句話,仍不足以道盡御手洗其人。他是誰?為何能和微軟執行長鮑曼(Steve Ballman)與eBay執行長惠特曼(Meg Whitman)一樣,連年入選「最佳經理人」?

**能賺錢的就是好貓

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御手洗富士夫是第1任總裁御手洗毅的姪子,前任總裁御手洗肇(御手洗毅之子)的堂兄。
1995年8月31日,56歲的御手洗肇罹患肺炎驟逝,公司緊急召開董事會,決定跳過6位更資深的主管,由當時59歲的副總裁御手洗富士夫接任總裁,原因是他領導能力強、經驗充足,而且在美國的23年間把業績從幾百萬美元衝到26億美元。
擔任副總裁時,浸淫美式經營多年的御手洗富士夫,就經常提供新想法給技術背景出身的御手洗肇,但對於「關掉不賺錢部門」的美式果斷作法,卻苦於「能想而不能提」。換他當家做主後,機會來了。
「黑貓白貓,能賺錢的就是好貓」,一上任,御手洗馬上改編鄧小平名言,在幹部會議中強調,「不賺錢的部門,我們不要;反之,即使掛別人品牌銷售,只要能增加獲利,也值得保留。」
佳能總公司在課長以上的管理人員大約有2000人,其中8成是技術出身,對於「錢」,多半有避而不談的傾向。佳能企畫本部長渡部國男就清楚記得御手洗當時的一句話:「能表達公司全體共通價值的,不是技術,而是錢!」這等於強迫技術工作者的神經倒著走一樣,「我也是技術出身的,當時聽了實在很難有共鳴。」
然而,數字卻讓不以為然的人也不得不信服。1991年到1995年,佳能集團的平均營收是1兆9437億日圓,平均獲利388億日圓。但自御手洗上任後的1996年到2000年5年間,不但營收成長為1.4倍,到達2兆7098億日圓,平均獲利更成長為2.7倍,到達1054億日圓。
有息負債也從1991年的35.2%,大幅減少到2002年底的5%。

**六千美元的智慧

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鮮為人知的是,御手洗「重營收,更重獲利」的哲學,是剛到美國時,從稅務人員身上學來的道理。
1966年,御手洗前往佳能美國分公司擔任會計人員時,同為光學大廠的尼康(Nikon)相機賣得嗄嗄叫,代理佳能經銷的Bell and Howell公司卻由於自己也生產相機,在銷售上並不積極,該年度美國佳能的相機才賣了300萬美元,註定虧錢。
雖然廣告商願意延後帳款,因而以獲利6000美元收尾,卻引來稅務機關懷疑「賣與賺不成比例,是不是逃稅。」後來,稅務人員給了御手洗忠告,「你們把資金收一收,回日本算了,利息一定比這還高。」這番話,讓御手洗當場學到美式經營的第1課─有利潤,生意才有做的價值。「從那時起,我就一直牢記著要讓公司維持獲利體質,」御手洗回想。
再加上御手洗赴美後,適逢日本不景氣,總公司在頭幾年並未加派太多人手支援,才30出頭的他,同時包辦會計、總務、人事工作,提前體會以經營者的視野去看公司。

**重視聆聽與溝通

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每天早上,數十年如一日,御手洗一定會在社長室旁邊的特別接待室裡和近20名高層主管開會,不設定特定議題,談論比較重要的媒體報導,或由各人提出自己部門最近碰到的問題,當場討論、決定作法,事後連公文或電話都免了。
御手洗還教給主管一套哲學,「有些事不能聽員工的,有些事則非聽不可」。
「不要做『眼睛只往上看』的比目魚,」御手洗提醒各級主管:「首先要設定正確目標,此時絕對不能聽部屬的。但完成目標的細部作法,一定要好好聽員工的意見,然後率先以身作則。」
他認為「員工比股東重要」,喜歡直接和員工溝通。為了解現場狀況,每年,他都會到每座工廠走一遭,然後對前一年的業績提出看法,談談今後的方針和計畫。「要常常和員工溝通,啟發他們,激發他們的潛能,」御手洗每年會直接和7000個以上的員工對話,如果不是員工人數太多,他恨不得每個人都講。
一個砍掉虧錢部門毫不手軟的豪氣執行長,也可有他細膩而有親和力的一面,御手洗富士夫就是。

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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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