北大光華管理學院
北大光華管理學院
2002.11.15 | 科技

投資鬼才索羅斯(George Soros)和行銷大師科特勒(Philip Kotler)來亞洲時,最期待到那裡演講?答案是北京大學的光華管理學院。這兩位世界頂級學府爭相邀請的貴賓,先後主動和北大聯絡,表達到訪意願。結果,索羅斯成為去年光華管理學院年度論壇專題演講者,今年則是科特勒。
中國近年極力發展商業和貿易,並在去年加入WTO(世界貿易組織),希望與世界接軌,但是本身卻極度欠缺商業和貿易人才,特別是熟悉西方資本主義的金融、財務、行銷、人力資源和組織管理等專才。這塊新興市場吸引了索羅斯和科特勒的注意,也炒熱中國近兩年的MBA(企管碩士)風潮。
「市場需求大,就業機會好,現在愈來愈難考,」北大光華管理學院副教授王亞非指出,今年報考光華管理學院MBA的有3500人,錄取200位,錄取率僅5.7%。今年錄取名額中,有不少外藉面孔,包含13位韓國人、3位新加坡人以及來自日本和馬來西亞等地學生。「他們都是想畢業後直接在中國就業,」王亞非分析。

**破例採取「一校兩制」

**她指出,中國過去是計畫經濟,企業最重要的功能,在於提供就業機會,維持穩定的就業環境;在轉型到市場經濟後,西方企業那一整套制度,包含營收要成長,要有盈利,要服務顧客,要創造股東價值等,「在中國是新概念,需要有人把這些經驗帶進來。」
將近40的王亞非,是在文革結束、中國於1978年重開大學後的前幾批學生,因為表現良好,在1980年代中期中國對外開放時,獲選到美國擔任訪問學者,並在1990年到英國攻讀MBA,再到華爾街投資銀行任職,接著派任香港管理基金,最後回到中國創業,並兼任北大教職。「教MBA需要國際視野,光華聘了很多外面企業經理人來當老師。」
光華管理學院目前有90位老師,3473位學生(含大學部各科系和研究所),為了儘早縮短與國外一流學府差距,這幾年積極到國外延攬留學生回國任教,「金融系主任原本是英國曼徹斯特大學終身職教授,經濟系主任是哈佛博士,人力資源系最近回來好幾位博士,」王亞非隨口就舉出許多例子。
為了吸引人才回國,北大破例採取「一校兩制」,提供商學院教授高額薪水,年薪從4萬、5萬一路調到6萬美元,另加25萬人民幣購屋補助。「這些錢比不上他們在國外拿的,但在北京相當不錯,」王亞非說。
在強化教學陣容上,北大和賓州大學、西北大學及史丹佛等名校合作,邀請對方商學院老師到光華開4天到一個月不等的短期課程,讓學生有機會接觸不同教學方式和內容。光華也向22家大企業(微軟、新力、聯想、康佳和中國海洋運輸等)募款,贊助學生短期出國進修。」

**狀元集中地

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傳統的中國知識份子,重學問而輕商業,士農工商的意識始終存在。在全力拼經濟的同時,士大夫的觀念開始質變。中國每年大學聯考的各省市狀元,有60多位,其中有1/4選擇進光華管理學院金融系,「這裡是狀元集中地,」王亞非驕傲地說。
民國8年5月4日,高舉「外抗強權,內除國賊」標語的北大學生上街遊行,感染全國人心,形成五四運動,是中國從傳統走向新文化運動的濫觴;而當下正在擴散的新商業運動,又是一次轉型關鍵,先鋒旗手的角色,巧合地又落在北大。

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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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