迎接個人創業家時代
迎接個人創業家時代
2002.11.01 |

這可能是最糟的時代,壞消息沒有停過。
香港的單月破產人數,在9月份再創新高,突破2500人。在台灣,失業人口維持50萬以上,惡化的陰影持續存在,一項剛出爐的人力就業調查指出,中年白領將是下一波失業潮的祭品。10月份無預警的美西封港,造成亞太地區出貨大亂,台灣的經濟成長率很可能由3.5%再往下調;一旦布希政府下令攻打伊拉克,卻又無法速戰速決,勢必會為受創中的全球景氣投下更大變數。
這可能也是最好的時代,變化不斷追趕過計畫。新奇的工作機會,不斷從過去難以想像的領域冒出來。
一位在美系投資銀行工作5年、今年32歲的專業經理人,在公司新一波精簡人事中,帶著700萬工作獎金離職,並很快在國內銀行找到工作,因為金控公司急需他這種做過投資、購併以及擁有兩岸三地經驗的專才。
儘管全球個人電腦業今年僅成長5%,但多種需求強勁的軟體技術(比方J2EE,一種用來開發手機軟體的技術),由於市場上會的人太少,價碼幾乎有行無市。「一遇到這種人,再貴也先簽下來,他們太搶手了,」前進國際人力資源服務部經理陳昭霖指出。前進國際的主要業務是開發軟體系統,但也依客戶需要提供資訊人力派遣服務,到客戶那邊去上班。

**高學歷不再是知識工作者的保證

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絕大多數人都不會成為投資銀行家或軟體工程師,但是這種具有高度市場價值能力的背後,標示了什麼樣的時代意義?有哪些原則可以被歸納,以致於學習?
趨勢專家大前研一觀察,知識工作者不再是一體適用的概念,最起碼可分為知識藍領(工作內容是完成例行事務)和知識白領(工作內容是創造新價值),兩者差距正愈拉愈大。管理大師彼得.杜拉克也指出,屬於例行處理資訊的白領工作者,工作內容將會逐漸被資訊科技取代,薪資及工作保障都面臨威脅,但是具有市場所需能力的知識工作者,「未來將會非常、非常昂貴。」
壞消息是,高學歷不再是知識工作者的保證。當台北市捷運局出現第一位碩士駕駛員(報載月薪2萬8),被媒體拿來大做文章,以及這一陣子許多大學生參加垃圾車司機招考,高學歷等同知識工作的迷思,已經打破。
「知識工作者看重的不再是學歷,而是能力,」思科科學院院士(Cisco Fellow)貝克(Fred Baker)接受《數位時代雙週》訪問時指出。思科是全球知名科技公司,貝克所擔任的院士角色,等於是公司的科技方向掌舵者,決定公司內許多碩、博士人才的研發領域。還不到50歲的貝克,只有高中學歷(大學中輟未念完),卻憑著自修和動手做,對技術有獨到見解,成為思科執行長錢伯斯(John Chambers)最倚重的幕僚。
擴大來看,微軟的蓋茲(Bill Gates)、甲骨文的艾利森(Larry Ellison)、蘋果的賈伯斯(Steve Jobs)和戴爾電腦的戴爾(Michael Dell)這4位科技業知名人物,也都沒有念完大學。
並非學歷無用,而是知識工作者必須找對方法,來變現自己的價值,而學歷和這件事的關係愈來愈低,關鍵在於工作內容。

**原有的組織被重新定義

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以往,這件事大抵透過創業形成一個組織,滿足市場上的某種需求,而得以實現價值(如上述四位創業家)。你如果沒有勇氣創業,最好有運氣跟對創業家(蓋茲創辦微軟成功,造就全球最多千萬美金富豪)。而現在,拜資訊流通成本愈來愈低所賜,組織愈來愈無形,邊界愈來愈不明顯,知識工作者要能自成一個組織獨立工作,或與別人合作組成臨時團隊。
舉例而言,過去16年,半導體產業由垂直整合走向水平分工,從前端晶片設計、晶圓加工、到後端的封裝和測試等工作,各自獨立成一塊產業。借用杜拉克的概念,是因為產業內「交易成本」和「溝通成本」快速降低,透明的資訊流通在上下游客戶間,讓原本集中在同一家公司的工作,變成好幾家公司共同完成,原有組織被重新定義。
在這個趨勢之下,光是晶片設計業又繼續分解成好幾塊,有提供設計軟體的公司、發展矽智財權的公司以及設計晶片的公司,規模愈來愈小,互相合作,彼此成為對方的外包商。台灣的晶片設計公司將近300家,許多從業人員先前都待過晶圓廠或其他晶片設計公司,當產業分工日益細密,4、5個朋友出來成立一家新公司的故事,已是稀鬆平常。
同樣的變化,正發生在連線遊戲產業。這個不到5歲的年輕產業,已分工為設計軟體的公司、開發遊戲平台(讓新遊戲像積木一樣,可以一個一個放上來)的公司和管理連線流量的公司。今年7月剛成立的「遊戲工廠」(設計遊戲軟體)、位於矽谷的Zona(開發遊戲平台)和「遊戲橘子」(管理上線流量)這三家公司的關係就是如此。
再下一步,會有專門寫遊戲劇本的公司(或個人)、設計人物造型的公司(或個人)、測試新遊戲好不好玩和抓臭蟲(debug)的公司(或個人)。「台灣目前遊戲產業很熱,但各種人才還是很缺,」遊戲工廠總經理蔣孝柔指出。蔣孝柔原本在Zona服務,Zona與遊戲橘子決定共同投資成立設計遊戲工廠時,她負責籌劃新公司,角色也從雇員變成創業家。

**既是員工也是老闆

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知識工作者不一定要是創業家,但是在心態和能力上必須做好準備。在保險業、房屋仲介業和汽車業的業務員,早就用這樣的方式工作,既是員工也是老闆,而清潔保養品業沿用多年的「專案經理」模式,也是一樣。「組織和工作者的關係,已愈來愈像客戶和外包商的關係,」杜拉克強調。
他觀察,數萬人的那種大組織已經式微,科層式組織的「命令-控制」(command control)指揮系統,將不敵由許多小單位藉由緊密資訊流通所形成的團隊,每個單位都能獨立作業(能定義問題、協調分工、蒐集資源),而不需依附某個大組織下聽候命令行動;組織必須具備更大的彈性,打破過去因為功能設置部門(比如會計、生產、行銷、行政)的僵化制度,所以組織的壽命會縮短(依任務編組,任務結束就解散),連帶企業的壽命也會縮短,以反應變化劇烈的現實。

**公司提供的空間不足

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因此,員工對組織的忠誠度也會改變,因為一家企業存在的時間,很可能低於員工一生的工作時間,代表工作者平均得換好幾家公司。也就是說,企業不可能再保障終生雇用(想想當年做出此承諾的日本商社,如今的窘況),而知識工作者的價值變現,也不侷限在一家公司中,而是可以面對好幾個組織,擴大了價值變現的空間。
人力派遣業就是一個例子。台灣前500大企業中,多有使用外包人力的經驗,處理公關、行政或資訊系統。以當紅的資訊人力派遣業而言,它能吸引許多優秀軟體人才加入,是因為這些人待在一般企業,大抵做的是例行的軟體開發和系統維護,公司裡頭偶爾才有一、兩個大案子進行。因此,他們能拿的待遇也有限,這並非他們能力不足,而是公司提供的空間不足。
加入人力派遣公司後,公司為了求取最大利益,會極力去爭取難度高、利潤高的案子,一個結束再換一個,這些人才等於不斷在做大案子,雖然壓力大,但成長和所得也跟著增加。「我常說服他們,做這一行就像做業務,收入可以成長很快,就看你的本事,」陳昭霖說。
累積足夠經驗後,甚至有可能從個別的軟體工程師,成為一個專案經理,去規劃整個案子的架構和經費,收入更是三級跳。「一個好的專案經理帶,專案可以賺一億,差的專案經理讓你賠一億,差別太大,」陳昭霖拒絕透露薪資細節,僅表示賺原本工作的好幾倍是有機會的。

**更專注發展核心業務

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對客戶來說,他們在需要幫忙時,得到專業人力協助,案子結束後,這些人力也依約離開,從聘雇到結束雇佣關係,公司都不需出面(只需告訴人力派遣公司需求和價格,其他都由派遣公司處理,自己不會有勞資糾紛)。
也由於人力派遣公司解決客戶的人力需求和聘雇這兩個問題,讓客戶可以更專心發展自己的核心業務,提升競爭力,也因此成為最近幾年成長最快的行業,光是美國就超過7萬家人力派遣公司,每天送出250萬名人力,愈是不景氣,短期人力需求的市場愈好。
人力派遣業的興盛,代表人力資源這個部門,以及原本組織自行培養專業工作者的任務,被水平分工出去成為新的產業,回過頭形成組織、人力派遣公司和外包人力的三贏。而留在組織內尚未外包的工作,執行這些工作的人,必須證明他們能做得比外面更好,否則這部份工作遲早會外包。
企業規模變小、生存時間變短、更多工作外包,是正在發展的潮流,造成許多企業無力維持原有聘雇名額,導致失業。我們習慣認為生涯就是一份(或幾份)工作,靠的是長期待在一個企業中實現,但新的潮流淹沒了行之有年的想法。資訊科技促成組織與知識工作者的新結構,當下的不景氣則催化了反應速度。每一次時代產生大轉折,都帶來痛苦與希望,端視你看到了那一面。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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