不能只做知道的事  也要做對的事
不能只做知道的事 也要做對的事
2007.02.01 | 人物

創新、提高效能等詞彙,令人聽的頭昏眼花,那斯達克上市的PCB(印刷電路板)設備廠奧寶科技亞太區總裁柯睿卿用一只漏斗、疊像摩天樓高的積木塔,將他研究多年的管理哲學,化成提高業績、改善產能的銷售秘訣。
拿出一張紙,柯睿卿在紙上畫了層層相疊起的高塔,每個積木差不多大,中間卻疊了一個體積明顯較小的積木。
「如何改善公司營運效率、工廠生產產能、銷售業績?其實很簡單,找出所有環節中最弱點,專心改善,即便是小進步,對整體戰力會有意想不到的重大影響。」他說。
例如某企業在亞洲有四十位業務員,柯睿卿解釋,雇主可以有兩個選擇,一起訓練這四十位業務員,或是每次只挑出能力最差的一位,專心訓練他。
柯睿卿拿筆作勢輕碰紙上高塔最不穩的一環,好似層層木積就將散落一地。他強調說,每次改善最弱的一點,才是關鍵,判斷弱點也不如想像中難,以上述的業務員為例,除從業績判斷,也可從簡單幾個問題問出,如他們平常如何接觸客戶、如何與客戶談判等。

**研究限制理論逾十年

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柯睿卿沒有金髮碧眼,說起英語帶的濃厚的法國腔,乍看難分辨他的來頭,Google查詢後,可發現他是《印鈔機The Cash Machine》的共同作者之一,一本有關限制理論(Theory of Constraints)的書。
「限制理論說穿了,就是克服衝突、解決困難,適用個人生活及職場上的各種層面,」柯睿卿學工程出身,跨足管理卻得心應手,半年前由奧寶台灣區總經理獲拔擢,當上奧寶亞太區總裁,成功的許多秘訣,來自限制理論。
再拿出一張紙畫上上寬下窄的漏斗,柯睿卿以製造流程為例,漏斗上方是原料,經過複雜的製程,漏斗下方是可銷售的製成品,但因為有瑕疵,一百份的原料只能生產九十五份產品。
銷售也是一樣,手中握有一百個潛在客戶,經拜訪、示範樣品、提案、再次拜訪、協商等層層關卡,在漏斗裡的時間、過程嚴酷考驗最後的業績成效。柯睿卿說,「把過程系統化歸納,不難發現弱點所在,可能最後協商技巧不夠、或談下一個客戶的時間太長,發現問題,才能解決。」
柯睿卿在比利時出生,母親是法國人、父親是以色列人,從小就在多重文化的薰陶下長大,練就一番全球走透透的適應能耐。
十五歲時,他從比利時搬到以色列,自以色列Tel-Aviv電子工程學院畢業後,再到法國INSEAD取得MBA學位,除在法國、以色列、比利時三地奔波,柯睿卿任職奧寶期間,也曾分派過美國波士頓及香港。
時常旅居世界各地,柯睿卿認為,語言是認識、瞭解當地文化的最好方式。二○○三年他來台擔任奧寶科技總經理,會說法文、希伯來文、英語的柯睿卿發下豪語,「短期內,我要聽的懂中文,」大家都笑了,認為不可能。
「中文不好學大家都知道,但我沒有放棄,」柯睿卿堅持一年後,開始能跟客戶以簡單中文交談,「台灣人是很好的談判者,有時候若談判氣氛太緊張,我就說中文,緩和氣氛很有效。」他說。
柯睿卿喜歡打比方,化解語言、文化的隔閡,他開始舉例,小王和弟弟手足情深,但小王就是不喜歡弟弟的女朋友,認為她自私、不可靠,但為了不傷及兄弟情誼,小王只好透過暗示、悶不吭聲的等方式妥協,憋的心裡很不快活。
「很多時候,第一時間的假設就錯了,」柯睿卿說,消除所有假設,不需妥協,就能解決許多問題。 

**從細節中抓出關鍵

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「創新的需求無所不在,」柯睿卿表示,創新有兩種,一種是技術上的創新,奧寶以每年營收一三%的研發投資,確保技術創新,例如去年十月領先業界推出雷射成像技術(Laser Direct Imaging),大幅改善製程的良率,獨霸全球該技術八成市場。
柯睿卿解釋,創新不是憑空而降,也不只是跟著趨勢屁股後面走,另一種是過程上(process)的創新,今年起柯睿卿做了幾項重大決策,首度在香港設置備品發貨中心,打破以往需大老遠從以色列原廠運貨的缺點,可望縮減運貨的時間。
柯睿卿也大膽改變客服中心的員工結構。奧寶科技的產品涉及複雜技術,客服中心也得雇用大量的高學歷工程師,柯睿卿把客服過程一一拆解,赫然發現不需要這麼多人事成本高的工程師。
「即便技術複雜,許多客服業務可經由訓練,不需每次都由工程師親自上陣回答,」今年起,客服部將有四分之一由高中學歷的低成本員工取代,預期可省下一成以上的人事開支。
印刷電路板業因PC銷量終究下滑而亮紅燈,柯睿卿聳聳肩說,只要是電器,從手機到冰箱,都有奧寶生存的空間,奧寶過去三年全球獲利從一億美元不到,二○○五年已破一‧六億美元,「釐清弱點,就能幫助你做對的事,而非只是做你知道的事情。」他說。

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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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