微軟放緩人力招募！雲端和安全軟體部門全入列，Google也跟進急踩煞車|數位時代 BusinessNext

微軟放緩人力招募！雲端和安全軟體部門全入列，Google也跟進急踩煞車

繼蘋果宣布暫緩招募計畫後，本周又有微軟、Google等公司看到其他同業的公告，經過考量後加入放慢招聘步調的行列，希望能為接下來的財年做更好的資源規劃。

科技業普遍對經濟前景表擔憂，紛紛加入暫緩招聘行列

隨著全球對經濟衰退的擔憂日益加劇，以及通貨膨脹、俄烏戰爭和疫情大流行所造成的損失，許多科技業因此開始重新考慮公司的人力需求和配置，光是本周宣布即將針對員工招募計畫進行調整的大型科技公司就已經有4家，其中微軟於20日表示，該公司正在取消部分職缺，Google即將在未來兩周內暫停招募，而Lyft則是關閉一個部門並裁員。

微軟表示，有鑑於目前的經濟情勢和其他同行的公告，為了在接下來的新財年做好準備，該公司也將開始放慢Windows、Office和Teams等部門招募新員工的步調，確保資源可以配置於正確的位置，事實上在3月份負責Office生產力軟體的部門主管Rajesh Jha就已經告訴公司在開設新職位時要謹慎，而7月初時微軟也裁撤了各個部門的小部分員工。

Google已於上周宣布接下來將放慢公司招募流程，於20日表示接下來兩周將暫時停止所有招募，希望藉此重新審視公司對員工人數的需求，並在未來三個月內根據需求調整一組員工優先配置請求。

根據上周Google執行長桑達爾‧皮查伊（Sunder Pichai）對公司內部發布的備忘錄，Google應該會優先考慮招募工程、技術和其他較關鍵的職位。

大多公司皆有調整計畫，盡量避免大規模裁員

根據《彭博社》的整理，除了微軟和Google以外，目前大約有數十間正在對公司招聘計畫踩煞車的科技公司，亞馬遜4月時即表示，在疫情期間大量招聘員工以後人手變得過多，特別是許多員工休假返回公司，亞馬遜從人手不足的情況快速轉變為勞力過剩，導致生產力下降，因此才做出裁員的決定。

蘋果也是其中一家因為擔心未來的經濟衰退，而做出放緩招募速度決定的科技公司之一，雖然蘋果並未針對公司的所有單位進行相關限制，但當放緩招募和縮減成本的消息一出，股市價格也應聲下滑，並讓本周展開的科技財報季陷入恐慌。

其他像是Facebook母公司Meta、串流平台Netflix、寶可夢遊戲製造商Niantic Inc.、音樂串流平台Spotify和電動車製造商特斯拉等公司皆有放慢招聘、縮減支出的調整計畫，甚至還有些公司已經開始小規模裁員。

特斯拉執行長伊隆‧馬斯克（Elon Musk）曾表示，在日益動盪的經濟環境中，裁員和失業無法避免，並且受影響的員工將會隨時間增長，不過大部分的公司都還是希望在不需要大規模裁員的前提下，結束過去野心勃勃的成長計畫。

參考資料：[Bloomberg][1]、[CNBC][2]、[Mint][3]、[Tech Crunch][4]、[Observer][5]

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。