該不該穿制服?
該不該穿制服?
2002.08.01 |

上班要不要穿制服,恐怕難以一概而論,製造業的生產線、銀行、百貨公司、麥當勞和便利商店等,工作人員都要穿制服,不管是便於管理或者塑造整齊一致的形象。不過,從上述兩位朋友的激烈反應來看,願意加入制服一族的年輕工作者,恐怕愈來愈少。
這也解答了最近一直在我心中的疑惑。台灣的失業人口超過50萬,社會新鮮人甚至得花上30週時間,才找到第一份工作,就業市場的惡化情況,好像不能再糟了。但是另一方面,許多製造業(包含傳統和電子業,很多要穿制服)在報紙週末版刊登的人事廣告,卻沒有少過,但人力總是補不足。
這中間出了什麼問題?可能的答案有兩個。第一,年輕人寧可「自願性」失業,花更長的時間,找到真正有興趣的工作,而不是趕快進入一家公司去用時間換薪水。第二,台灣發生產業結構轉變,新事業所需要的人才,本地無法完全供應,而本地人才所具備的技能,並非市場所需要。
不管是那一種(或者兩種都是),對台灣都算好消息,談了多年的產業升級和最近熱門的知識經濟,真正有了發展的可能。台灣的國民所得是中國的13倍,當全世界的生產線都往中國集結時,留在台灣的人如果還在想製造的事,還在想用砍價搶單,那才是真正危險。

**創新,來自對現狀的不滿

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創新的動力,原本就來自喜新厭舊和對現況的不滿足。顯然新鮮人和許多企業主們,目前分享著同樣的心情。在這個當口上,政府能做些什麼?絕不是「Taiwan Double」、「8100」或「兩兆雙星」這些華而不實的口號,而是建立讓人才的價值,可以在此累積、加乘和變現的機制。
曾有國外的研究報告指出,台灣的電子業能蓬勃發展,政府和業者的努力自然功不可沒,但真正的關鍵,在於過去10年本地活絡的股市以及員工配股,吸納進大批高素質人力。
大多數在晶圓廠工作的工程師,並非對四班二輪及穿無塵衣制服感到興趣,而是為了股票,因為他們本身的能力,透過股票而兌換了更高的市場價值,一旦晶圓廠成長動能失去、股價下跌,他們自然會離開,尋求下一個能提供更高價值的工作環境。
也因此,政府要思考的,恐怕不是鼓吹蓋更多晶圓廠,或提議建生物科技還是奈米技術的大樓,那與過去提倡大汽車廠和大鋼鐵廠的思惟無異,但台灣早已脫離生產線的制服型經濟。政府應該營造讓人力價值(不管是自行培養還是從國外引進)兌現的環境,至於發展出什麼產業,則是這個過程當中的副產品,不該倒果為因。
換掉制服,改變的不只是外型,還有價值觀。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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