沒有企業文化,別談企業e化!
沒有企業文化,別談企業e化!
2002.07.01 | 科技

Q:在台商陸續前往中國布局後,事業版圖擴大,管理難度也跟著增加,台商要如何管理兩岸三地的員工?
A:這是全球化的必然趨勢。以PeopleSoft為例,整個軟體的開發,全球是統一由一個Team來負責,但實際產品的銷售,由於各地的市場特性不同,所以行銷與銷售就要落實到各區域市場。兩岸三地的市場各有特色,比如說香港的商業環境英語應用的程度很高,大陸則是簡體、台灣則為繁體,但我們亞洲區的軟體開發,都是在印度。
現在台灣企業常看到的模式是,生產在大陸、會計或財務的往來在香港、設計或研發則集中在台灣,但不管如何,站在經營者的角度來看,最重要的就是了解每一個員工的才幹,也就是所謂的Performance Management(績效管理)。
現在許多台灣的企業,事業規模愈做愈大,陸續開始將事業版圖擴張到大陸去。過去較小規模時,老闆對員工的了解程度很高,但在前往大陸布局後,老闆與員工間的距離遠了,彼此也陌生了,要如何管理呢?
這部份IT工具可以幫一點忙。我們開始試著將一些不是很具體的項目,如才幹、人格特質等,導入系統當中,做成一些Index(指標)。
舉例說明,我們曾有一位全球級的客戶,是從北美市場起家的,他們要選「Asia Best Practice」(亞洲最佳管理者),他們希望將企業營造成開放式的文化及管理彈性靈活,所以管理者評量的指標中,就放進一些像如何與員工溝通、管理方式的創意等具體四十多項指標,把這些指標做為主管報酬的主要依據。
人力資源管理與生產管理不同,生產管理評估,有很多量化的方式,但人力資源不行。但現在由於有軟體及Internet的技術,所以在跨國、跨區域的管理也可以開始試著朝這方面去做,但重點是要把整個企業的精神融入評估機制當中。

Q:那要如何藉由軟體輔助的方式,來提升人力資源的管理,達到企業的需要?
A:系統再好,也沒辦法取代CEO。對台灣或是中國的老闆都一樣,很多人的管理方式還是眼見為憑,針對例行的事務,可以導入系統,藉由科技的方式來管理,但關於員工的情感與向心力,通常中國式的管理比較有效,就好比現在企業現在比較頭痛的流動率問題,不能說等員工離開後才去找問題,要在離開前就能找到問題。
員工流動率增加也衍生出另外一個問題,新進員工要如何在最短的時間內,銜接上工作,這就是Knowledge Management(知識管理)的問題了。所以我相信,在員工訓練、工作內容、顧客管理等方面,對於資訊技術的需要會愈來愈高,使每個員工,即使在離開企業後,他的核心工作仍然能保留在企業。
過去我們幫客戶導入人力資源的系統,會先去看看企業有多少員工,與客戶討論,就現有的生產力去做怎樣的評估。但現在不同,我們開始把重點放在「開發」員工的新技能,藉此達到改造企業的目的。尤其是在服務業當中,在績效的評估中,就以能夠鼓勵員工自我成長為目標。

Q:在導入知識管理時,對企業而言,有哪些需要特別注意的地方?
A:站在企業的角度來看,我覺得知識管理能成功最重要的地方是能做到「Just in time」。例如顧客的服務,當接到顧客的電話時,客服人員能在當下就能從系統提領出,解決客戶需要的資訊,能快速有效的解決,這是Just in time的學習。除了客服人員外,背後每一個流程步驟的資訊,如工程師或業務員與客戶往來的資料,也都能完整的輸入系統中,而這些都是要在當下就能完成,而不是在事後才來補輸入,那樣的資訊往往會有疏漏,價值也不高。
所以,整個系統是隨時處在Input及Output的狀態,就是要讓每個員工能夠立刻取得需要的資訊。這就要從管理面去營造出無私的機制,將每位員工手中的資訊,都能無私的輸入系統與同事分享,將每天日常的工作,與企業的營運目標結合在一起。

Q:對於台灣大多數的中小企業而言,e化所需要的花費很高,不是說做就能做的事情,你會建議從哪方面開始?
A:在這方面我們反而會先建議企業,在導入系統前,要先建立起自己的企業文化,e化前,要先有文化。文化是企業最根本的東西,也是最不容易描述的東西,要先有清楚的企業文化,再藉由科技的技術,來達到相輔相成的目的。
舉例來說,現在很多企業要將文化塑造成學習性組織。有了這樣清楚的文化後,從CEO開始至每個員工,從上而下灌輸這樣的文化,在績效評估時,就可以朝這方面的指標著手。所以,沒有文化,用什麼系統也沒用。

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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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