「選擇權」不再是個好選擇？|數位時代 BusinessNext

股票選擇權的出發點很有說服力，希望把員工變成股東，鼓勵員工積極為公司效力，同時也鼓勵企業經理人做出能提升股價的決策。在過去長達10年的多頭市場中，不僅多達90％的美國企業已經採用股票選擇權的制度，歐洲的企業也蔚然成風。台灣企業雖然囿於法令限制，不能發給員工股票選擇權，但是類似的股票分紅(restricted stock bonus)，也造就了數以萬計，身價以億計的高科技新貴。

**股票空頭，選擇權光環消失

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過去其實一直有投資人，還有拿不到選擇權的商學院教授，質疑股票選擇權的作法，根本是慷股東之慨。但是當股市持續上漲時，這樣的論調只是馬耳東風。然而在股票市場驟然變天，股票價格直直落的情況下，上市企業的股東會上，投資人紛紛質疑企業有濫發股票選擇權的嫌疑。台灣少數可以發放股票選擇權的和信超媒體，最近就傳出了管理階層大量換血，更令投資人震驚的消息，那就是原先的管理階層，已經陸陸續續處分股票四、五百萬美元，幾佔目前市值的1/10。
其實和信超媒體的管理階層，對公司能在華爾街上市功不可沒，因為股票上市，也才能留住保命的現金，成為台灣少數存活的網路公司之一。只是風水輪流轉，股票選擇權和股票分紅制度，一夕之間淪為人人喊打的過街老鼠。忍了很久的《經濟學人》 (The Economist)和《財星》 (Fortune) ，最近也不約而同撰文檢討股票選擇權的缺失。
一般投資人想像不到的是，無論股票選擇權或是股票分紅，都不會當作成本出現在公司的損益表上，而是由公司直接發行新股(或由市場買回庫藏股)交給員工。因此不但過度美化了獲利數字，同時也稀釋了原有股東的股份比例，等於說是將公司價值，由原有股東身上，五鬼搬運到員工手中。根據統計，如果微軟(Microsoft)將發給員工的股票選擇權作為費用處理，則過去幾年的獲利，會是一張慘不忍睹的紅色成績單。
在稅務方面，股票選擇權激起更大的爭議，因為股票選擇權雖然不出現在損益表上，卻可以抵免企業所得稅。美國稅務機關沒有大驚小怪的部分原因在於：照實價課稅的「資本利得」，在美國是併入個人所得稅計算，因此當擁有所有權的員工賣出股票時，國庫的收入依然源源不絕。
不知道是不是因為股票所有權制度是從美國坐飛機來的有時差，還是怎麼回事？往往遠遠落後於潮流的台灣，最近才開始有引入股票所有權制度的提議。但是股票所有權不僅已經證明不是振興企業的萬靈丹，恐怕還有潛力成為扭曲機制的元兇之一，如果在沒有合適的配套措施配合下實施，不難想見管理階層配合股市作手炒作股票，或是大股東濫發股票選擇權，圖利自身的情況將會層出不窮，股票選擇權將會是一隻不受獸檻限制的野獸。看來如果想要激勵員工，還是想想「股票選擇權」以外的選擇吧！

隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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