【觀點】人事費用高、成本高、行銷費用高,企業該怎麼解決「三高」問題?
【觀點】人事費用高、成本高、行銷費用高,企業該怎麼解決「三高」問題?

台灣的中小企業是經濟發展的重要基石,但疫情結束以來,這些企業正面臨著前所未有的挑戰:人事費用高、成本高、行銷費用高。

這「三高」現象,不僅 壓縮了企業的利潤空間,也逐步侵蝕著其長期生存的能力 ,就像是「企業慢性病」一樣。

更甚者,在疫情結束後的經濟復甦期,我們驚訝地發現,許多曾經風光的品牌無奈宣布關閉大門。這一切的背後,無不與「三高」問題息息相關。

什麼是「企業三高」?

企業三高就像是企業慢性病一樣,侵蝕著企業的健康:

1.高人事費用 :不僅是因為最低工資的上調,更因為市場對於優秀人才的爭奪愈加激烈。對於中小企業而言,如何在有限的資源下吸引並留住人才,是一大挑戰。

2.高成本 :涵蓋了從原物料到租金的多方面支出。全球經濟的波動、物料短缺等因素,使得成本控制成為企業管理的難題。

3.高行銷費用 :現在是數位化時代,企業要獲得顧客的注意力越來越難,需要投入更多資源於線上行銷,而這對資金有限的中小企業來說,無疑增加了經營的壓力。

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企業三高就像是企業慢性病一樣,侵蝕著企業的健康

要如何改善「企業三高」的問題?

要改善三高,就要從日常營運的基本做起:

解方一:及早準備資金

企業應該在營收狀況良好時積極尋求融資,不僅來自市場、銀行(特別是官股銀行)、政府,也可以考慮吸引投資人注資。

提前準備資金可以讓企業在面對突發狀況時有更多的應對空間,同時也能在較有利的條件下獲得資金。

1.向政府籌措資金:

申請政府補助的好處是申請成功後不需歸還款項,是最沒有負擔的資金管道。
現在政府為了推動民眾創業、扶植產業,有提供許多補助案或是低利貸款供企業申請,像是青年創業補助、SBIR、SIIR、文創補助……,各級政府部門都有提供不同的補助方案。

因為政府預算都是年初開始計算,所以可以把握上半年的時間進行申請。

2.向銀行申請貸款:

各家銀行也會提供企業貸款,貸款利率每家不同,可以多方比較,優先鼓勵跟官股銀行往來,其次是民營銀行。

銀行會依據企業的財務報表來決定放款的條件,所以要趁獲利較佳的時候申請,不要等到業績衰退了才想跟銀行往來。跟銀行培養長期關係會有助於往後的融資條件,鼓勵初期可以小額申請,慢慢培養信用條件。

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企業應該在營收狀況良好時積極尋求融資,不僅來自市場、銀行(特別是官股銀行)、政府,也可以考慮吸引投資人注資

3.向投資人募資:

在企業成長的不同階段都可以找尋投資人入資,從創業初期的種子輪,天使輪,A輪,B輪……一直到上市櫃,每個階段都會有不同的投資方在投資不同的題目,越早期的投資人追求的投資報酬就會越高。

跟投資人進行募資涉及了股權估值等談判,通常需要三個月到一年的時間,所以期間的現金流也是要注意的地方。

企業不管是使用哪一種方式籌措資金,都會建議平時就要做好準備,定期了解政府最新的方案,提早跟銀行往來,或是跟潛在投資人保持互動,千萬不要等到沒錢了才去找錢,可以的話現在就開始。

解方二:創造新型態的工作模式

遠距工作模式的興起為中小企業提供了一個降低人事成本的新途徑。

企業可以通過招募有能力的自由職業者或是採用按專案計費的方式,來避免額外的人事負擔,同時也減少了日常管理與租金的成本,也能吸引更多專業人才以彈性的方式參與。

加上疫情迫使企業採用遠距辦公的模式,代表團隊協作的方式可以不限於在同一個空間。

雖然對於傳統的管理方式來說是個挑戰,市場上也不乏看到採用遠距協作的優秀團隊,企業可以考慮適度調整自身的管理方式,如此可以擴大招募的地理範圍,提升找到人才的機會。

解方三:與異業結盟

深耕自身專業領域的同時,尋找機會與其他服務同樣客戶群的廠商結盟,可以打開更廣闊的市場,同時也能夠通過合作來分擔成本,創造更大的獲利空間。

這種跨業合作不僅能夠提升企業的競爭力,也能夠為客戶提供更加全面的服務。

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尋找機會與其他服務同樣客戶群的廠商結盟,可以打開更廣闊的市場
圖/ shutterstock

像筆者就有跟做快閃櫃的顧問一起陪跑同一家休閒零食廠商,我們一位負責線上宣傳,一位負責現下開點,一同陪同團隊建構陸海空的行銷佈局,陪跑一年成長三倍,年營收破億。

同時,為了要協助企業客戶成長,我也會主動找尋各種可以協助企業提升獲利的服務或廠商。

以電商來說,像是各種網紅、團購通路、MarTech、系統商,甚至是協助企業籌措資金管道等,我們會一起服務同一家客戶,彼此打包彼此,來提升競爭力。

為了壯大彼此的事業,我也定期舉辦「知識電商小聚」,創造一個讓產業進行交流學習的場合,同時也為合作夥伴創造更多的機會。

當然,要實行以上策略需要突破我們原有的舒適圈。如何平衡資金籌措的風險、確保遠距工作的效率,以及如何挑選合適的合作夥伴等,都是企業在實踐過程中必須面對的問題;如果能有一名經驗豐富的企業教練陪跑,就可以減少摩擦,提升勝率。

面對「三高」問題,台灣的中小企業無疑處於一個艱難的轉折點。然而,只要能夠積極尋求解決方案,並勇於創新和變革,就一定能找到突破困境的方法。未來的道路雖然充滿挑戰,但也滿是機遇。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:溫偉軒

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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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