不景氣的因應之道
不景氣的因應之道
2001.04.01 | 科技

聽起來令人匪夷所思:所有台灣人耳熟能詳的美國企業,不約而同在3月間宣佈以千人為單位的裁員計畫,思科、英特爾、康柏全都在劫難逃。即使是最樂觀的經濟學家,在道瓊指數跌破萬點之後,都不得不承認「不景氣」(recession)已經在美國大門口。即使聯準會在3月20日降低利率2碼,還是無法振衰起蔽。
思科執行長錢伯斯(John Chambers)早就預言:美國企業的資本支出可能趨緩,同時這現象會擴散到全世界。果然一語成讖,不只美國,「不景氣」的旋風也把亞洲和歐洲企業吹得東倒西歪。
企業意識到未來景氣衰退,首先將會削減員工,接著減少庫存。

**美國需求衰退骨牌效應

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對遠在台灣的投資人,美國企業裁員,不過是兔死狐悲,但是當美國市場需求不再暢旺,不但銷售額會降低,企業減少庫存,將會對需求降低產生乘數效果。舉例來說,原本預計會有100元銷售額的企業,會囤積150元的存貨,如今不但預計只有70元的銷售額,存貨比率也將降低為110%,只需要77元的存貨。因此30%率退,其實降低了50%需求。
美國企業降低存貨的努力﹐正如火如荼地展開。美國的不景氣將會像雙刃一般,大規模削減對台灣的訂單。而由於不景氣時,著重成本控制,恐怕也將加速台灣企業出走大陸及其他成本較低地區的步伐。總之,美國不景氣對台灣企業的打擊,恐怕超乎我們想像。
因此,雖然3月中台灣股市無懼美國股市下跌陰影,連續上漲,但是投資人仍不適宜對台灣經濟太過樂觀,因為台灣股票市場兩大主流──電子股及金融股,還是各有一本難念的經。電子股業績控制權其實在美國企業,當美國景氣好時,台灣訂單就多;當美國需求衰退,台灣訂單則加倍減少,台灣企業並不易力挽狂瀾。

**最好把錢留在身邊

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另一方面,台灣金融業的未來,更像一團迷霧。雖然台灣政府一再宣稱:台灣是亞洲少數金融業未受1997金融風暴空襲的地區之一,但是過去幾年來政府的做法並未治本。台灣金融業的整頓,主要是由政府指名指定換股比率的金融機構合併,加上遲遲不肯打消呆帳,做法和日本金融業如出一轍,下場如何不難預料。
在日本銀行所謂十年生聚教訓,還是遭到國際金融評等機構Fitch降為「負面」評等之後,臺灣銀行業的未來恐怕也不樂觀。大部份觀察家相信,台灣金融機構的實際逾放比,還要超過表面的數字。
至於其他傳統產業,在資本市場難以提供新血的情況下,可能會紛紛以合併的動作來減少開支,東元和聲寶的結合就是最好的例子。食品業和紡織業,可能是下一個合併發生的領域。
對台灣經濟最惡劣的影響,恐怕在於資金更趨緊峭。雖然存款利率在低空盤旋,但是市場上的游資,多已在去年網路電信業吸金狂潮中損耗,例如三家固網公司所募集的2000億資金,比起大部份投信業管理的資金規模還大。更雪上加霜的是,大陸B股旋風,可能將少數剩下的資金席捲殆盡。
台灣經濟前景不明,對於投資人而言,最好的方式可能是將資產以現金的方式保管,或是以長期投資的方式持有股票。至於近來沸沸揚揚的大陸B股,投資人可能不宜忘記A股和B股的合併還遙遙無期,更危險的是:中國加入WTO之後,改採浮動匯率,長期被訂在高點的人民幣可能在短期內下跌30%以上,在如此多不確定因素籠罩之下,還是小心為上。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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