退休後也能再回任!中鋼為何要用「3個月一約」留住資深人才?
退休後也能再回任!中鋼為何要用「3個月一約」留住資深人才?

「每當看到中小企業的老闆們為了因應碳有價時代來臨,以及公司如何進行碳管理工作而坐在台下認真聽講,我就特別感動。」謝雲生 2022 年從中鋼環境保護處退休後,本該享受退休生活的他,在 2023 年 4 月重返中鋼,成為公司減碳轉型路上的重要推手。在全球朝向 2050 年淨零排放邁進之際,中鋼不只要完成自身的減碳目標,更肩負帶領台灣鋼鐵產業鏈轉型的重任。

這樣的挑戰,讓擁有超過 40 年環保經驗的謝雲生再度披掛上陣。

建立退休人才資料庫,提供「3 個月一約」彈性選擇

退休後再回到中鋼當資深生力軍,謝雲生不是單一案例。中鋼在 2012 年就建立退休人才資料庫,再回聘資深人力。「那時每年約有 500 位同仁退休,對近萬人的企業來說是很大的衝擊。」中鋼人力資源處處長李振維表示,這批退休潮源自 10 大建設時期,大量召募的員工陸續屆齡,促使中鋼思考如何做好經驗傳承。

中鋼在退休人才管理已然建立一套系統。每半年,人力資源處會發文給各廠處,盤點即將退休同仁的專長、技術背景與特質,評估適合納入人才庫的人選。「這些主管與同仁相處多年,很清楚誰對工作投入、願意教導後進。」李振維說明,公司會徵詢這些即將退休的員工意願,請他們簽署同意書加入人才庫,未來如有合適機會便邀請回任。目前資料庫已累計超過 1500 位退休人才,成功回聘超過 400 人。

當單位有用人需求時,通常由原單位主管主動接洽退休人才。確認雙方意願後,用人單位需提交詳細的聘僱計畫書,說明 3 個月內預計進行的工作內容與進度。人力資源處長青資源服務組組長汪文軍解釋,透過這樣的規畫能確保退休人才回任後,專業得以充分發揮,更讓人資單位統合目前人才的召募方向。

此外,中鋼採用「3 個月一約」的聘僱制度,讓退休顧問能依個人狀況安排工作。有的顧問選擇每周來 2~3 天,也能視個人需求調整上下班時間。這種彈性不只便於顧問安排生活,也讓各單位能更有效運用專業人才。

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研發新技術、廠房檢修,資深顧問是最專業的知識庫

「資深顧問累積了數十年的經驗,他們的洞見對管理階層特別寶貴,資深同仁也能用更貼近新人的方式來傳授基礎技能。」李振維表示,現在的新進員工會由在職導師負責日常指導,協助他們快速掌握工作技能;而回聘的退休顧問則扮演更高階的智囊角色,主要是為主管與資深同仁提供策略性建議。

除了環保專業外,中鋼在各領域都有類似的傳承故事。研發單位聘請壓滾專家回任繼續進行技術研發,因為鋼鐵在高溫下要被壓延成薄片或特定形狀,需要高精度跟經驗的要求;遇到數年一次的高爐大修時,資深顧問的經驗更是無可取代,因為很多同仁不一定有參與此類工程的經驗。這些專業不會因人員退休而消失,而是透過回任過程中,以文件紀錄的形式,轉化為組織的知識資產。

中鋼也建置完整的員工職涯發展體系,例如每 6 年一次的內部輪調制度,讓員工有機會接觸不同業務,避免職業倦怠;內部徵才機制則讓輪班同仁有機會轉任常日班職位。技術員透過內部考試,也有機會晉升為工程師。

不過,除了個人意願,還要考量家庭和身體狀況。退休顧問要先通過健康檢查與職業醫師診斷,確保能勝任工作。回聘員工也需要調整心態,以顧問身分與在職同仁合作。若遇到磨合問題,公司會適時協助調整工作環境,讓傳承之路走得更順暢,不只解決人力缺口,更能創造企業、退休者與在職員工三贏。

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汪文軍

1961 年生,高雄科技大學人力資源發展研究所畢業,1985 年加入中鋼,現為人力資源處長青資源服務組組長。

李振維

1982 年生,台灣大學工業工程研究所畢業,2008 年加入中鋼,現為中鋼人力資源處處長。

謝雲生

1957 年生,現年 67 歲,曾在中鋼環境保護處服務 40 年,專精空污防制與溫室氣體管理,2023 年回聘至中鋼擔任顧問。

本文授權轉載自:經理人,李岱君撰文

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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