「員工會用AI是基本期望！」Shopify曝新政：團隊要擴編，得證明有AI也無解的任務|數位時代 BusinessNext

若不積極學習應用AI，停滯幾乎是必然結果

他重提多年前描述Shopify文化的「紅皇后賽跑」(red queen race)比喻，指出在激烈競爭環境下，不進則退。他直言，若不積極學習應用AI，停滯幾乎是必然結果，而「停滯就是慢動作的失敗。」

學習AI已與Shopify「保持學習」(Be a Constant Learner) 及「擁抱變化」(Thrive on Change) 的核心價值觀深度綁定，對所有員工（包括他自己與高階主管團隊）而言，這既是機會，更是硬性要求。

公司鼓勵員工自主學習，並提供了如內部聊天機器人、Copilot、Cursor、Claude code等工具，同時也鼓勵透過Slack等內部管道分享學習成果與實用指令(prompts)。

備忘錄再次強調先前已公布的政策：任何團隊在申請新的人力（Headcount）或資源前，必須先論證為何AI無法達成其目標。

擁抱AI效率，潛藏裁員隱憂

盧克提出將AI及所謂的「代理人」視為維持精簡人力的潛在方案，此舉在AI對就業衝擊的普遍擔憂下，勢必引發爭議。聯合國貿易和發展組織（United Nations’ Trade and Development organization）近期一份報告便估計，AI可能衝擊全球超過40%的工作職位。

然而，盧克並非唯一尋求透過AI提升效率的執行長，科技領域其他領導者也表達了相似的觀點，希望藉助AI的力量優化營運。

例如，瑞典金融科技公司Klarna的執行長塞巴斯蒂安·西米亞特科夫斯（Sebastian Siemiatkowski）便曾公開表示，其公司的AI聊天機器人（chatbot）已能承擔相當於700名真人客服專員的工作量。他更預言，得益於AI，Klarna未來的員工總數可能降至僅2000人，遠低於目前約4000人的規模。

回顧Shopify自身，該公司在2024年初約有8100名員工，但曾在2023年進行過大規模裁員，裁撤了20%的人力。據《Business Insider》今年一月報導，Shopify當時也悄悄裁減了其客服部門的部分員工。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

資料來源：Techchurch、X

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後，揭示金融業上雲時代來臨，國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部，負責擬定集團上雲策略，並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫；在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下，國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲，更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First，成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

「百套系統上雲不僅僅是數字，更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示，上雲帶來的效益十分顯著，包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔；同時，雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制，亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術，而是為了換取速度與可靠度，讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源，以及培育所需人才與技能，為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能，國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會，會中除有集團子公司分享最新成果，三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

「員工會用AI是基本期望！」Shopify曝新政：團隊要擴編，得證明有AI也無解的任務

若不積極學習應用AI，停滯幾乎是必然結果

擁抱AI效率，潛藏裁員隱憂

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。