Vitria張若玫
Vitria張若玫
1999.07.01 |

根據財星雜誌定義,電子執行長的特質是:有傳教精神、偏執狂、非常坦白、熟悉科技、超級專注、行動迅速、喜歡矛盾以及不上網會焦慮等。
矽谷有41%的女性工作者,但是僅29%的矽谷公司有女性董事,至於出來創業當老闆的,更是鳳毛麟角。而美國前五百大企業中,就有84%的企業有女性董事,相較之下,女性要在矽谷出頭更難。
與多數技術導向的矽谷人比起來,張若玫更像個生活藝術家。「我創業的目的是為了快樂。」
150公分出頭、個子嬌小的張若玫神情愉快地說。
在比爾蓋茲提出數位神經系統之前,早在一九九四年,張若玫就與先生共同創辦Vitria科技,開發「企業應用程式整合」(Enterprise Application Integration, EAI)軟體。這套軟體類似數位神經系統概念,將企業散落各個部門的不同應用程式連結起來,讓各部門可同步交換並共享資訊,達到流程自動化,以更低成本、更短時間、更少錯誤來完成工作。
以飛達快遞(Federal Express)為例,原本一天只能分類300萬個包裹,引進應用程式整合軟體後,將分類系統和運務系統結合起來,將兩次作業精簡成一次,目前一天已可處理1000萬個包裹。
在企業應用程式整合軟體問世前,一般企業至少必須花費百萬美金請軟體公司,設計符合自己需要的軟體。市場研究機構艾迪西(IDC)估計,光是一九九八年,企業就花掉500億美金在建立量身訂做的整合軟體上,這部份經費甚至佔掉許多公司資訊部門預算的四成。Vitria將產品標準化後,價格大約可降到50萬美金左右。

**在新領域裡, 第一個做的,就享有優勢

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從一個公務員子弟,到貝爾實驗室(Bell Lab)的頂尖研究員,再變成矽谷炙手可熱的創業家,喜歡新奇事物的張若玫,一路走來相當傳奇。
出身公務員家庭的張若玫,在家中排行老三,父親之前在經合會(經建會前身)服務。從小,父母就鼓勵這個小女兒做自己想做的事。她對數學一直很有興趣,但是自認「想法務實,不知道讀理科能做什麼」,所以填志願時選了工科,進入交通大學計算機與控制工程系(後來改為資訊工程系及控制工程系),班上同學有目前擔任聯強國際總經理的杜書伍、和神通電腦總經理蘇亮。
一畢業,張若玫繼續到普渡大學深造,並在26歲拿到電腦博士學位,然後進入著名的貝爾實驗室工作。
貝爾實驗室高手如雲,更不乏諾貝爾獎得主,像發明電晶體而得到一九五六年諾貝爾物理獎的蕭克利(William B. Shockley),也是來自貝爾實驗室。與這樣一群天才共事,張若玫一直擔心自己會跟不上。
然而,實驗室副主任的歡迎致詞,讓張若玫放下心中石頭。這位得到一九七八年諾貝爾物理獎的副主任,以「不要怕打破成規」(rules are meant to be broken)鼓勵這一群新進的研究人員,大膽嘗試新點子。「我當場聽了非常振奮,覺得這實在是一個有趣的目標。」雖然事隔20年,張若玫每談到這一幕,臉上還會泛起興奮的神情。
張若玫選了一個新題目,研究多重傳播(multicast)方法,在同一時間把一份資料傳給很多人,這項技術後來影響股市的即時交易資訊系統。「在新領域裡,只要你是第一個做的,就享有優勢。」她以過來人經驗指出。五年後,她取得這項技術專利,也離開貝爾實驗室,到矽谷的昇陽電腦工作。
在昇陽電腦時,創業的念頭開始萌芽,她還不清楚可以做什麼,但覺得已經準備好了。張若玫和她的先生,以及幾位夥伴一起出來,成立Teknekron軟體公司,並且說服管理800億美金資產的富達(Fidelity)公司,讓她幫忙建立一套可以根據股價變動而即時修正資產價值的軟體。

**創辦Vitria, 要的不是錢,而是影響力。

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「當時我連損益表都不懂,而且也沒有設計產品或管理人的經驗,但我就是覺得可以做到,」在一場演講中,張若玫對著擠滿會場的聽眾回憶這段往事,語氣中充滿自信。
她的確做到,而且做得很好。這套軟體陸續被華爾街多家金融公司採用,徹底改變華爾街的金融資訊系統,也嚴重威脅原本提供這項服務的路透社(Reuters)。八年後,路透社乾脆以1億2500百萬美金買下張若玫的公司。
她覺得還沒玩夠,更不想在40歲就退休,所以和先生又合力在一九九四年創辦Vitria。「我要的不是錢,而是影響力。」張若玫強調。
為了推廣企業應用程式整合概念,張若玫積極參加科技研討會,並經常到各地演講,抓到機會就推廣「誰在企業應用程式整合領域領先,就會變成一個幾十億美金大企業」的概念。久而久之,很多研討會也開始談這個題目,連華爾街分析師也知道EAI的重要性。
「在Y2K問題之後,企業資訊部門下一個最頭大的問題,就是整合各部門的應用程式。」摩根史坦利(Morgan Stanley Dean Witter)軟體產業分析師菲利浦(Charles Philips)指出。
張若玫的邏輯,是把企業應用程式整合分成四塊。第一塊是傳遞資訊的骨幹,像是蓋一條高速公路,讓各個應用程式的資訊在此流通共享。第二塊是將各應用程式連接到骨幹,像是連接高速公路的匝道。第三塊較複雜,使用者確認要進行的工作後,系統自動幫他找出執行這項工作需要那幾項應用程式,並依照順序排列,這有點像衛星定位系統,你說出目的地,它自動幫你選定走那幾條路。第四塊是讓使用者在工作進行中,可以隨時查看進度,像是在高速公路上沿路設好告示牌,告訴你目前的位置和距離。
這四塊合起來,就是拉出一條數位神經系統的雛型,「對於正在進行中的電子商務非常重要。」專門研究資訊科技趨勢的席柏顧問公司(Patricia Seybold Group)指出。因為電子商務也牽涉訂單處理、會計和出貨等流程,「企業一定想辦法把這些整合到原有系統中,變成一套,而不是為電子商務再開發新系統,那樣會增加很多管理上的不便。」席柏的研究報告分析。
也因此,企業應用程式整合變成大熱門,競爭也更激烈。為了鼓舞士氣,去年耶誕節,張若玫對著全體員工宣誓,要把Vitria帶上幾十億美金規模的公司。「這是真正好玩的部份!」
張若玫開心地笑著說。

**優游科技,享受樂趣並成就事業。

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要實現願望,就必須找進更多優秀人才,讓他們可以像張若玫一樣發揮創意,這也是張若玫目前最重視的事。談到經營企業最重要的三件事,她毫不考慮脫口而出「人才,人才,人才」。
去年一月,網景宣布裁掉360位員工時,公司就在網景斜對面的張若玫,趕緊去貼徵人布條。
招募員工時,張若玫都會和他們面談,並且問他們「你最想做什麼?」、「什麼事對你最重要?」
和「你如何定義成功?」等問題,聽到他們的答案,她就回去想,該怎麼幫他們達成願望。
有一位華裔工程師來面試,告訴張若玫「你身為弱勢族群(華裔、又是女性),但是成就這麼好,我很佩服。」張若玫的直接反應是「我從沒想過這個。」對她而言,工作及創業,都是在享受樂趣,她並沒有考慮太多。
她認為自己是個簡單的人。被要求用三個形容詞描述自己時,張若玫回答「第一個好奇,第二是好學......」張若玫認真思考,但還是沒想出第三個。
45歲的張若玫,一直以自己的方式,優游在科技業中,享受樂趣並成就事業。與一般矽谷的工作狂態度不同。她平常喜歡種花蒔草、做做園藝,自己有一個漂亮的小花園,電視台還曾經來拍過。
「任何事都有可能,」對她來說,人生真是一趟精采之旅,而且她根本還沒打算畫下句點。

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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