迪士尼CEO換人!Josh D’Amaro接棒執行長:28 年資深「樂園老將」,如何讓米老鼠再次偉大?
迪士尼CEO換人!Josh D’Amaro接棒執行長:28 年資深「樂園老將」,如何讓米老鼠再次偉大?

重點一:迪士尼董事會全票通過,由樂園事業主管 Josh D’Amaro 接任執行長,將於 3 月 18 日生效,結束兩年多的接班拉鋸戰。

重點二:Bob Iger 將轉任資深顧問與董事會成員,預計於今年底退休,累計擔任迪士尼執行長近 20 年。

重點三:Dana Walden 升任總裁暨首席創意長,與 D’Amaro 搭檔,緩解外界對新執行長缺乏內容製作經驗的疑慮。

經過兩年多的接班拉鋸戰,迪士尼(Disney)終於在週二宣布下任執行長人選 。董事會全票通過任命現任迪士尼體驗(Disney Experiences)主席 Josh D’Amaro 接任執行長,將於 3 月 18 日年度股東會後正式上任 ,接替累計任職近 20 年的 Bob Iger。

同時,娛樂事業共同主席 Dana Walden 升任新設的總裁暨首席創意長,直接向 D’Amaro 報告,形成「營運專長+內容專長」的領導組合。

從樂園起家,掌舵迪士尼最賺錢部門

54 歲的 D’Amaro 於 1998 年加入迪士尼,從迪士尼樂園度假區的財務職位做起,陸續擔任迪士尼樂園度假區(Disneyland Resort)與華特迪士尼世界(Walt Disney World Resort)總裁。

自 2020 年起管理迪士尼體驗事業群後,他領導該部門創下年營收 360 億美元(約 1.16 兆新台幣)的亮眼成績,成為公司最大的業務部門,轄管全球逾 18.5 萬名員工。

迪士尼董事會主席 James Gorman(前 Morgan Stanley 執行長)表示,D’Amaro 在整個接班過程中「展現了對公司未來的強烈願景,以及對迪士尼品牌獨特精神的深刻理解」。

他強調,D’Amaro「在業務成就上有卓越表現,與娛樂界最大牌的人物合作,將他們的故事帶到我們的樂園中,展示了迪士尼故事與前端技術結合的強大力量」。

Iger 時代落幕,「接班風險」再演

Bob Iger 於 2005 年至 2020 年間首次擔任迪士尼執行長,但他欽點的接班人 Bob Chapek(同樣出身樂園事業)上任僅不到三年,就因管理風格與績效不彰遭董事會撤換,促使 Iger 於 2022 年重返執行長位。那段歷史讓迪士尼董事會在這次接班規劃上格外謹慎。

2023 年,迪士尼設立特別接班規劃委員會,由 Gorman 擔任主席,花費多年審查內部與外部候選人。Iger 也為候選人提供廣泛輔導,並與董事會成員保持密切接觸。Gorman 週二接受 CNBC 訪問時表示:「我們不會再出現上次那樣的戲劇性狀況,這一點我可以向您保證。」

Iger 原訂任期至 2026 年 12 月 31 日,但提前交棒顯示他對新執行長的信心。Iger 聲明表示:「Josh D’Amaro 是一位傑出的領導者,也是成為下任執行長的正確人選。他對迪士尼品牌有著本能的賞識,深刻理解什麼能與我們的觀眾產生共鳴,並且具備交付最具野心項目所需的嚴謹與細節處理能力。他結合創意與營運卓越的能力堪為典範,我為 Josh 和公司感到興奮。」

Walden 接掌創意領域,補強 D’Amaro 短板

Dana Walden 是另一位被視為執行長熱門人選的高管,目前掌管迪士尼的電視與串流業務。她將接任總裁暨首席創意長,負責確保各個觀眾觸點的故事敘述與創意表現,一致反映品牌、在規模上吸引觀眾,並推進核心業務目標。

這項任命被外界解讀為彌補 D’Amaro 缺乏娛樂內容製作經驗的短板。TD Cowen 分析師 Doug Cruetz 指出:「D’Amaro 的升遷某程度反映了 2020 年 Chapek 的模式,但不同的是,Walden 的升遷直接處理了內容領導力的空缺,將 D’Amaro 的營運優勢與經證實的創意專業知識結合。」

不過,也有聲音質疑這項任命。行動派投資者 Nelson Peltz(Trian Fund Management 共同執行長)週二在《華爾街日報》活動上質疑,這項任命可能是精心設計,以使 Iger 繼續掌權,因為 D’Amaro 在娛樂業務上的經驗不足,可能使 Iger 變得不可或缺。

挑戰不減:串流、AI 與地緣政治

D’Amaro 上任時,正值娛樂產業面臨多重挑戰。迪士尼在串流業務已逐步轉虧為盈,但傳統電視收視率繼續下滑。同時,生成式 AI 的崛起與美國政府加大移民管制導致外國遊客減少,影響了美國境內主題樂園的遊客量。

儘管如此,迪士尼的基本面仍然穩健。週一公布的財報顯示,該公司第四季的營收與盈餘均超出預期,其中體驗事業部門的季度營收首次突破 100 億美元。迪士尼正投資約 600 億美元(約 1.93 兆新台幣)擴充全球主題樂園、度假村與郵輪,包括首個阿布達比度假村項目。

D’Amaro 接受任命後表示:「我非常感激董事會委以我領導這家對我和全球數百萬人都意義重大的公司。迪士尼的優勢一直來自於我們的人才,以及定義我們故事與體驗的創意卓越。迪士尼所能達成的沒有極限。」

延伸閱讀:OpenAI「零元購」迪士尼一年獨家授權:Sora將可用200+經典角色,為何要用「認股權」支付?

資料來源:VarietyCNBCCNN迪士尼官方聲明

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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