企業內必備的「賢能政治」
企業內必備的「賢能政治」
2007.09.01 |

根據二○○六年IBM全球執行長調查,八七%的執行長將﹁協同合作﹂列為創新的第一優先,重要性高於商業模式與流程。

企業將協同合作融入公司作業的原因很多,但一言以蔽之,就是將公司轉化為動態組織,使得公司可以不斷地、自然而然地創造出有用的構想。這也是合作之所以比商業模型還受到重視的原因:商業模型是創造的構想,而協同合作是創造的動能。此外,協同合作集眾人之智,群策群力,使得決策透明化,決策成果能夠臻於最佳境界。

美國許多大公司在兩年前其實就已經開始運用方法在公司內部推行協同合作。《財星》一百大之一、屬於金融業的X公司就是一例。

X公司的資訊管理部門面臨標準化的問題。舉例來說,公司的資料庫應該是用IBM還是甲骨文(Oracle)?如果是甲骨文,那系統分析與設計的軟體又應該採用哪一家廠商的?當軟體的選擇涉及企業整體,問題就更複雜了。企業軟體牽一髮而動全身,而且決策一旦訂定、計畫開始實施,幾乎無法更改。它們提供無數客製化的特點,公司必須決定哪些該用、哪些暫時不缺。然而,如此茲事體大,許多公司的決策過程卻往往流於個人偏好、上級意識、裙帶關係等。如果公司內部的溝通機制良好,或許可以擴大決策參與;但如果公司的分權導致彼此的隔閡,那麼如此非理性的決策行為就可能降低效率。

以軟體工程師和程式發展平台的關係為例,許多公司將這兩者分開:資訊部門擁有眾多程式發展師,但他們的工作平台則另有專人負責。但平台負責人的意見未必和程式設計師一致,更何況許多平台提供者不須留意當前趨勢,這使得平台的規劃往往和現實脫軌,更遑論了解並掌握未來發展方向。

為了解決這些標準化的問題,X想到了協同合作,集結眾人之智,讓決策產生最大效用。他們的具體作法是將科技議題分類。譬如企業整合軟體可以作為一個議題,底下分為幾個子議題:軟體本身應該是用哪一家的,是IBM還是BEA?如果選擇了IBM的WebSphere ,那麼操作系統應該是Linux ,還是Windows?如此分類之後,X再將各個議題列入不同的討論區。所有的討論是由「企業維基」(Enterprise Wiki)這類軟體協調管理。

但企業維基畢竟只是輔助工具,公司必須有明確的策略、政策、方向、規範,使得內部協同合作產生最佳的結論。X公司認為,有三點是必須掌握的:

一、激勵員工貢獻己見,是企業協同合作的第一步。公司應該有一套獎勵制度,能夠讓提供有價值意見的員工,而不是曝光率最高者得到正面回饋。以一個簡單的英文字表示,就是「Meritocracy」,賢能政治。

二、讓討論能夠聚焦,使公司得到真正想要得到的答案。如同過去的GDSS「群體決策支援系統」,硬體和電腦軟體的優勢是成功的基礎,但真正成功與否還是在於人,其中最重要的就是討論的協調人(facilitator)。從這個角度來看,企業維基就不只是資訊工程、甚至資訊管理人才的禁臠。相反的,善解人意、反應敏捷、具有人事管理以及心理學背景、善於控制場面者,如果具備資訊知識,也有機會勝任。

三、平息爭論,避免協同合作反而成為人與人、部門與部門之間的無謂鬥爭。基於這點考慮,對協調人的要求又更高了一層:他不僅要具備高智商的人格特質,更要能對公司有整體的了解、具備良好的管理學養,使得爭議的平息不至於偏廢任何一方的利益和發展。

有趣的是,一般管理文獻常見的欠缺上層經理支持、組織抗拒、缺少獎勵等,對X而言都不是問題。協同合作涉及權力的重新分配,卻又非做不可,正因如此,高層經理當然全力支持,以免大權反而旁落。組織抗拒是早期導入MIS面臨的嚴重問題,但當這問題為學術界注意之後,公司組織已有準備,員工也司空見慣,反而不成問題。至於獎勵,因為上層經理的支持,自然也不是問題。

這並不是說X在協同合作上一帆風順。雖然美國文化一直強調充分表達、團隊精神、創造力,但綁死在各個崗位上的員工,對於貢獻意見卻未必熱衷。這使得X必須更深入了解協同合作的關鍵成功因素,以及執行具體有效的操作方案。目前X公司正在此方面規劃,相信如果他們可以成功地歸納出企業內部的協同合作原則,管理學勢必往前躍進一大步。 

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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