eBay進入後惠特曼時期
eBay進入後惠特曼時期
2008.03.01 | 人物

傳言真的實現了。已經擔任eBay執行長十年的惠特曼(Meg Whiteman),在今年的三月卸下職位,改由現任eBay業務事業群(marketplaces,掌管eBay所有電子商務業務)的總裁杜納霍(John Donahoe)接手,惠特曼則繼續留任董事會的成員之一。

惠特曼時代的功與過
惠特曼的卸任,對於網路產業和eBay來說,都有重要的意義。九○年代開始努力打拚,將網路商業化(commercialization)的矽谷網路先鋒中,惠特曼算是從一而終,一路伴隨產業成長的指標性高階經理人之一。除了惠特曼,「前輩」級的網路創業家,現仍擔任重要職位的,大概只剩亞馬遜書店(Amazon)執行長貝佐斯(Jeff Bezos)和雅虎(Yahoo)的「回籠」執行長楊致遠。

對於eBay而言,從一九九八年三十名員工、年營收四百萬美元,到十年後全球一萬五千名員工、上看三億的註冊會員、七十六億美元的年營收,網路拍賣龍頭的地位,可說是惠特曼一手建立的,她的功勞不在話下。
然而,若看近幾年的狀況,包括天價收購Skype的錯誤決策、中國市場的一敗塗地……,惠特曼光榮的歷史上,的確有幾個不甚光彩的污點,也讓許多人認為她的下台理所當然。不過,即使是這樣,我認為現在不是離開的好時機。

過去一年,eBay股價跌幅達一五%,再次來到歷史低點徘徊。不僅如此,營收無法成長的壓力也越來越大,以往動輒三位數的營收成長已不復見,最近的年營收成長只剩三○%左右。我自己觀察,要負起最大責任的,正是惠特曼親選的接班人──杜納霍。

接班人表現待觀察
我一直很納悶,為什麼華爾街的分析師這麼喜歡杜納霍?他進入eBay不過才三年,之前是商業顧問,沒有什麼技術背景或網路產業的經驗。除了媒體將他神化的報導之外,迄今我尚未聽到他對拯救eBay有任何具體的規劃。

雖然eBay的官方新聞稿指出,在這段期間內,杜納霍所主導的業務部門,營收和利潤皆翻了一倍。關於這點,我卻持完全不同的看法。撇開個人的主觀,從數字上來看,杜納霍二○○五年從管理顧問公司Bain & Company跳槽過來之後(順帶一提,惠特曼進eBay前也是在這家公司服務)的表現,我最多只能給「B」的分數。為什麼?理由很簡單,杜納霍的業務部門,對於eBay整體營收貢獻,三年內從七六.九%降至六七.八%。

根據華爾街分析師提供的資料,二○○五年eBay營收約四十五億美元,其中業務事業群貢獻了三十五億元,占七六.九%;二○○六年營收約六十億美元,業務事業群營收四十三億元,占比七二%;到了二○○七年,營收竄升到七十六億七千萬美元,業務事業群貢獻五十二億元,只占六七.八%。

仔細研究財報後可發現,不管eBay整體或杜納霍操刀的業務事業群,營收年年成長,唯後者成長的幅度不及整體,成拖累成長的主力。反觀eBay另一Paypal事業群,成長的曲線就漂亮多了。

網路產業的經驗如此淺薄,管理eBay核心的拍賣事業成績普通,完全沒碰過Skype和PayPal(編按:Skype和PayPal皆有其獨立的事業群總裁管理),我真的非常懷疑,杜納霍是否能勝任這個執行長的位子?他真的了解如何經營Skype和PayPal嗎?

從別人口中,我得知杜納霍是非常善於處理人際關係的經理人(能獲得惠特曼欽點接班、董事會一致同意,不難想見)。身為一個執行長,這是必備的條件,但光是這樣恐怕還不夠。

據傳一九九八年前,惠特曼接手eBay時,便表示一家成功的公司,執行長任期不能超過十年,否則會阻礙公司內的創新,組織內的集體思想也會僵化。

十年已經過去了,惠特曼一如初衷,落實當年的原則交棒。然而,維持了董事會成員,加上由杜納霍擔任執行長,惠特曼至少還會有幾年「退而不休」的時光。(翻譯=謝哲豪)

惠特曼光榮的歷史上,的確有幾個不甚光彩的污點,
也讓許多人認為她的下台理所當然。
不過,即使是這樣,
我認為現在不是離開的好時機。

eBay高層人事動向
 

**梅格.惠特曼(Meg Whitman)
**3月底卸任eBay執行長一職,但仍持續擔任董事。

 **約翰.杜納霍(John Donahoe)
**現任業務事業群總裁,將從惠特曼手中接棒執行長職位。

 拉季夫.杜塔(Rajiv Dutta)
現任PayPal事業群總裁,將取代杜納霍轉任業務事業群總裁。

** 史考特.湯普森(Scott Thompson)
**PayPal事業群首席技術長,晉升PayPal事業群總裁。

 比爾.柯布(Bill Cobb)
eBay北美地區總裁,準備離開eBay。

 蘿莉.諾靈頓(Lorrie Norrington)
現職eBay全球業務總裁,調任業務事業群營運長兼北美地區總裁。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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