打好人才地能愈跑愈快|數位時代 BusinessNext

二○○一年年底，中國在加入ＷＴＯ後頒布《外資保險公司管理條例》，隨後正式開放保險產業，但是其中的五三二條款（即外資保險公司得具備五十億美元的資產、三十年經營經驗及大陸代表處設立必須滿二年），卻卡死一大批台灣有意進軍中國的保險公司，因為當時符合這個條件的台灣壽險公司屈指可數。

但是台灣的保險市場當時已趨於飽和，同時成長幅度有限，因此所有人都知道中國是下一個決勝戰場。

具備同文同種的優勢，外加台灣保險從業人員在各方面的經驗優勢，既然公司過不來，即便是以個人身分，如果能來，也將義無反顧。因此，在二○○五年國泰人壽正式取得進軍大陸的台灣首家壽險公司之前，台灣壽險人員實際上就曾經有一波遠征中國的紀錄，只是那是一段相當慘烈的過往。

挖角風破壞市場
二○○二年，中國平安保險公司推出「龍騰計畫」，徵召超過五百位的台灣壽險業精英至中國發展。五年後，根據現為宏利人壽總經理的王天運預估，「目前還留在大陸的僅約十多人。」這也等於九成五以上當時遠赴中國的台灣壽險業精英，都在這次遠征中陣亡。

「因為挖角其實對這個市場是種破壞，」國泰人壽上海有限責任公司董事總經理張發得認為，中國保險市場最大的問題就是發展過快，本土公司不僅沒有足夠的管理人才因應，外資公司也沒有足夠了解中國市場的人才，所以如果這些公司不靠挖角的話，就沒有人能主持。而就近的台灣保險人才由於質量俱佳，又同文同種，因此從台灣挖角也是必然的結果。

「但是這些從別的公司挖角過去的人才，文化整合就是一大考驗，」張發得認為，這些公司最後將同時面臨到缺人甚急與用人磨合的雙重嚴重問題，「這就造成公司營運的空轉，也浪費了人才。」張發得說。
正因為這種急就章又單槍匹馬的失敗經驗，即使於二○○五年一月首先取得台灣第一家壽險公司獲准進軍中國的殊榮，國泰人壽並沒有出現急速擴展的大頭症狀。

「因為台灣壽險業最大的優勢就在於人才庫充足，這是外資與中國本土保險公司最欠缺的部份。不過，台灣壽險公司一定要以大兵團的方式作戰才有機會。」張發得說。因此，國泰人壽為了能迅速搭建公司組織架構，並讓業務與企業文化能順利跨海移轉，決定不計成本採用整廠輸出的方式，由台灣派駐平均年資高達十二年以上的各類行銷管理幹部遠赴中國。

堅持自己培育人才
「因為壽險是人的公司，沒有這些人，公司就沒有辦法動，」張發得透露，包括人事行政、財會投資、精算、法務、業管、核保、審查、醫療專業、培訓人員與ＩＴ系統等主管，國泰人壽調往中國的台籍幹部，一出手就多達八十六位，堪稱是台灣金融服務業跨海遠赴中國經營的最大手筆。

再來就是透過這些台灣資深幹部在中國進行招募與人才培訓的打地基工程。「保險業就像堆積木一樣，一開始都是很慢的，但一旦基礎到位，往上堆就很快，」張發得常舉其辦公室隔壁正在興建中的未來上海第一高樓──環球金融中心為例，「當初國泰人壽進駐上海金茂大廈（現為上海最高大樓）三十二樓時，隔壁還沒蓋這麼高，沒想到兩年之內，它已經超過三十二層。不過，人家當初光是打地基就打了好幾年，才會蓋這麼快的。」

張發得認為許多公司面對如此龐大成長的市場大餅，都會禁不起誘惑，而透過挖角來達到擴展業績的目的，但是國壽絕對不挖角，一定是自行招募人才，「通常一千個人裡才面試進來三、四十個，然後經過培訓，剩下的可能只有十來位而已，但是壽險業的成功就是靠人才累積才行，」張發得表示，雖然一開始的業績拓展速度很慢、很辛苦，但是透過過往台灣經驗知道，「唯有透過自己培訓的人才慢慢累積，才會有業績爆發的一天，挖角是不可靠的。」

「因為金融服務業其實是一場比氣長、比人才的戰爭，」張發得認為，國泰人壽不計成本，從台灣大舉調兵遣將，同時自主培訓人才，就是為了打持久戰，因為台灣壽險業的人才優勢，在這幾年之間仍非常明顯，「只要穩紮穩打，雖然一開始進展甚慢，但最後絕對大有可為。」

經過兩年鍛鍊基本功後，今年起，國泰人壽將開始大舉擴增一倍的營銷人員，達到一千位的規模，並至少再成立兩家分公司。就像張發得舉上海未來第一高樓環球金融中心為例，看來國泰人壽地基工程已完成，如今正開始加速向上發展。

台灣金融機構赴中國設點概況

保險11家（除國泰人壽取得公司資格外，其他僅為代表處）：
國泰人壽（北京、成都）、國泰世紀產物（上海）、國泰人壽上海有限責任公司、富邦產險（北京、上海）、富邦人壽（北京）、新光人壽（北京、上海）、新光產物（蘇州）、明台產險（上海）、友聯產險（北京）、中央產物（廣州、上海）、台灣人壽（北京）、中國人壽（北京）

銀行7家（僅為代表處）：
國泰世華商業銀行（上海）、彰化銀行（昆山）、合作金庫（北京）、華南商業銀行（深圳）、中國信託商業銀行（北京）、台灣土地銀行（上海）、第一商業銀行（上海）

證券13家（僅為代表處）：
群益證券（上海）、元大京華證券（北京、上海）、寶來證券（上海、北京）、倍利國際證券（上海、深圳、北京）、統一證券（上海）、建華證券（上海）、金鼎證券（上海、北京、深圳、成都）、日盛證券（上海）、元富證券（上海、深圳）、京華山一（北京）、大華證券（上海）、太豐行證券（上海）、富邦證券（上海）

透過過往台灣經驗知道，唯有透過自己培訓的人才慢慢累積，
才會有業績爆發的一天，挖角是不可靠的。

當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

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