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。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。