Google與微軟等軟體巨擘在台擴編

Google與微軟等軟體巨擘在台擴編，可能讓台灣落入工程高收入陷阱！

2019.06.10 by

Google與微軟等軟體巨擘在台擴編，帶來的薪資提昇對於工程師本身固然是件好事，但也可能令台灣落入工程高收入陷阱，難以推動科技創業。

今年台灣軟體業一相當令人振奮的消息就是 Google 即將在板橋擴編，再加上原先微軟、亞馬遜在台灣的擴編計畫，顯示美國跨國科技巨擘未來幾年在台灣的營運規模將會增加。

台灣新聞媒體坊間有不少「大量投資台灣AI人才的傳聞」，然而這點從市場需求和產業結構看來，是有其疑點。撇開實際研發和營運項目不談，有一點能確定的就是這些科技廠商擴編，將會創造數千個工程職缺，而突然增加的人才缺口，也會提升台灣的工程薪資水準。
全球分工模式的隱憂

提升台灣軟體工程師的薪資水準是不是好事？

個別而言，當然是好事。但是，這也迫使我們正視全球分工模式對台灣本地產業發展的影響。

現在台灣的大型美商科技公司的中高階軟體工程師年薪約在120萬到200萬新台幣之間，但是同樣等級的中高階軟體工程師，在舊金山和紐約，年薪也在360萬到600萬新台幣之間。先不論是否有能力差異、文化差異或法規差異，類似的工程職務的薪資就差了兩倍。

因此對於美商科技公司而言，要在台灣給予超出市場行情的薪水，一點兒也不困難。最根本的原因在於這些科技廠商的市場在國外，而且很多都是在消費力、薪資水準高出台灣至少一倍的市場。而以美國而言，和中國一樣的大市場優勢更是讓軟體工程師的產出效益倍增。

除非台灣的新創公司與科技大廠也能夠在同樣的消費水準、同樣的規模的市場中占有一席之地，否則會很難以同樣高薪規格去搶工程師。

所以這種吃全球市場但是勞工在台灣的分工模式，最後很有可能會形成台灣工程師薪資水準由外商企業主導的結構性特徵。 當然，這意味著台灣的工程師的薪資漲幅將會因為這股作用力而高於許多其他行業，整體而言，到底對於台灣產業是好是壞，就見仁見智。

台版PayPal幫的可能性

PayPal創立於1998年，算是達康世代的成功案例之一。而Paypal的成功，也使得其共同創辦人以及早期員工持續創業，先後創辦了Founders Fund、Palantir、Tesla、YouTube等成功企業。當然，PayPal只是一例，Google、亞馬遜、臉書等都不乏有員工離職創業的案例。

那今天，是否這些大型科技企業擴編，就會更進一步刺激新的台灣創業潮呢？

敝人以為，將美國新一波創業潮歸功於PayPal以及其他成功科技企業，有點錯估了科技就業和創業之間的因果關係；除此之外，更是低估了「在地文化」因素。

長期而言，科技業，就連科技新創的就業，最後還是靠薪資水準去驅動的。對於大部分在科技業任職的人，多數人在乎的是薪資水準和福利，並不是甚麼雄心壯志或遠大的理想。而會想要創業的人本來就是少數，有膽識創業的人更少，這人口比例個人相信不會因為科技大公司雇員而有明顯的增長。

再說，如果美國科技大廠來台雇員會讓台灣人想去創業，那這早該發生了。況且，台灣這幾年也有微軟、Google 的中階主管高調回台創業，但是目前為止仍未見起色。這也告訴我們，跨國科技巨擘擴編，不會直接造就新創產業。

在美國，其實所謂PayPal幫的現象，並不是大家所想的因果關係。

美國科技業中，原本想創業的人，如果沒有二十幾歲的時候跑去創業，通常在大公司一段時間後也會思考離職創業的可能性。美國科技業的薪水不停水漲船高，除了科技業內同業競爭以外，另外就是大公司必須要維持比新創公司高至少20%的薪水，否則員工不是跑去創業，不然就會跳槽到新創公司去。而微軟、Google、臉書等企業紛紛成立了企業內的孵育器，希望讓想創業的員工可以在企業內發展未來可能成為子公司的新專案。

對於美國科技大公司，新創產業對他們而言是種威脅。這些公司的許多新政策，都是要防止員工離職去創業。
人才失衡與偏安心理

一切回歸現實，我們應該去討論台灣的人事到底在這些國際大廠的價值鏈中有甚麼樣的地位。

以微軟和Google而言，在台灣成立的「研發中心」主要是要運用台灣的中文語音和硬體製造優勢。整體而言，台灣在這些大公司的價值鏈中，占有的是「工程」和「品管」層面，離品牌建立、市場策略、產品設計的核心事業是有一段距離的。

而很不巧的，台灣新創產業最缺乏的，正好是這類人才。若國際大廠沒有辦法幫助台灣補足品牌、市場策略和設計人才，那在工程人才薪水調漲的情況下，台灣的新創必須付出更高的工程成本，但是卻可以跟國際競爭的品牌和商業模式，反而讓對台灣的環境更不利於創業。

就好像智利、澳洲、卡達、沙烏地等國落入「天然資源陷阱」而難以在軟體科技產業上推動創新，台灣可能會因此落入跨國科技巨擘產生的「工程高收入陷阱」。

論及文化層面，台灣人民族性偏安，與其選擇新創公司，多數台灣人反而會選擇更高薪的科技大公司或是公務員的鐵飯碗，而且之後會選擇離職創業的機率是微乎其微。對於國際科技巨擘而言，只要將薪水調漲至台灣公司無法競爭之境地，就能夠掌握大批穩定、相對忠誠而且相對便宜的工程勞動力。

長遠看來，這些科技巨擘的擴編計畫不但不會推動台灣的科技創業，反而會將台灣推向「離岸科技研發島」的方向。

這不見得是壞事，但至此大家就不該再對軟體創業的未來有太多不切實際的遐想。

（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場。）

掌握 AI 戰略思維，決勝新零售變革

作者 孫 憶明 | 發布日期 2018 年 12 月 19 日 10:00 | 分類 AI 人工智慧 , 自動化 , 電子商務

近幾年，人工智慧技術的發展和新零售的變革成為市場上引人矚目的焦點。而 AI 人工智慧逐漸在零售業滲透衍伸出新的零售模式，將實現實體門市在獲客、門市場景、體驗和供應鏈的大變革，或解決目前實體零售產業面臨的問題。

筆者是電腦科班出身、擁有 20 年以上電腦軟體行業經驗，後期跨界轉型做企業管理，並涉足培訓行業，曾擔任數十家國內外 1,000 大企業之顧問和講師。而針對 AI 人工智慧在智慧零售的應用，筆者從新零售時代下的戰略性思維打造、智慧化工具的選擇等多方面剖析，為企業抓住當前變革浪潮的發展機遇給與專業的建議。

零售業將成為人工智慧應用的重要領域

人工智慧是指讓機器具備和人類相似的思考邏輯與行為模式。其發展過程包括學習，即大量讀取資訊、判斷如何使用資訊，和感知、推理、自我校正、如何操縱或移動物品。

事實上，人工智慧在高科技業、金融業早就被大規模使用，但如今，隨著便捷支付和客戶資訊收集的加強需求，越來越多零售業的先行者也開始擁抱人工智慧技術，探索新零售的轉型。在筆者看來，大量的資料早期被網路企業投資，網路企業已經掌握大部分數據，如果能夠持續掌握這些資料，再配合人工智慧的機器進行深度學習，他們將越來越厲害。

舉一個例子。前不久，全球第一大的美國零售業巨頭西爾斯公司宣布破產，這家成立於 1886 年的百貨公司，被誰打敗了？沃爾瑪！過去十年，越來越多實體店開始整合線上線下進行轉型，而西爾斯的變革步伐明顯落後許多，正是這種對傳統零售的固步自封，讓它終將走向滅亡之路。用筆者的話來說，就是「任何企業如果不了解你的客戶、不了解市場的變化，再多的技術也不一定做得好。」西爾斯的教訓，無疑是具有深刻啟迪意義的，實際上，也有很多零售商正在以創紀錄的方式倒閉，這也強調了掌握 AI 戰略思維變革的必要性。

人工智慧目前 80% 以上與深度學習相關

那麼，未來人工智慧發展核心是什麼？對此，筆者提煉出 3 個關鍵詞，「創新」、「整合」、「智慧化」。反觀人工智慧的發展，從軟體為主，到可以跟著專家思考，前面兩波的發展都還實現不了以設定規則的方式決定行為的路徑。而近幾年，人工智慧開始發生飛躍性發展，以深度學習的演算法則，運用大量資料、多層神經網路以及特徵訓練邏輯演算法等達到機器學習。而這一波，與零售行業特別相關的技術主要分三大類：第一類是電腦視覺，即圖像及影像辨識；第二類是自然語言分析處理；第三類是感測器、智慧裝置、物聯網。

先看第一類電腦視覺。過去電腦雖然會計算，可是它不會感知，在未來，感知是人工智慧非常重要的功能之一。其實，圖像及影像辨識的應用，在無人車、沃爾瑪超市的貨架機器人等已經開始普及。仔細想想，當你在規劃貨架產品的時候，用機器人視覺就可以即時知道哪個貨架還剩下多少產品，這是不是就能提高效率、降低成本，而且很多資訊資料都可以被精準掌握。

第二類是自然語言分析處理。這方面最典型的應用場景就是手機或電腦的語音助理和機器人客服，如 iPhone 的 Siri、亞馬遜的語音助理、微軟小冰、中國科大訊飛的機器人、阿里巴巴的客服機器人等。以阿里巴巴為例，據相關統計，有 300 萬客服電話是被服務機器人處理的，人工智慧基於多方面的資料蒐集，透過建立相應的模型，已經可以有效解答大部分客戶的問題。當然，如果客戶需要更深入的回答，依然需要轉到人工客服來處理。

再看第三類感測器、智慧裝置和物聯網。筆者認為，智慧商店絕對是未來零售業的發展，店內的感測器，可以與人互動、了解人類的行為，並蒐集人類的資料。比如百麗與騰訊合作，在鞋店內以及鞋子裡面安裝感測器，獲得很多有效的經營資料，比如哪些品牌？哪些模式？哪些沒有被購買？什麼樣的人試穿什麼樣的狀況，都可以被商家清晰地掌握。

人工智慧技術創新應用的五大趨勢

在實體零售場景中，人工智慧技術的應用創新為零售業的智慧化轉型提供有力支援。那麼，在實踐應用中，典型的融合創新應用場景主要呈現五大趨勢。

人工智慧將提高實體店數位化營運

目前人工智慧正在以一種顛覆性的力量，透過技術創新的手段，重塑個體與實體零售互動的方式。主要的手段是透過實現感知 AI 及相關技術，讓店舖有了視覺、有了感覺，並且能夠與客戶更好的互動。而這些技術應用在實體零售門市的工具也是多樣化的，可以表現為穿戴裝置、擴增實境輔助購物、智慧販賣機、智慧櫥架、智慧鏡子、互動顯示板等。

實際上，透過這種技術上的深度互動，實體零售門市可以獲得較為精準的店內購物分析，進而達到營運上的多方面升級。比如遠端即時監控、人流分析統計、購物軌跡分析、熱點分析、排隊狀況分析、偷竊偵測與預防及行銷整合，帶來的將是導購員排班及銷售行為的最佳化、商品擺設和櫥窗顯示的最佳化、門市營運的標準化、銷售損失的最小化、行銷效益的增加以及購物者滿意度的提升。

數位建模，實現以顧客為中心的多管道營運

行動網路時代，用戶越來越沒耐心，需求意向變得零碎化，決策即時性、衝動性的特徵被放大；同時，全管道環境下，包括直營實體門市、其他實體門市、官方網路商城、垂直或水平電商平台、行動 App、社交網路、CRM 會員管理及行銷廣告活動等在內的客戶觸點越來越多，實體零售想針對使用者需求開展行銷變得越來越難。

而人工智慧時代的到來，或許能幫助解決以上問題。在新零售業生態中，大量零售營運資料，包括銷量、行銷活動效果、消費者購買管道偏好和行為、客戶流失、媒體效果等，在不同的應用場景中大量產生，結合不同的業務場景和目標，再匹配合適的演算法，即可對這些應用場景進行人工智慧數位建模，就可以實現紛繁複雜的行銷過程高效化，而整體邏輯簡單來說就是「描述─診斷─預測─決策」。

AI 語音服務成為重要的人機互動及資料蒐集介面

AI 語音服務的應用大致分兩類，一類是智慧客服，即聊天機器人；一類是智慧助理，即智慧音箱。筆者認為，語音是一個最自然的互動，對人類來講，尤其不喜歡用電腦、或者雙手無法拿手機出來的時候，語音是最自然的人機互動，這個非常重要。而且語音夠聰明，以至於可以第一時間為我們提供產品服務。所以說，更自然的人機互動，上行資料蒐集、服務人力及成本的重新部署，全方位服務的入口帶來多樣商機。

大數據驅動供應鏈，提高營運效率

大數據驅動供應鏈，進而實現相關應用場景的智慧和高效決策，說明實體零售解決「產品預測、自動補貨、庫存健康、供應商羅盤、智慧選品、智慧定價」六大營運難題，人工智慧毋庸置疑成為這種能力的技術核心和基礎。

而實際上，人工智慧正在構建一種新的人─貨─場互動模式、服務體系以及營運生態鏈。智慧零售可以採用 RFID、無人分揀系統到倉儲機器人來完成，實現自動預測、採購、補貨、分倉，根據客戶需求調整庫存和精準發貨。

企業裡人和服務的價值正重新被塑造

瑞士聯合銀行集團（UBS）和高盛證券（Goldman Sachs）都是世界知名的投資銀行，如今，它們對人才招聘的要求也已經從單純的金融、財務類專業，轉向科技及 AI 相關專業，導致這種轉變的本質，正是人工智慧時代帶來的，企業裡人和服務的價值正重新被塑造。

這些銀行將不再是單純的金融服務提供者，他們已經逐漸降低人來主導分析或資產管理，而是依託金融行業積累的大數據基礎，藉助人工智慧專家提升大數據洞察力、決策分析力和自我優化力，因而組織結構與服務文化也跟著產生變化。

在當前零售產業轉型的關鍵機遇期，人工智慧無疑發揮著不可或缺的作用。企業想要在新一輪轉型浪潮中不被顛覆和淘汰，也必須先進行自我革命。這意味著，企業需要選擇適當的平台、工具及合作夥伴，提前進行科技布局；盡快建立「數據導向」的營運制度及決策文化；同時提早培育 AI 人才，建立人機協作和共存的能力，短期從關鍵問題著手，實驗反覆運算與學習，累積經驗與數據，最終才有機會在 AI 的世代中勝出。

（首圖來源：Unsplash）