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【溫肇東專欄】現代「企業概論」和40年前有什麼不同?談企業的真實與印象

溫肇東
2017-08-10
作者 溫肇東
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最近有機會在學校開「企業概論」的課,給大學非商管背景的碩士新生先修,在準備教材的過程中,有些心得和大家分享。

我第一次教授「企業概論」是40年前在東海大學,我剛從美國取得MBA學位返台,把我在美2年的學習儘量編入教材,記得有一項作業是要學生去訪談一位他們能接觸到的「企業家」,談什麼是企業,同學們都很興奮,也設計了不少的小作業來搭配。

教了一年半的書後,我到實務界工作,先進入大貿易公司擔任幕僚,學習企業如何開董事會、製作年度預算等公司運作;之後參與連鎖餐廳的籌備與經營,35歲左右擔任總經理,當時公司約有100多位全職的人員;到40歲離開公司,我再次出國進修博士學位時,公司年營業額約有3.5億左右,全台有22家店鋪,並有1個可供應5萬人餐點的中央廚房。取得博士學位後,我返台投身教職20多年後退休,也在3家上市公司擔任獨立董事,資本規模分別是3億、10億和100億。

以這樣的經歷和年紀與我相差40歲以上的學生談「企業」,會和40年前、還沒有「企業經驗」的我,跟當時只小我5、6歲的學生談「企業」,會有什麼異同?

這40年當中,台灣國民所得從千元提升到兩萬元,科技、市場的變化極大,中國崛起、企業規模幾乎級數成長,全球企業競爭態勢也不可同日而語,但「企業」的本質有沒有什麼變化?我們描繪一個企業的方法有何不同?一般人對企業的印象和企業真實的本體有多大的差距?40年前還沒有「企業社會責任」、「社會企業」的概念,那時也還沒有「企業策略」(Business Strategy)的課,只有「企業政策」(Business Policy)。

大家對近來登上新聞版面的企業(亞泥、長庚、全聯)有何了解?對鴻海、台積電的規模與範疇及其管理有什麼認識?對遠在美國的亞馬遜、谷歌、臉書、特斯拉或中國的百度、阿里巴巴、騰訊、華為又有多少的掌握?一般人對這些大企業的規模、運作的複雜程度、背後支撐的技術有多少理解?

或許有人記得最早的企業排名,例如在100年前美國的S&P是用「資產」(Asset)排序;後來財星(Fortune)「500大」是用「營收」(Revenue),台灣的中華徵信所及天下的台灣1,000製造業、服務業,基本上也是用營收來排名;直到九0年代美國商業週刊(BusinessWeek)有幾年是用「市值」(Market Value)來排序。

不同的排名固然有其個別的意義,但台灣企業若和這些國際企業「一起」排名,因規模較小通常很難入榜;後來Businessweek推出「全球科技100強」,從彭博社財經資料庫中挑出6,500家上市櫃交易的科技公司,以市值超過10億美元、營收5億美元以上,且過去一年營收下降5%以內、股價下滑不超過50%;接著依營收(35%)、營業利益(Operating Income,35%)、股東投資報酬率(Shareholder Return,20%)及營收成長率(Revenue Growth,10%)等加權方式,評比各企業的表現與排名。

在1998-2009年間,這個排行台灣平均有10家企業上榜,最多的時候(2008年)有17家入圍。鴻海是唯一這12年來都上榜的企業,華碩有11年、仁寶有10年、台積電和廣達各有7年、宏碁則有6年入圍。這樣的排行對當年台灣科技業的動態能耐(Dynamic Competence)以及他們在全球科技生態圈的評價是較公允的。

所以如何看企業,如同蘇軾《題西林壁》所說的「橫看成嶺側成峰,遠近高低各不同」。我們除了用數字、規模(資產、營收、獲利、市值或從業人員)來描述以外,也可以從其所有權或國籍來看,如:雀巢、勞力士人盡皆知來自瑞士,西門子、雙B汽車來自德國,飛利浦來自荷蘭、三星來自韓國。但台積電是台灣公司嗎?它的股權有近8成是外資,董事會裡也有好幾位是外國人,不過其主要團隊、研發及生產基地都在台灣。

再看趨勢科技,1988年於美國加州成立,1998年在日本上市,因此總部位在日本東京,全球研發總部在台北,營銷總部在美國矽谷,行政中心在愛爾蘭,全球客戶服務中心在菲律賓。目前在38個國家和地區設有分公司,擁有7個全球研發中心,是台灣少數真正的「跨國公司」,其多國人員的共識與管理,也成為哈佛商學院的個案教材。

從過去的企業(鋼鐵、汽車、石化、電子、電機)主要生產因素是有形的土地、資金或便宜的勞力,但晚近市值最高的網路或平台企業(Facebook、Google、阿里巴巴、騰訊)的有形資產比重相對低很多,市值和有形資產中間的「無形資產」份量很重,這個競爭典範的移轉,我們要如何調整傳統熟悉的企業概論?

大家可能還記得2005年5月BusinessWeek的封面報導是「台灣為何重要?」(Why Taiwan Matters?),說明了台灣在全球資通訊產業的供應鏈有不可或缺的地位(儘管沒有品牌),技術平台切換到行動網路,加上中國快速從「世界工廠」轉型為「世界市場」,台灣靠Wintel卡位的角色逐漸被邊緣化,在物聯網、智慧應用(家庭、工廠、醫療…等)的時代,企業及管理的重心都已移轉,需要許多新的思維、新的衡量。

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一站實現管錢、省錢、提人效!COMMEET 智能費用管理,用 AI 助攻企業憑證數位化與治理升級

2025-12-22 經理人 X 擁樂commeet
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缺工、人工成本攀升、ESG 與內控要求加壓,企業的管理戰場正被迫往後勤延伸。許多中高階主管忙著追逐前端成長,卻忽略一個長期在失血的效率黑洞:財務與業務團隊每天耗在報銷、核單、整理憑證與補帳,拖慢結帳與決策節奏,也消耗企業最稀缺的資源——人才。

「依照政府規定,企業必須建立合規的報銷機制,因為這些資料最終都會回到財報,數據必須可信、可查。每個月的整理、季度或年度的審查,對企業來說都是不可迴避的任務。」COMMEET 創辦人暨執行長洪明楓指出,AI 技術已成熟、數位工具已到位,若憑證流程仍停留在紙本與人工堆疊,企業想提升營運韌性會更吃力,甚至在下一輪競爭中起步就落後。

缺工時代,人才不該被瑣事綁住

缺工已成常態,財務與業務團隊首當其衝。洪明楓表示,財務人員至少花費四成時間投入在逐張核對、Key in 與對帳;同時,在第一線打拚的業務人員還要承受代墊壓力與紙本報銷的瑣碎流程。這些低附加價值的作業,不僅降低效率,更加劇知識斷層與人才流動風險。企業必須認知到,真正付出的成本,其實是「讓專業人才困在不必要的瑣事裡」。

洪明楓進一步梳理企業常見的三大斷點:

第一是數據斷點。由於報銷高度依賴人工輸入與處理,人員異動或交接不順就容易造成資料斷裂,錯誤率上升。

第二是合規斷點。例如:除了統編、金額等基本欄位的誤植很常見;跨部門、子公司規範不一致,也會拉高管理成本;報銷項目合理性與科目錯置也帶來稅務與稽核風險。

第三是時效斷點。報銷延誤會影響結帳,導致管理報表變成落後資訊,預算控管便失去即時性。

而報銷流程的問題,終究回到經營面,牽動專案執行或財務健康。洪明楓直言,「減少事後補帳,做到提前管理才是關鍵!」

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COMMEET 模式,為企業打開治理新價值

「一筆支出從發生到入帳,牽涉預算、權限、付款方式、憑證蒐集、主管審核與帳務處理。」洪明楓建議,企業可導入全台首家智能費用管理系統 COMMEET,整合 SaaS、AI-OCR 與數位企業卡,將分散、仰賴人力的費用流程收斂成一套可稽核、可追溯、可分析的治理機制,讓人才回到營運與策略的主戰場。

「COMMEET 本質上是一套 SaaS,核心是把原本分散、仰賴人力的費用流程整合起來,讓企業用系統而不是人力來管理。」洪明楓說明,這至少帶來三方面的效益:管錢、省錢、省人力。

第一是管錢。COMMEET 將預算控管前移,讓管理層能在支出發生時就看見變化。他以一家日商連鎖眼鏡品牌為例,快速展店帶來跨店費用分攤與新人訓練壓力;在導入COMMEET後,門市人員報帳更直覺、補件減少;總部能即時掌握各據點預算執行,不必等到月底才發現超支,擴店管理更穩定。

第二是省錢。過去,企業長期仰賴員工代墊費用,尤其是海外 SaaS 與 AI 工具的訂閱支出,流程繁瑣、資安與帳號歸屬風險也跟著上升。「員工代墊,本質上就是一張張尚未報帳的應付帳款。」洪明楓指出,透過 COMMEET 數位企業卡,企業能在支出前設定預算、即時控管費用,支出結構回到「企業對銀行」的信用關係,規則更一致、員工體驗也改善。「目前 AI 軟體支付已占企業卡使用量的 25~30%,差旅其次。」他補充,企業支出型態也隨著時代變遷有所不同。

第三是省人力。COMMEET 以系統整合取代重複核對,讓每一筆支出的處理時間縮短約 80%。業務、行銷、店長不必再被補件與逐筆比對牽制;財務也能從庶務抽身,投入規範設計、風險控管與決策支援。

「根據COMMEET的應用數據,約有 3~5% 的費用會因違反報銷規則而被 AI 即時擋下;而這些省下來的金額會直接反映在淨利上。」當控管從月底回頭追認,轉為流程前段即時攔截,企業無疑將獲得更穩的財務體質,以及更高的管理透明度。

憑證數位化,是企業必經的轉型之路

儘管工具齊備,但憑證數位化往往不是企業數位轉型的優先選項,原因很直接:短期看不到業績貢獻、又牽涉財務流程習慣。對此,洪明楓分享,COMMEET 客戶中近 15% 為日商,因為日本《電子帳簿保存法》修法,要求企業同步保存憑證數位檔,以提升查核效率,因此積極落實憑證數位化。

回頭看向台灣,事實上,近年法規也逐步鬆綁,國稅局已允許企業在符合條件下,以電子方式保存多數原始憑證。而下一步的關鍵門檻,在於不繳回紙本後的重複報銷風險。對此,AI OCR 的辨識能力將成為自動化的核心;在前端即完成結構化與比對,流程才能真正輕量化。

目前 COMMEET 已處理超過 160 億元費用與憑證資料,系統已在企業情境中驗證規模。洪明楓預期,AI 的角色將從憑證辨識延伸到簽核、審計與費用監控。「當資料量累積到一定程度,系統可自動判定科目、辨識低風險支出,審計流程也有機會從人工全檢轉為 AI 全檢、人力抽檢,報銷與簽核朝部分自動化邁進。」

邁向 2026 年,企業是時候為憑證數位化打基礎,先梳理、再重構行政流程,讓報銷也能升級為決策級資料來源,為財務監控、風險管理與長期成長掌握更多主動權。

[本文由經理人整合行銷部與擁樂commeet共同製作]

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