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2021年8月27日 · 全台第一家民營國際飯店、第一家上市飯店股（1965 年上市），62 年歷史的高雄華園大飯店六合本館，敵不過這次重災，虧損連連，7 月宣告以總價 27 億元，賣給永信建設大股東永碩投資公司。 根據《財訊》報導，華園飯店可說是台灣飯店史的縮影，除了匾額是知名書法家于右任親題，早年還辦過金馬獎晚宴，鄧麗君、秦漢、林青霞、陸小芬、白嘉莉都曾入住。 此次因為新冠肺炎疫情重創飯店業，全台掀起飯店轉手、頂讓潮，華園本館也淹沒在時代的洪流，成為回憶。 三級警戒後，台灣飯店很難熬，面臨前所未有的衝擊，雲品集團董事長盛治仁表示，「來客數不是砍 5 成，是消失，」預計台灣打完兩劑疫苗至少還需要半年，就算接種完畢，仍有變種病毒問題，短中期很難樂觀。
2018年10月11日 · 這讓她好奇，這個世界上有沒有不會傷害牙齒的糖果。 她上網找資料、問店家、牙醫、保健專家等等，先用自己家裡的烤箱、微波爐試驗，再跟爸爸一起找工廠做了上百次試生產，研發出以天然代糖為原料的糖果，像是使用木糖醇（xylitol）和赤藻糖醇（erythritol），可以減少吃糖導致的牙菌斑和口腔細菌。 最後，摩爾斯和她的父親討論如何到零售通路販售，並找上全食超市（Whole Foods）提案上架。 不僅全食超市喜歡她的產品和點子，接下來祖莉糖又打進了美國最大連鎖超市克羅格（Kroger）和電商平台亞馬遜（Amazon）。 今年夏天，祖莉糖還登上亞馬遜無糖類（sugar free）糖果熱銷榜，目前亞馬遜已占該公司年銷售額的 4 分之 1。 13 歲女孩創業成功的關鍵：沒包袱、充滿好奇心.
2018年4月23日 · 「供應鏈數位化」最簡單的解釋是， 透過大數據分析，建立預測計畫，並善用科技串連供應鏈上下游的數據，精準控制生產量及庫存量 ，連帶倉儲成本、物流成本、門市缺貨風險都會下降，提高整體營運效率。 運用數據分析，做出更精準、划算的規畫. 該怎麼將供應鏈數位化？ 我從以下6個面向來談： 1.規畫：活用數據，精準預測。 採購原物料之前，公司通常會進行預測分析，訂出「何時該進多少原物料，才趕得上銷售」的計畫。 如果預測的不夠精確，可能會產生大量庫存或大量缺貨，付出額外的管理成本。 有些大型消費品公司已經開始整合供應商、製造、銷售、財務端的數據，以評估各國的產品需求量，相較於過往只採用自家公司的數據，預測結果更為精確。 這個預測計畫還必須能即時調整，以符合外在環境變化。
2015年8月6日 · 經理人熱門 八分生活熱門. 分享. 收藏. 很多人都聽過「魔鬼藏在細節裡」這句話，在求職路上，這句話也不例外，而且重要性更甚其他！ 我歸納出求職與面試時，許多人常犯的三大問題： 1. 履歷有錯字. 每一個跟我聊過天的人資主管，一致把最無法接受的履歷瑕疵，指向「內容有錯字」。 甚至，只要看到錯字，他們的印象分數，就先扣幾分再說；除非這個人其他地方非常優異，否則可能連面試的機會都沒有。 也許你會說，有這麼嚴重嗎？ 現在大家都用注音輸入法，「同音異字」的情況非常容易出現，也不過是錯幾個字，有需要無限上綱嗎？ 不過公司可不這樣解讀。 因為由小可以窺大：如果連最應該謹慎再三的履歷都有錯字，無異是你在對外宣告「我是個不夠細心的人」。
2023年12月11日 · 今年許多企業對於人才議題都深有所感。 根據 BCG 與世界人力資源聯盟（WFPMA，World Federation of People Management Associations）11 月發布的調查報告，有超過 7 成受訪者認為人才缺口是當前面臨的首要挑戰。 展望 2024 年，領導者應該關注的人才課題有哪些？ 上述那份報告將人員管理分為 32 項能力，交由超過 100 個地區、6800 位受訪對象針對「組織當前的水準」以及「未來的重要程度」來評分，從中篩選出組織當前不足、但未來極需要的能力。 綜合比較 2021 年的調查結果，我認為以下 2 點，格外值得領導者留意。 延伸閱讀： 公司要數位轉型，不能沒有哪種人才？ KPMG賴偉晏：這 4 種技能，重要性不輸 AI、大數據.
2024年4月23日 · 1.跨市場區隔，擴大範疇經濟。 不同消費者有不一樣的喜好，如性別、年齡、職業、所得、消費習慣都有影響；且即使同一位消費者，用餐時機、目的、口味與價位，也有不同偏好，業者為了通吃市場，常以多品牌吸引不同客群。 2.擴大顧客占有率（customer share）。 以往企業追求市場占有率（market share），但市占率多為事後資訊，資訊準確性存疑。 市場競爭激烈，業者希望提高顧客黏著度，也就是同一位顧客的荷包，都花在自家的多品牌餐廳。 因此，開發不同口味與價位的餐廳品牌，可以滿足顧客潛在的各種需求。 3.降低營運風險。 業者擔心開發的餐廳品牌營運模式，可能不受消費者青睞，故採用多品牌來試錯（try and error），避免資源放在同一個籃子內，分散風險。 4.增加升遷機會，留住優良人才。
2023年7月7日 · 資料外洩： 訓練 AI 模型時需要餵送大量的資料，但傳輸資料的過程時會有資料外洩的風險。 在成本能夠負擔下，企業可選擇應用內部的基礎設施來訓練模型，而不是仰賴雲端伺服器廠商，或是訓練模型前，確保敏感的數據已經加密或匿名。 3. 網路詐欺： AI 能快速產生「網路釣魚電子郵件」，騙取個人或企業的敏感資料，像是銀行帳號、密碼等，企業應針對員工進行資安訓練。 4. 誤信事實： 生成式 AI 常提供看似正確但與事實不符的回答，員工若信以為真就會帶來風險，建議公司訂立 AI 工具的合理使用情境。 5. 侵權問題： 生成式 AI 是根據公開資料進行訓練，但多數資料受版權保護，AI 生成的內容可能涉及侵權，企業應留意智慧財產權相關的法令更新或頒布，依法調整資料使用的方式。 6.
