加入關注永續
與共好的夥伴行列
我們會分享最新的 ESG 治理新知、大師觀點
以及那些在角落默默發光的小人物故事
讓我們用專業與溫度，一起推動社會的改變
加入關注永續
與共好的夥伴行列
我們會分享最新的 ESG 治理新知、大師觀點
以及那些在角落默默發光的小人物故事
讓我們用專業與溫度，一起推動社會的改變
榮譽董事長
盧瑞彥（Lu Ruiyan）是台灣科技產業資深的專業經理人，現任 廣運集團（Kenmec Group）副董事長。他在電子與自動化工程領域擁有深厚資歷，並曾在集團旗下的投資單位——日鑫創業投資股份有限公司 擔任 董事長。作為廣運集團的核心高層，他協助帶領集團從自動化設備製造，逐步擴展至太陽能、熱傳導解決方案及智慧物流等多元領域，是集團佈局全球市場的重要推手。
除了企業經營，盧瑞彥在品質管理領域亦有卓越貢獻，曾任 中華民國品質學會副理事長。他擅長將東方哲學融入現代管理，曾發表關於「以儒家思想塑造優質品質文化」的論述，致力於推廣 全面品質管理（TQM） 的應用。他以理工背景出身（畢業於 台灣大學電機系，曾任憶華電機總經理），兼具工程邏輯與人文管理思維，在業界備受敬重。
榮譽董事長
盧瑞彥（Lu Ruiyan）是台灣科技產業資深的專業經理人，現任 廣運集團（Kenmec Group）副董事長。
他在電子與自動化工程領域擁有深厚資歷，並曾在集團旗下的投資單位——日鑫創業投資股份有限公司 擔任 董事長。作為廣運集團的核心高層，他協助帶領集團從自動化設備製造，逐步擴展至太陽能、熱傳導解決方案及智慧物流等多元領域，是集團佈局全球市場的重要推手。
除了企業經營，盧瑞彥在品質管理領域亦有卓越貢獻，曾任 中華民國品質學會副理事長。他擅長將東方哲學融入現代管理，曾發表關於「以儒家思想塑造優質品質文化」的論述，致力於推廣 全面品質管理（TQM） 的應用。他以理工背景出身（畢業於 台灣大學電機系，曾任憶華電機總經理），兼具工程邏輯與人文管理思維，在業界備受敬重。
董事長
1990年代，ESG這三個字還沒出現，Jason 已經走在標準化與查證的第一線
當時，他是SGS的查證員，進出的是台灣最大的製造廠與出口企業
那時，他只關心一件事：怎麼讓企業做得更好、系統更穩、品質更優
三十多年過去，他看過企業起落，看過標準更替，也看過太多顧問，把「導入系統」當作交差任務，做完就走
但Jason相信，顧問的價值，不該止於一紙證書或一份報告。真正能讓企業持續進步的，是一位願意陪伴、能引路、懂得整合的顧問夥伴。
「 一個好的輔導者，不是替你解決問題，而是教你成為能解決問題的人 」
「 一個好的輔導者
不是替你解決問題
而是教你成為能解決問題的人 」
Jason 不只自己專業，他也帶領一群跨領域的輔導專家
成為企業與其他 ESG 顧問團隊的重要後盾。
他們熟悉超過 25 項國際標準
從 ISO 9001、14064-1 到 SBTi、CDP、GMP、RBA、IATF 等系統
橫跨製造、電子、醫療、航太、食品與新興科技業
涵蓋台灣、中國、越南等三地，實戰經驗豐富。
Jason 不只自己專業
他也帶領一群跨領域的輔導專家
成為企業與其他 ESG 顧問團隊的重要後盾
他們熟悉超過 25 項國際標準
從 ISO 9001、14064-1
到 SBTi、CDP、GMP、RBA、IATF 等系統
橫跨製造、電子、醫療、航太、
食品與新興科技業
涵蓋台灣、中國、越南等三地
實戰經驗豐富
ESG 顧問業是一條孤獨的路
大多數人學會一種標準，接案幾年後發現：
客戶需要的不只是碳盤查
而是從溫室氣體到碳足跡
從能源管理到TCFD、SBTi……你跟不上，就被取代。
Jason 看到了這個斷層
也決定成為那個願意「補位」與「陪走」的顧問夥伴
他不只是代你完成案子
而是拉你一把，帶你了解整套架構、建立長期能力
「 我不怕帶會更多顧問
我怕的是企業找不到真正能幫助他們的人 」
ESG 顧問業是一條孤獨的路
大多數人學會一種標準
接案幾年後發現：
客戶需要的不只是碳盤查
而是從溫室氣體到碳足跡
從能源管理到TCFD、SBTi……
你跟不上，就被取代
Jason 看到了這個斷層
也決定成為那個
願意「補位」與「陪走」的顧問夥伴
他不只是代你完成案子
而是拉你一把
帶你了解整套架構、建立長期能力
「 我不怕帶會更多顧問
我怕的是
企業找不到真正能幫助他們的人 」
Jason 總說，台灣有很多有熱忱的輔導顧問
但被困在單一專業，或缺乏引導資源
只能一直重複初階的案子，無法發揮更大價值
他希望打造一個共享成長的平台
讓顧問之間可以合作，而不是競爭
能互補，而不是互搶
所以無論你是企業負責人，還是輔導顧問
只要你願意往永續這條路深走
Jason 都願意成為你可靠的夥伴
Jason 總說，台灣有很多有熱忱的輔導顧問
但被困在單一專業或缺乏引導資源
只能一直重複初階的案子
無法發揮更大價值
他希望打造一個共享成長的平台
讓顧問之間可以合作
而不是競爭
能互補，而不是互搶
所以無論你是企業負責人
還是輔導顧問
只要你願意往永續這條路深走
Jason 都願意成為你可靠的夥伴
策略長
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
資深策略顧問
你現在閱讀的是單一痛點解析頁
建議先理解問題本身，再往下選擇最符合你現況的企業層級
當工具跑得比規則快，風險卻沒有人負責
這一頁會先帶你看懂這個痛點
為什麼會發生、為什麼很多企業明明有做卻還是卡住
最後再依 A、B、C 三種企業層級
帶你往下看最適合的解法
很多企業並非不知道這個問題存在
而是不確定它到底為什麼會卡住、卡在哪裡
為什麼明明已經花時間處理，外部還是覺得不夠
先看懂場景，才知道你接下來
該補的是資料、流程、治理，還是決策
很多企業並非不知道
這個問題存在
而是不確定
它到底為什麼會卡住、卡在哪裡
為什麼明明已經花時間處理
外部還是覺得不夠
先看懂場景
才知道你接下來
該補的是資料、流程、治理
還是決策
當工具跑得比規則快，風險卻沒有人負責
隨著生成式 AI 技術快速普及，企業開始將其應用於文件撰寫、資料分析、溝通回應與決策輔助等場景。然而，在實務上，多數企業尚未建立清楚的 AI 使用原則、責任歸屬與治理機制，使生成式 AI 的使用往往先於制度出現。當效率提升看似即時可見，但資料風險、偏誤、合規責任與聲譽影響卻無人承擔，企業便落入典型的「治理真空」狀態。
如果你在閱讀時覺得
「這很像我們公司
最近正在發生的事」
代表你已經找到
值得優先處理的問題了
真正困難的，往往不是表面上看到的那一題
而是背後牽動的資料邏輯、組織協作、供應鏈壓力或治理斷層
這一段會幫你把問題拆開來看
讓你知道企業真正卡住的結構是什麼
真正困難的
往往不是表面上看到的那一題
而是背後牽動的資料邏輯
組織協作、供應鏈壓力
或治理斷層
這一段會幫你
把問題拆開來看
讓你知道
企業真正卡住的結構是什麼
當你能把問題從表面任務看成結構性卡點
後面的解法才會真正對焦
當你能把問題
從表面任務看成結構性卡點
後面的解法才會真正對焦
AI已經進入企業，但規範還沒建立。
資料、風險與責任界線不清，未來會放大問題。
你現在先處理，是在建立安全與可控的使用方式。
同一個痛點，對不同位置與成熟度的企業
優先解法不會一樣
請先選擇你目前最接近的層級
再往下看對應的詳細解法
同一個痛點
對不同位置與成熟度的企業
優先解法不會一樣
請先選擇你目前最接近的層級
再往下看對應的詳細解法
（多數中小企業、Tier 2／Tier 3 供應商）
如果你目前還在回應客戶要求、整理基本資料、補齊最低可行版本的階段
這一區要幫你的，不是一次做到最完整
而是先找到最少阻力、最能落地、也最能降低風險的做法
你真正面對的問題是什麼？
在這個層級，生成式 AI 的使用通常是自發且零散的：
此時的困境，不是你抗拒新工具，而是你在沒有防護的情況下，已經開始承擔風險。
建議作法 ( 此層級的合理目標 )
1. 先界定哪些工作可以、哪些不可以使用生成式 AI
尤其涉及對外承諾、法遵與敏感資料時。
2. 明確禁止將未公開或客戶資料直接輸入 AI 工具
降低資料外洩風險。
3. 將 AI 視為輔助工具，而非最終決策來源
保留人工判斷責任。
常見誤區
(中大型企業、Tier 1、主要供商)
如果你目前已經不只是單次回應客戶要求
而是開始面對跨部門整合、供應商回覆、制度建立與管理節奏的挑戰
這一區要幫你的，不是再多做幾份表單
而是把零散動作升級成可持續、可交接、可優化的管理流程
你真正面對的問題是什麼？
在這個層級，生成式 AI 的影響開始擴大：
而在於組織是否知道自己正在用什麼、怎麼用。
建議作法 ( 此層級的合理目標 )
1. 建立生成式 AI 使用指引與適用場景說明
讓員工知道邊界在哪。
2. 要求關鍵流程中的 AI 產出需經人工審核
不讓責任被工具模糊。
3. 將 AI 使用風險納入既有風險管理與內控制度
而非另起爐灶。
常見誤區
(上市櫃公司、集團型企業、董事會層級)
如果你目前已經進入永續揭露、治理整合、利害關係人溝通或董事會監督的階段
這一區要幫你的，不是只把內容做得更完整
而是讓策略、數據、治理與對外揭露真正彼此一致，形成可被信任的企業能力
你真正面對的問題是什麼？
在這個層級，生成式 AI 的治理真空，代表的不只是技術落後，而是治理責任尚未跟上決策現實：
這意味著 AI 已不只是工具問題，而是新的治理與信任議題。
建議作法 ( 此層級的合理目標 )
1. 是否建立清楚的 AI 治理原則與責任歸屬
避免責任真空。
2. 是否將 AI 風險納入整體風險管理與揭露架構
與資安、法遵並列。
3. 對外是否誠實揭露 AI 使用範圍與治理方式
而非只強調創新。
常見誤區
(多數中小企業
Tier 2／Tier 3 供應商)
如果你目前還在回應客戶要求、整理基本資料、補齊最低可行版本的階段
這一區要幫你的，不是一次做到最完整
而是先找到最少阻力、最能落地、也最能降低風險的做法
如果你目前還在回應客戶要求
整理基本資料
補齊最低可行版本的階段
這一區要幫你的
不是一次做到最完整
而是先找到
最少阻力、最能落地
也最能降低風險的做法
你真正面對的問題是什麼？
在這個層級，生成式 AI 的使用通常是自發且零散的：
此時的困境，不是你抗拒新工具，而是你在沒有防護的情況下，已經開始承擔風險。
建議作法 ( 此層級的合理目標 )
1. 先界定哪些工作可以、哪些不可以使用生成式 AI
尤其涉及對外承諾、法遵與敏感資料時。
2. 明確禁止將未公開或客戶資料直接輸入 AI 工具
降低資料外洩風險。
3. 將 AI 視為輔助工具，而非最終決策來源
保留人工判斷責任。
常見誤區
(中大型企業、Tier 1、主要供應商)
如果你目前已經不只是單次回應客戶要求
而是開始面對跨部門整合、供應商回覆、制度建立與管理節奏的挑戰
這一區要幫你的，不是再多做幾份表單
而是把零散動作升級成可持續、可交接、可優化的管理流程
你真正面對的問題是什麼？
在這個層級，生成式 AI 的影響開始擴大：
而在於組織是否知道自己正在用什麼、怎麼用。
建議作法 ( 此層級的合理目標 )
1. 建立生成式 AI 使用指引與適用場景說明
讓員工知道邊界在哪。
2. 要求關鍵流程中的 AI 產出需經人工審核
不讓責任被工具模糊。
3. 將 AI 使用風險納入既有風險管理與內控制度
而非另起爐灶。
常見誤區
(上市櫃公司、集團型企業、董事會層級)
如果你目前已經進入永續揭露、治理整合、利害關係人溝通或董事會監督的階段
這一區要幫你的，不是只把內容做得更完整
而是讓策略、數據、治理與對外揭露真正彼此一致，形成可被信任的企業能力
你真正面對的問題是什麼？
在這個層級，生成式 AI 的治理真空，代表的不只是技術落後，而是治理責任尚未跟上決策現實：
這意味著 AI 已不只是工具問題，而是新的治理與信任議題。
建議作法 ( 此層級的合理目標 )
1. 是否建立清楚的 AI 治理原則與責任歸屬
避免責任真空。
2. 是否將 AI 風險納入整體風險管理與揭露架構
與資安、法遵並列。
3. 對外是否誠實揭露 AI 使用範圍與治理方式
而非只強調創新。
常見誤區
如果你已經看懂這一題的結構
也大致知道自己目前比較接近哪一種企業層級
接下來最重要的不是再收集更多資訊
而是把這一題轉成你公司內部真正會開始行動的下一步
如果你已經看懂
這一題的結構
也大致知道自己目前
比較接近哪一種企業層級
接下來最重要的
不是再收集更多資訊
而是把這一題轉成你公司
內部真正會開始
行動的下一步
