聯邦銀行CEO一針見血：企業AI正面臨兩大棘手難題——成本曲線發癲同埋「工作垃圾」氾濫

科明解釋話：「喺早期，你梗係想啲員工快啲上手用呢啲工具，而且當時佢哋真係唔係好貴……但而家隨住模型嘅運作方式改變，加上你可以放入去嘅脈絡（Context）越嚟越多，你嘅成本就好難再跟住一條直線咁升。」 呢種情況帶出咗一個佢口中嘅**「新興管理難題」**：財務總監（CFO）同技術總監（CTO）往往係按緊年度預算去做嘢，但嗰種每年定死嘅預算方法，根本冇可能應對到AI任務成本嗰種因複雜程度唔同而出現10倍甚至50倍嘅巨大波幅 。

呢種情況絕對唔係齋講。GitHub Copilot喺2026年6月1號轉用按用量收費（Usage-based Billing），就係一個最血淋淋嘅現實例子。以前，用戶畀一個固定月費就用到飽；而家？你每一次輸入、輸出、甚至暫存（Cached）嘅Token，全部都用一個叫「GitHub AI Credits」嘅嘢嚟計錢，一個Credit就等於一美仙 。嗰班成日要跑複雜編程任務嘅重度用家，即刻就見到條數狂飆，有人仲預計賬單會貴成10到50倍 。誇張啲講，你用緊最Top嘅模型去run一個複雜嘅代理任務（Agent Session），隨時一鋪就燒晒成個月嘅Credit配額 。

拆解「工作垃圾」：睇得唔食得嘅AI產出背後嘅隱藏成本

科明嘅第二個重磅警告，係關於質量嘅。佢用咗**「Work Slop」（工作垃圾）**呢個詞，嚟形容嗰種喺企業內部多到瀉、睇落好似好有生產力，但實際上對業務貢獻接近零嘅AI生成文字、程式碼同分析報告 。

呢啲產出嘅問題唔單止係「冇用」咁簡單，而係佢會主動製造隱藏成本：每一份流入工作流程嘅AI內容，都需要由真人同事去審查、核實、修改，甚至直接揼咗佢 。

呢個就係「消費者層面嘅AI垃圾」（Consumer AI Slop）嘅企業版。就好似互聯網上嘅搜尋引擎垃圾資訊、公式化嘅社交媒體帖文、同埋自動生成嘅空洞內容咁。但放喺企業環境，風險就大得多。「工作垃圾」如果唔小心過咗啲唔夠嚴格嘅質量關卡，可以唔聲唔聲咁損害內部決策、合規文件，甚至影響到畀客嘅產品 。公司越係乜嘢部門都隊個AI入去但又唔做嚴謹嘅驗證，要嘥錢請人清理嘅垃圾山就會越大。

聯邦銀行嗰24億澳元嘅科技賭注同人力資源呢盤數

科明嘅警告絕對唔係一個旁觀者講風涼話。聯邦銀行每年喺科技上嘅投資大約係24億澳元，比澳洲任何一間主要銀行都至少多5億澳元 。呢筆錢係佢哋押注AI帶動生產力嘅戰略賭注，但科明嘅言論亦都承認，呢個預算本身就隨時會畀佢警告緊嘅嗰種「不可預測通脹」打殘 。

與此同時，聯邦銀行正用實際行動展示AI提升生產力之後對人力嘅衝擊。佢哋喺2026年初已經裁減咗大約300個職位，之前又試過用AI聊天機械人取代咗90個客服員工，4月嗰陣再削減咗120個職位 。科明講得好白：AI「會令到整個經濟體入面嘅企業減少工作崗位」，企業與其扮冇事，不如幫員工準備好迎接呢個未來 。

不過，聯邦銀行亦都承諾喺三年內投入9000萬澳元搞一個「未來勞動力計劃」（Future Workforce Program），為旗下超過3萬名員工提供大規模嘅再培訓 。呢個計劃包含咗一個叫「Grow Your Career」嘅內部職業平台、專注於AI嘅培訓，仲有技能配對系統，目標係令到內部人才流動更加透明 。呢種「一手裁員、一手培訓」嘅雙重姿態，正正反映咗科明嘅睇法：衝擊已經殺到埋身，公司需要嘅係一套策略去應對，唔單止係對離開嘅人，更加要對留低嘅人負責 。

每間企業都要面對嘅策略啟示

科明嘅警告、聯邦銀行自己嘅行動，加上GitHub Copilot收費模式變更呢個即時觸發點，揭示咗任何一間行緊AI嘅公司都避唔開嘅三大策略方向：

1. 預算編製一定要變得動態同用量化。 每年死咕咕咁定一個AI預算嘅時代已經玩完。按Token收費嘅模式將AI變成咗一種類似雲端運算嘅可變成本服務。公司需要即時嘅成本監控、按團隊分配信用額、設定用量上限，仲要有能力喺預算週期中途調整開支——呢啲係雲端原生公司十年前就學識嘅紀律，但好多傳統企業喺AI方面仲未識得點做 。

2. 質量控制唔係Optional（選擇性），係Must（必須）。 「工作垃圾」將質量失敗同成本超支直接掛鉤。每份未經審查就流入工作流程嘅AI產出，都意味住後續需要人類員工去執手尾。企業一定要引入質量關卡、人類參與把關嘅驗證（Human-in-the-loop Validation），同埋產出審計。冇咗呢啲系統，你條成本線就會係咁升，但條價值線就原封不動 。

3. 人力資源策略要識得同時「裁員」同「增值」。 聯邦銀行嘅模式好有啟發性：AI喺某啲團隊度減少咗人頭，但與此同時，再培訓嘅投資就為另一班人創造咗新嘅職業路徑。嗰9000萬澳元嘅計劃表明，對抗裁員嘅替代方案唔係保住職位不變，而係推動職位轉型——而且公司有責任引導員工渡過呢個轉型期 。

科明帶出嘅核心訊息係，企業AI已經進入咗一個更加艱難嘅階段。容易得到嘅甜頭已經食晒；留低嘅係複雜、燒錢、而且需要極高紀律性嘅工作，偏偏呢種紀律係好多機構都缺乏嘅。而因為缺乏紀律而要埋單嘅代價，而家正以兩種形式殺到埋身：一種係無法預測嘅Token費用，另一種係堆積如山、總要有人去清理嘅「工作垃圾」 。