華經科技股份有限公司 專案經理/楊柏軒 在 AI 的時代，技術的浪潮會把每個人往上衝高一層職階。如果你順著浪潮學會駕馭 AI，你就會往上躍升；如果你不變，就會被這波浪花直接打走。 這不只是對軟體開發者的警示，更是對長期處於第一線、默默支撐企業命脈的維運工程師最真實的職能預言。當大眾的目光都集中在 AI 如何幫程式設計師寫 Code、幫行銷人員產製內容時，一場關於基礎建設與系統維運的結構性革命，正以驚人的速度在企業核心機房中引爆。 維運工程師轉型：黑夜中的一盞燈 傳統系統整合(System Integration)與企業 IT 內部，存在著大量的維運工程師。他們日復一日地在機房環境、作業系統、網路指令與繁瑣的日誌(Logs)中打滾。過去，外界甚至許多企業高層對維運的刻板印象，往往停留在「看燈號、查手冊、照步驟走」的被動角色。 然而，現代企業系統運作所產生的 Log 資料量，早已伴隨雲原生與微服務架構的普及而暴增至天文數字。如果維運人員還想憑藉傳統的「人工一條條檢查」、「靠直覺老鳥盲猜」來尋找異常原因，不僅耗時失控，更容易在龐大的資料雜訊中因誤判而踩雷，導致企業面臨巨大的營運中斷風險。 更巨大的技術巨浪，還在後面：AI Agent(智慧代理)的時代已經全面到來。 當 AI 讓寫程式的門檻與開發成本驟降，企業內部的系統與應用將會以前所未有的速度，野蠻生長得無比複雜！過去因為開發成本太高、架構過於繁瑣而不敢輕易嘗試的跨系統整合、龐大的多代理人(Multi-Agent)工作流、高度動態且異質的資料交換，現在全都會被打包塞進企業的整體架構裡。 這意味著，企業系統將演變成一個高度動態、不可預測的「生態系怪物」。系統的架構漏洞與邏輯斷層將會呈指數級暴增。一旦某個外部 LLM API 出現微小的延遲，或者動態資料格式發生未預期的微調，就可能引發跨系統的雪崩式連鎖反應(Cascade Failure)。 面對這種「系統怪物」，維運人員不能再只是被動接單、頭痛醫頭腳痛醫腳的「機房操作者」。我們必須站在更高的維度，堅定信奉 「Software First(軟體思維優先)」。 維運人員必須學會把 AI 當作工具元件，用軟體工程的思維去構築系統的防護網——無論是確保機敏資料不外洩的安全遮罩(PII Masking)、處理高度動態跨系統 API 的高效整合，還是建立健全且具備韌性的錯誤容忍(Failover)機制。維運人員必須提升視野，具備掌控架構設計的全局觀，從「第一線的疲於奔命救火隊」，正式轉變為「系統秩序的組織者與演進者」。 職階的「被動提升」：從翻手冊到寫 Pipeline 觀念翻轉：別怕，AI 不是要你改行當純軟體研發 當聽到連維運工程師都要開始懂一點 Code、碰自動化與架構思維時，許多年資深厚的傳統維運人員不免感到焦慮，擔心自己被迫要與專職的軟體研發專家去拼演算法或前端框架。 但這是一個本質上的誤解。AI 時代要求維運工程師提升軟體思維，並不是要你改行去寫產品業務邏輯，而是要你學會把 AI 當成你的「地表最強副駕駛」，讓它幫你把你腦袋裡、累積多年的維運與查修邏輯，精準轉換成可執行的程式碼、自動化腳本與系統編排邏輯。維運工程師的的核心價值，在於對系統行為的敏銳度與豐富的實戰故障排除經驗，而 AI 則是將這些無形經驗「實體化」的最佳觸媒。 職能進化：從「反應型救火隊」到「主動型自動化架構師」 我們可以具體想像一下，在這波浪潮推動下，維運工程師日常工作的巨大改變： 過去的你(反應式救火) 半夜兩點，監控系統跳出 Exception 或高危告警。你從睡夢中驚醒，手忙腳亂地登入 SSH。面對千頭萬緒的系統，你只能一邊翻閱那本不知道幾年沒更新、躺在 Wiki 某個角落的維運手冊，一邊對著終端機視窗一條條手動輸入網路或系統指令(如 netstat、top、tail -f)。這種重複、低效、充滿盲猜的救火過程，往往折騰到天亮才暫時壓下症狀，而過幾天同樣的邏輯斷層又會捲土重來。 AI 時代的你(主動式防禦) 同樣遇到未知的系統異常，你不再孤軍奮戰。你利用 AI 輔助，在第一時間調取上下文，並把你多年累積的查修經驗、邏輯推理步驟，直接編排並固化成一整套自動化的「技術 Pipeline(智慧工作流腳本)」。這條 Pipeline 包含了自動化的「觀察 => 假設 => 驗證 => 隔離 => 修復」完整邏輯。當下次同樣或類似的警報再度響起，系統自己就會在毫秒級跑完這套診斷流程，並自動觸發自我療癒(Self-Healing)或優雅降級。 這就是那道科技巨浪的本質：它在逼著你往上躍升。你的職階被這股浪潮硬生生往上推高了一層——你不再是那個每天疲於奔命、被動解 Issue 的機房操作員，你已經升級成了「智慧工作流」的建立者，以及自動化維運的架構師。 i-Fortune 如何幫工程師站在浪頭上？ 面對這波又急又猛、由 AI Agent 催化出來的企業系統複雜化浪潮，華經資訊團隊憑藉在系統整合戰場多年的血淚經驗，傾力打造了智慧維運平台 i-Fortune。 i-Fortune 的定位，就是為了讓維運工程師能穩穩站在浪頭上而生的「智慧衝浪板」。它絕非紙上談兵的 AI 理論，而是已經將 AI Agent 技術實打實地落實在三大關鍵維運場景中，用軟體工程的嚴謹度解決維運的硬傷： 智慧知識管理的進化：將碎片化的血淚經驗，封裝為安全的 AI 大腦 在傳統維運團隊中，最核心的資產往往是資深工程師的「經驗」。然而，這些珍貴的查修邏輯通常是碎片化地寫在個人的私有筆記、通訊軟體的對話紀錄，甚至是口耳相傳的記憶中。一旦人員流動，企業的技術實力就會出現巨大斷層。 i-Fortune 的智慧知識管理系統，採用了先進的檢索增強生成(RAG)架構，但針對企業級環境進行了硬核的架構改造。它能像一個不知疲倦的智慧大腦，把資深人員歷年累積的血淚維護紀錄、故障排除手冊、查修邏輯和自動化 Pipeline 直接「吞進去」並進行語意封裝。 更重要的是，針對企業與金融客戶最敏感的安全紅線，i-Fortune 內建了嚴密的 PII Masking(隱私與機敏資料遮罩) 與基於角色的權限控管(RBAC)。不論是系統日誌中的個人資料、企業機密指令、或者是特定 IP 與內部密碼，在經過 i-Fortune 進行智慧檢索與問答生成時，都會在安全的邊界內被自動動態遮罩與過濾。這確保了企業的智慧資產在安全、合規的前提下被傳承與調用，徹底解決了開源大模型容易洩漏機密資料的隱憂。 銀行系統 OP 輔助查修：基於「診斷模式」的瞬間傳功外掛 在容錯率極低、動輒承受巨大金流壓力的銀行維運環境中，一旦系統出事，每一秒鐘的停機都是百萬級的損失。在此時，傳統查手冊的作法完全緩不濟急。 i-Fortune 在此場景扮演的，不是死板的關鍵字文件查詢機，而是一個具備全局觀的智慧維運 Agent。它採用了嚴謹的 「診斷模式」 邏輯：當系統發生異常，它不會在未確認根因前，就自顧自地盲目噴出幾百行假設性的完整程式碼或腳本讓工程師盲目套用；相反地，它會透過互動式的方式，帶著工程師一層一層剝開問題。 第一步(環境共識)： 研判當下錯誤的上下文(Context)，主動引導工程師確認或提供目前的環境資訊、執行特定的網路與 DNS 診斷指令。 第二步(日誌收斂)： 依據實際回傳的數據與 Debug Log，精準過濾掉高達 90% 的雜訊，收斂異常範圍。 第三步(精準路徑)： 在確認真正的 Root Cause(根本原因)後，才提供高精準度的診斷路徑與對應的自動化腳本建議。 這種「互動式診斷」能讓一位資淺的維運工程師，在 i-Fortune 的引導下，幾秒鐘內就能發揮出老鳥等級的硬核查修戰力，完成「瞬間傳功」。 行政庶務全面自動化：解放雙手，把時間還給高價值的架構優化 許多維運工程師最討厭的，往往不是解決高難度的技術 Bug，而是在修完 Bug 後、隨之而來鋪天蓋地的行政庶務與合規流程。 i-Fortune 幫工程師連這一點都深思熟慮好了。在日常維運中，不管是面對繁瑣的客戶維護合約(SLA)規格比對、撰寫複雜且格式嚴謹的「根本原因分析報告」，還是處理企業內部的制式公文，i-Fortune 的 AI 引擎都能在秒級內，自動擷取剛才查修 Pipeline 中的時序、Log 數據與處置步驟，自動生成符合規範的技術文件與報告。 當這些耗時、重複的低價值瑣事被 AI 全面代勞後，工程師才能真正被解放雙手。他們得以將寶貴的時間與專注力，投注在如跨系統 API 高效整合、微服務架構重構、以及設計更健全的錯誤容忍(Failover)機制等更高價值的架構設計上。 從「工具使用」到「架構掌控」：維運新時代的競爭力模型 當我們談論 i-Fortune 如何賦能維運工程師時，我們談論的不僅僅是導入一套高效率的 AI 工具，而是要協助工程師重新定義自己在企業中的「價值座標」。 在 AI 驅動的全新時代，維運工程師的競爭力將不再取決於你死記硬背了多少作業系統指令，也不取決於你手動敲擊鍵盤的速度，而是取決於你如何 「編排(Orchestration)」 這些智慧資源。 這意味著，維運人員的工作重心與核心技能，將發生結構性的位移： 【傳統維運模型】 核心價值：反應速度、手動精準度 工作內容：80% 查修與行政庶務 【AI 時代維運模型（iFortune 賦能）】 Milan 核心價值：邏輯建模、流程設計深度 工作內容：20% 核心決策與架構韧性演進 透過 i-Fortune 的深度輔助，工程師得以從繁瑣、機械化的執行層級中抽離，昂首進入更高層次的決策與編排層級。當 AI 幫我們處理了 80% 的常態性日誌過濾、已知錯誤查修與行政庶務後，剩下的 20% 才是真正展現維運專業價值的核心——那些關於系統整體穩定性、架構韌性以及跨生態系整合的複雜模糊判斷。 這不再是單純、被動的「維護(Maintenance)」，而是一個推動企業系統不斷「演進(Evolution)」的動態過程。i-Fortune 的存在，正是為了縮短從「傳統被動維運」到「智慧主動維運」之間的鴻溝，讓維運人員真正掌握自動化的底層邏輯，轉型為系統架構的掌控者。 準備被浪衝高，還是被浪花打走？ 回到我們最初的核心命題：在 AI Agent 鋪天蓋地、技術開發成本驟降的時代，企業系統複雜度的失控暴增已是不可逆的絕對趨勢。這對身處第一線的維運人員來說，是一個巨大的職能十字路口。 這波巨浪已經拍到眼前，我們退無可退。但換個角度看，這波 AI 浪潮絕不是來取代維運工程師的，它是來逼我們變強、逼我們卸下繁瑣枷鎖、逼我們往上躍升職階的契機。 華經資訊深耕系統整合領域多年，擁有一線最真實、最殘酷的維運戰場，深刻理解機房與金融級案場的切身痛點。我們團隊打造的 i-Fortune 實戰平台，就是這場維變革的最佳答案。我們不只擁有駕馭 AI Agent 的核心軟體技術，更懂得如何在極高安全要求、極低容錯率的架構下，把混亂的系統生態梳理得井然有序。 我們已經幫工程師把應對技術巨浪的「智慧衝浪板」準備好了。 面對未來，你是要站在原地，抱著舊有的維運手冊，等著被這波科技浪花無情地打走？還是要起而擁抱 AI 軟體思維，將自己腦袋裡的寶貴知識 Pipeline 化，跟著 i-Fortune 一起被這股巨浪推向更高階、更有架構價值的職能巔峰？ 這場維運的維度升級戰已經開打，而我們，已經站在浪頭上了。 【 作者簡介 】 華經科技股份有限公司 專案經理/楊柏軒 認證: VMWare VSP, VMWare VTSP, IPAS AI 應用規劃師中級

華經資訊企業股份有限公司 技術中心高級工程師/吳長俊 如果您有實際參與過大型 IT 環境的維運，應該很熟悉這樣的情況：系統沒有真的掛掉，但監控平台開始出現大量告警。 網路延遲、CPU 使用率、資料庫連線、API Timeout、Application Error……不同系統各自送出通知。當工程師開始逐一檢查時，才發現原來這些問題可能都來自同一個底層故障。這也是現在 IT 維運越來越困難的原因之一。過去的環境相對單純，一套應用程式可能對應幾台伺服器、一套資料庫，以及固定的網路設備。現在則完全不同。Cloud-Native、Microservices、Kubernetes、API Gateway、Container，以及多雲環境逐漸成為企業架構的一部分。系統的彈性提高了，但維運的複雜度也跟著上升。問題往往不是「沒有資料」，而是資料太多，而且彼此之間沒有被有效串起來。這也是 AIOps 開始受到重視的原因。 AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）並不是單純在既有監控平台上再加一個 AI Dashboard。它真正要處理的問題，是如何從大量 Metrics、Logs、Traces、Events 以及 Infrastructure 資料中，找出真正值得工程師注意的資訊，進一步協助判斷問題、預測趨勢，甚至執行部分已經標準化的修復工作。 如果把 AIOps 拆開來看，我認為可以先從三個能力理解：預測、事件分類與關聯，以及自動修復。 預測：不要等到系統出問題才開始處理 傳統監控最常見的做法，就是設定 Threshold。例如：CPU 使用率超過 85%，持續 5 分鐘就發出警報。這個方式很直觀，也仍然有它的價值。問題在於，固定門檻並不知道當時的系統到底處於什麼狀態。例如電商在促銷期間，CPU 長時間維持在 85% 可能是正常現象；但如果凌晨兩點，平常只有 30% 的系統突然持續升到 60%，真正值得注意的反而可能是這個變化本身。因此 AIOps 的預測能力，重點不只是「現在有沒有超過門檻」，而是：「現在的狀態，是否偏離了系統原本應有的行為模式？」 Dynamic Baseline：讓系統自己理解「正常」 AIOps 可以利用歷史 Metrics 建立 Dynamic Baseline。 例如 CPU、Memory、IOPS、Latency、Network Throughput 等指標，可能本來就存在明顯的時間週期： • 工作日與週末不同 • 白天與晚上不同 • 月初與月底不同 • 平日與促銷活動期間不同 透過 Time-Series Analysis，甚至 ARIMA、LSTM 等模型，可以逐步建立系統在不同時間條件下的正常範圍。這樣一來，監控的概念就從「超過 85% 才告警」，變成「目前的行為與過去正常模式相比，是否出現異常？」這個差異看起來不大，但對大型環境的維運其實非常重要。因為真正有價值的告警，往往不是告訴你「現在已經壞了」，而是在問題還沒有影響到使用者之前，讓你知道： 這個趨勢可能正在往錯誤的方向發展。 Capacity Forecasting：容量管理也可以提前做 預測不一定只拿來找故障。對 Infrastructure 團隊來說，Capacity Planning 同樣是一個非常實際的應用。假設某個關鍵服務的 Memory 使用量，每週大約增加 2%。短期看起來可能完全沒有問題。但如果這個趨勢持續幾個月，最後一定會碰到容量上限。 傳統監控通常要等到資源使用率接近 90% 或 95% 才發出警告。這時候工程師可能只剩幾天甚至幾個小時可以處理。AIOps 則可以從歷史資料與成長趨勢估算：「依照目前的使用趨勢，這個節點大約還能維持多久？」這時候 IT 團隊可以提前安排擴容、調整資源配置，或者回頭檢查是不是某個 Application、Process 或 Database Query 導致資源持續增加。這才是預測能力真正有價值的地方：不是預測得多神，而是讓維運團隊多一些處理問題的時間。 事件分類與關聯：真正困難的往往不是發現問題 IT 維運最常遇到的問題之一，其實不是沒有告警。而是告警太多。假設一台 Database Server 發生故障，上游可能同時出現： • API Timeout • Application Error • Connection Failure • Load Balancer Error • Kubernetes Pod Restart • Service Unavailable 如果每一個系統都獨立發出 Alert，最後可能得到數百甚至數千筆事件。工程師看到的結果可能是：「整個系統好像同時有很多地方壞掉了。」但實際上，真正的問題可能只有一個。這就是 Event Correlation 很重要的原因。 從 Metrics、Logs、Traces 找出同一件事情 現代 Observability 通常會從三個主要資料來源開始：Metrics、Logs、Traces。單獨看其中任何一種資料，都很難完整描述問題。例如 Metrics 告訴我們：Database Latency 正在增加。Logs 可能告訴我們：Connection Pool 已經接近上限。Trace 則可能進一步顯示：大量 Request 都卡在同一個 Database Call。把這些資訊放在一起，才比較有機會知道真正發生了什麼。 AIOps 在這裡扮演的角色，不是單純「把告警變少」，而是建立事件之間的關聯。 1. Time Correlation 第一個維度通常是時間。如果幾十個不同系統的異常都集中發生在同一個時間點，就值得進一步檢查它們之間是否存在關聯。例如： 10:03 Network Latency 增加 10:03 Database Connection Error 10:04 API Timeout 10:04 Application Error 這些事件很可能不是四個獨立問題。 2. Topology Correlation 第二個維度是 Infrastructure Topology。假設：Application A → Service B → Database C → Storage D 如果 Storage D 發生問題，往上層可能會出現大量連鎖反應。這時候真正重要的問題不是：「哪幾百個服務正在報錯？」而是：「這幾百個錯誤是不是同一個底層問題造成的？」 如果 AIOps 平台有完整的 Dependency Map，就可以沿著服務與基礎架構之間的關係，把相關事件收斂在一起。這也是為什麼 AIOps 和單純的 Monitoring 不太一樣。 Monitoring 告訴你：「哪裡不正常。」AIOps 更希望進一步回答：「這些不正常之間有沒有關係？」 3. NLP 與事件內容分析 另外一個常見方向，是利用 NLP 分析 Logs 與 Alert Message。例如不同設備可能使用不同的錯誤訊息描述同一類問題。如果只用字串比對，很容易被不同格式的 Log 分散。透過文字相似度與 Clustering，可以把相近的事件聚在一起，協助工程師更快找到真正需要處理的 Incident。但這裡需要特別注意：事件降噪不是把告警刪掉。 好的 Event Correlation 應該是把「相關事件」整理在一起，而不是單純降低告警數量。否則很容易從 Alert Fatigue 變成另一個問題：真正重要的告警反而被過濾掉。 Root Cause Analysis：從「發生什麼?」走到「為什麼發生?」 事件收斂之後，下一個問題就是 RCA（Root Cause Analysis）。傳統維運最常見的方式，是工程師自己開幾個 Dashboard：一邊看 Network，一邊看 Server，再切到 Database，接著查 Application Log，最後回頭確認最近是不是有人做過Deployment。 這種方式在小型環境還可以，但當系統規模越來越大，靠人工逐一比對就會變得非常耗時。AIOps 可以透過 Dependency Map、歷史事件、時間關聯以及其他分析模型，協助縮小問題範圍。例如： Application Error 增加 → API Latency 增加 → Database Query Time 增加 → 最近剛完成版本部署。 這時候系統可以把「新版本 Deployment」列為較高優先級的可疑原因。這並不代表 AI 一定能直接告訴你正確答案。實務上更合理的期待應該是：把原本需要工程師花 30 分鐘到 1 小時排查的範圍，縮小到幾個最值得檢查的方向。這對 MTTR 的改善，往往比單純追求「完全自動找出 Root Cause」更加實際。 自動修復：AIOps 真正進入「閉環」的地方 如果前面的流程可以理解成：監控 → 分析 → 判斷。 那麼 Automated Remediation 就是再往前一步：監控 → 分析 → 判斷 → 執行。這就是所謂的 Closed-Loop Operations。 不過我認為這裡有一個觀念非常重要：不是所有問題都適合直接交給 AI 自動處理。例如 Restart 一個無狀態 Application Pod，風險可能相對低。但如果是 Database Failover、Storage Configuration、Network Routing 或 Production Data 操作，風險就完全不同。因此實務上的 AIOps 導入，通常會採取漸進方式。 從 Runbook Automation 開始 企業可以先把常見而且規則明確的問題整理成 Runbook 或 Playbook。例如： • Service 無回應 → Restart Service • Pod CrashLoop → 重新部署 • 磁碟空間不足 → 清除已確認的暫存檔 • 流量突然增加 → 調整 Pod Replicas • 新版本錯誤率異常 → 執行 Rollback AIOps 偵測到符合條件的事件後，再透過 API、Webhook 或既有Automation Platform 執行對應動作。這樣的方式比較容易控制風險。 Human-in-the-Loop 才是很多企業比較實際的第一步 如果操作風險比較高，可以先讓 AI 提出建議，而不是直接執行。例如： 「偵測到 Database Primary Node 異常。建議切換至 Standby Node。目前判斷信心：High。」工程師確認之後才真正執行。 這種 Human-in-the-Loop 模式，通常比一開始就追求 Zero-touch Operations 更容易在企業環境落地。等到團隊累積足夠的事件資料，也確認自動化流程可靠，再逐步增加自動執行的範圍。 幾個比較容易理解的 Self-Healing 場景 流量突然增加。AIOps 從歷史趨勢判斷未來一段時間流量可能明顯增加。系統可以透過 Kubernetes API 增加 Pod Replicas。流量恢復正常後，再把資源調整回原來的規模。這裡真正的價值不只是「自動增加 Pod」，而是讓資源調整從人工反應變成依照需求動態處理。 Service 還活著，但其實已經不能工作。有些 Process 並沒有真的停止。從 Server 的角度看，Process 還在，但 Application 已經無法正常回應 Health Check。 這類問題人工處理時容易拖一段時間。如果系統已經有明確的 Health Check 與 Recovery Policy，就可以讓 AIOps 或 Automation Framework 自動執行隔離、Restart 或重新部署。 新版本上線後自動 Rollback，這是 AIOps 與 CI/CD 結合後非常實用的場景。例如新版本部署完成後，正常錯誤率為 0.1%，部署後突然上升至 5%，同時 Latency、Error Rate、Application Log 都出現異常。如果系統已經定義好明確的判斷條件，就可以自動觸發 Rollback。這樣的設計其實比「AI 自己決定要不要退版」更容易控制。AI 負責分析與判斷。Automation 負責執行。而企業則可以透過 Policy 控制風險。 企業導入 AIOps，最容易忽略的其實不是 AI 很多企業談 AIOps 時，第一個想到的是：「我們應該買哪一個 AI 平台？」但真正開始做之後，往往才會發現問題不是模型不夠強，而是資料根本沒有整理好。 Metrics 在一個平台。Logs 在另一個平台。Network Monitoring 又是另一套。Application Monitoring 再用另外一套工具。CMDB 裡面的資料可能又沒有更新。這種環境下，即使導入很好的 AI，最後也可能只能得到有限的結果。因此 AIOps 導入比較適合按照 Crawl → Walk → Run 的方式進行。 Crawl：先把資料整理起來 第一階段先處理：Monitoring、Logs、Metrics、Traces、Events、Configuration、Asset / Dependency。先確保資料可以被收集、標準化與關聯。 Walk：先把告警與事件做好 第二階段可以先從 Event Correlation、Noise Reduction、Incident Management 開始。這個階段的目標不一定是自動修復。反而可以先觀察： • Alert 數量是否降低 • Incident 是否更容易收斂 • RCA 是否更快 • 工程師排查時間是否縮短 • False Positive 是否下降 這些指標比較能反映 AIOps 到底有沒有真正產生價值。 Run：開始建立自動化閉環 當團隊已經對資料、模型與事件關聯建立一定程度的信任之後，再開始導入 Automated Remediation。這時候可以從低風險、高重複性的工作開始，例如 Restart、Scale-out、Rollback、Clear Cache、Service Recovery。等到這些流程穩定之後，再慢慢往更複雜的 Infrastructure Operation 延伸。 GenAI 會讓 AIOps 發生什麼變化？ AIOps 下一個明顯的變化，很可能來自 Generative AI。以前工程師可能需要自己查：Dashboard → Log → Trace → CMDB → Deployment Record → Knowledge Base。 未來比較自然的操作方式可能會變成直接問：「為什麼購物車服務最近 30 分鐘錯誤率突然增加？」系統再把 Metrics、Logs、Traces、Deployment History 與 Infrastructure Dependency 串在一起，整理成一個比較容易理解的答案。甚至進一步：「如果要修復，目前有哪些方式？」或者：「幫我產生這次問題的 Runbook。」這種能力對維運團隊真正有價值的地方，不只是「可以跟 AI 聊天」。而是讓原本分散在不同系統裡面的資訊，有機會透過自然語言被重新組織起來。 AIOps 的價值，不是把工程師變得不重要 我認為這是談 AIOps 時最需要釐清的一件事情。AIOps 並不是要把 IT Engineer、SRE 或 Infrastructure Team 全部自動化。相反地，真正成熟的 AIOps 應該把工程師從大量重複性的工作中解放出來。例如：每天查看大量相似的 Alert、反覆搜尋同樣的 Log、手動確認服務是否需要 Restart、每次 Deployment 出問題都重新執行同一套排查流程。 這些事情如果已經有明確規則，就沒有必要一直依賴人工。真正值得工程師投入時間的，應該是架構設計、容量規劃、可靠性、災難復原、效能優化，以及那些沒有辦法單純靠 Runbook 解決的複雜問題。所以，如果要用一句話來說明 AIOps，我會這樣定義： AIOps 不是讓 IT 維運完全自動化，而是讓維運團隊更早知道問題、更快找到問題，並把能夠標準化的處理流程逐步自動化。從這個角度來看，AIOps 真正帶來的改變，不是多了一個 AI 工具。而是 IT Operations 開始從「出了問題再處理」，逐步轉向： 提前發現 → 快速定位 → 自動處理 → 持續學習。這才是 AIOps 比較值得期待的地方。 如果您正在評估企業目前的 AIOps 成熟度，建議不要先從「要不要導入 AI」開始，而是先問三個問題： 1. 我們現在收集到的資料，是否真的足以支援跨系統分析？ 2. 發生 Incident 時，我們需要花多少時間才能找到 Root Cause？ 3. 哪些維運工作已經高度標準化，可以安全地交給 Automation？ 把這三個問題回答清楚，通常就能找到 AIOps 最適合開始的地方。 AIOps 導入檢核表 AIOps 的起點不是 AI，而是把維運工作做得更有系統。AIOps 的核心並不是單純加入 AI，而是把 Metrics、Logs、Traces、Events 與 Infrastructure 資料串起來，讓維運團隊更早發現異常、更快縮小問題範圍，並逐步將高重複、低風險的處理流程自動化。 AIOps 導入檢核表: □ 是否已整合 Metrics、Logs、Traces、Events 等主要資料來源？ □ 是否存在可維護的 Infrastructure / Service Dependency Map？ □ 是否能區分 Alert、Event 與 Incident，避免單純以告警數量衡量成效？ □ 是否已建立可重複執行且有明確風險邊界的 Runbook？ □ 哪些 Automation 可以先採 Human-in-the-Loop？ □ 哪些低風險流程可以進一步進入 Closed-Loop Operations？ □ 是否有 MTTR、False Positive、Alert Volume、Recovery Time 等可量化指標？

華經科技股份有限公司 軟體中心高級分析師/林忠甫 ESG是什麼?ESG是一種評估企業穩定及永續經營的重要指標，包含了環境保護(Environmental)、社會責任(Social)與公司治理(Governance)。早期的ESG著重在環境保護、節能減碳或企業社會責任等方向，然而歷經2015年聯合國發布 SDGs(永續發展目標)及通過《巴黎氣候協定》；2020年Covid-19爆發，驗證數位化程度高、治理透明的企業更具韌性；以及近年來人工智慧技術快速發展，生成式AI及AI Agent已逐漸改變軟體開發模式。 AI 輔助程式開發工具大幅提升了開發效率，但也衍生出新的問題，讓ESG開始出現新的方向，企業的數位轉型不再只是導入新技術，更需要建立一套兼顧品質、安全與永續發展的軟體治理機制，許多企業開始將資訊安全、軟體品質納入ESG。現在ESG的重點，已經從減少傷害、不要犯錯，轉變為建立永續競爭力。 AI時代的軟體開發挑戰 現今AI技術正飛速發展，各種AI工具層出不窮，AI輔助開發工具也大幅度提升，這些工具能夠快速生成程式碼、提供程式建議、回答問題，甚至自動完成部分功能。但產出的內容未必符合企業的安全標準、程式碼規範或長期維護需求，提升開發效率的同時，也帶來「品質」、「安全」、「治理」、「維運」四大面向的風險： 程式碼品質不一致 AI生成的程式碼可能缺乏一致性的設計標準、商業邏輯錯誤、過度工程化程式碼，讓程式碼變得難以理解或維護，且常因不了解完整系統架構，造成各功能互相發生衝突或產生大量重複的程式碼。 潛在資安漏洞 AI通常偏向快速完成功能，若沒有特別要求安全性，程式碼可能會包含安全漏洞或不符合安全規範；且AI可能會使用過時或已停止維護的套件，形成第三方依賴風險。 資安稽核及法規管理 開發人員為了讓AI理解需求，自動產出程式碼，可能會將機密資料提供給AI，造成機密資料外洩，形成資安問題。開發時AI也可能會使用需要取得授權的套件，但開發人員並未確認使用套件的合法性，發生侵權的問題。 技術債快速累積，維運成本增加 長期使用AI自動生成程式碼，開發者過度依賴AI，不思考架構、不理解原理，造成開發人員基礎能力退化。系統複雜化及程式碼品質問題，也讓開發人員除錯困難、新人難以理解，導致技術債增加維護成本也跟著上升。 對於企業而言，若缺乏有效的程式碼治理機制，這些問題將在系統持續擴充後逐漸放大，軟體品質將成為直接影響企業營運與風險治理的重要因素。 ESG趨勢下的IT治理新要求 ESG過去多聚焦於能源、碳排放，但在數位轉型快速發展的今天，隨著企業數位化程度提高，資訊安全、系統穩定性與技術治理能力，也逐漸成為 ESG 評估的重要一環。企業對資訊科技的管理要求已從「系統是否能正常運作」，進一步提升至「是否能建立可持續且可治理的開發流程」。在ESG框架下，企業資訊系統的管理逐漸朝向以下方向發展： 可持續的系統架構，朝綠色軟體(Green Software)前進 軟體品質已成企業風險的一部分，建立可長期維護與擴充的系統架構，避免技術債造成未來系統重建成本；並透過提升系統效率與程式碼品質，降低運算資源浪費與能源消耗。 資訊安全與數位信任 在 ESG 的面向中，治理(Governance)與軟體開發的關聯最為直接，企業必須確保資訊系統： 符合法規與內部規範 具備足夠的資訊安全防護 能夠追蹤與管理開發風險 擁有透明且可稽核的開發流程 尤其在 AI 輔助開發日益普及的情況下，企業更需要建立標準化機制，確保企業系統具備高度安全性，降低資安事件對企業營運與社會信任的影響。 IT治理透明化 ESG強調透明、可衡量與持續改善，因此企業不僅需要發現問題，更需要透過數據了解風險狀況與改善成效。在DevOps 開發流程盛行的環境下，軟體更新頻率大幅提高，企業更應將治理活動提前至開發階段，透過可量化的指標與報告，讓企業能清楚掌握系統的品質與風險狀態。 TiCS如何支援企業ESG數位治理 TiCS是由全球知名軟體品質研究機構 TIOBE 所開發的軟體品質分析平台，透過靜態程式碼分析(Static Code Analysis)技術，量測程式碼的複雜度、重複率、安全性及測試覆蓋率等指標，能夠對程式碼進行自動化檢測與品質評估，提供一套可量化的軟體品質評分機制(TQI：TIOBE Quality Indicator)，協助企業掌握軟體開發品質。 Environment(環境)：永續軟體工程的新方向 高品質的程式碼，通常具有 較佳的運算執行效率，能降低不必要的系統資源消耗 較少重工與維護成本 低效率程式碼可能造成額外CPU消耗、更高的記憶體使用量、增加能源消耗與硬體成本，因此，提升程式碼品質與系統效率，也能間接降低 IT 基礎設施對環境的負擔。 近年來，永續性軟體工程(Sustainable Software Engineering , SSE)逐漸受到重視，其核心概念即是透過更高品質、更高效率的軟體設計，在滿足系統功能的同時，降低系統對資源與能源的浪費，朝打造綠色軟體(Green Software)的方向前進。 Social(社會)：數位韌性與安全性 企業的社會責任不只是公益活動或員工福利，資訊系統的安全與穩定性，同樣屬於企業社會責任的一部分，穩定的資訊系統直接影響客戶使用體驗、服務品質與社會信任。 TiCS 整合的靜態分析工具能抓出記憶體洩漏(Memory Leak)與潛在的安全漏洞，透過 TiCS 持續監控程式碼品質與安全風險，企業能夠降低 資安漏洞發生率 系統故障風險 服務中斷機率 進而提升使用者信任與企業社會責任表現。 Governance(治理)：建立可量化的技術治理能力 企業治理的核心在於「透明」與「合規」，若沒有量測軟體品質的基準，管理層難以量化技術風險。 TiCS能夠提供： 可視化的品質報告 管理儀表板 將複雜的技術術語轉化為 TQI(TIOBE Quality Indicator)分數 設定品質閘門(Quality Gate) 這些數據讓企業管理層能清楚了解系統品質與技術風險，也可作為企業內部治理與稽核的重要依據。 TiCS 與 DevSecOps：打造安全與永續的開發流程 若企業希望真正落實程式碼治理，TiCS 不應只是單次掃描工具，而應整合至整個開發流程之中。透過將安全與品質管理整合至開發流程中，企業可以在開發早期就發現並修正問題。 透過TiCS的IDE插件，開發者在撰寫程式碼時，就能即時看到潛在的違規警報，且TiCS可與多種CI工具整合，例如： Azure DevOps Bamboo Github Jenkins 透過自動化流程並設定品質閘門，TiCS可以在每次程式碼提交時，進行品質分析，確保新程式碼符合企業品質標準。 未來的開發流程，可能會變成： AI Code Generation → TiCS自動掃描 → Security Validation → Human Review → Deployment 這樣的機制，能有效防止品質不佳的程式碼進入正式系統，降低後期修正的成本，並提升開發團隊整體品質意識，在提升開發效率的同時，維持安全性與治理能力。 從程式碼品質走向數位治理 在AI與ESG並行發展的時代下，企業的數位競爭力不僅取決於技術導入速度或更快的開發流程，更重要的是更安全、更透明、更可量化，是否能建立長期可持續的IT治理機制。 程式碼品質已不再只是開發團隊的技術問題，而是企業整體數位治理的重要議題，TiCS 的價值，也將從單純的品質檢測工具，逐漸轉變為企業數位治理的重要基礎設施。未來，能夠有效管理軟體品質與技術債的企業，將更容易在激烈的市場競爭中脫穎而出，讓我們一起守護軟體的品質，也守護企業的永續未來。

華經資訊企業股份有限公司 軟體中心設計師/呂亭萱 生成式 AI 正快速改變企業的工作模式，應用範圍已從內容生成、知識查詢與客服服務，逐步延伸至軟體開發領域。對開發團隊而言，GitHub Copilot 的出現，不只是多了一個程式碼產生工具，更代表軟體開發流程開始進入人機協作的新階段。 過去工程師必須花費大量時間查閱文件、搜尋範例程式、撰寫重複性程式碼，以及分析錯誤訊息；如今，GitHub Copilot 能協助開發人員快速理解需求、產生程式碼、分析問題，甚至支援測試與部署規劃，大幅提升開發效率。 然而，企業導入 AI 的重點並非只是追求開發速度。如果在提升效率的同時，造成程式品質下降、技術債累積或資安風險增加，最終反而可能提高維運成本與管理負擔。真正的關鍵在於： 如何將 GitHub Copilot 納入既有軟體開發流程，在提升生產力的同時，持續維持品質標準、資安要求與企業治理規範。 當 AI、工程師、開發工具與現有品質管理機制形成協作關係後，企業才能建立一套兼具效率、品質與安全的現代化開發模式。 AI 正在融入軟體開發生命週期 一套企業軟體從需求產生到正式上線，通常會經歷需求分析、系統設計、程式開發、測試、部署與維運等階段，這就是一般所稱的軟體開發生命週期（Software Development Life Cycle, SDLC）。 在傳統開發模式中，多數工作需要仰賴工程師逐步完成。而隨著生成式 AI 技術成熟，GitHub Copilot 已能參與 SDLC 的多個環節，協助處理大量資訊與重複性工作，使工程師能更專注於架構設計與業務邏輯。 但需要注意的是，AI 並非萬能。GitHub Copilot 產生的內容可能有誤，或產出不符合既有架構、效能要求、開發規範與安全政策的程式碼。即使程式能夠正常執行，也未必代表具有良好的可維護性與安全性，必須由工程師負責判斷、驗證與最終決策。 從需求到部署：GitHub Copilot 如何參與開發流程 需求分析與系統規劃 需求分析往往是軟體專案中最需要溝通與整理的階段。當需求內容來自不同部門、文件或會議紀錄時，工程師必須先釐清功能目標、使用情境、限制條件與驗收標準，才能進一步進行系統設計。 在這個階段，可以先透過 AI 協助整理與拆解需求，再將確認後的內容帶入 GitHub Copilot 的開發流程。例如，工程師可以請 Copilot 協助將大型需求拆解為功能需求、API 規格、資料庫設計、前端畫面與測試案例，並依照專案架構建立初步的開發計畫。 這可以減少在需求初期花費大量時間整理資訊的負擔。不過，AI 產生的規劃仍須由工程師依照實際系統架構、商業邏輯、既有資料模型與非功能性需求進行確認。 過去許多資安問題並非發生在部署後，而是源自於開發初期未被發現的設計缺陷，近年來強調Shift Left Security（安全左移），亦即在開發初期就將安全要求納入設計與開發流程。 透過 GitHub Copilot，工程師可在開發階段即要求： 輸入資料驗證 SQL Injection 防護 Cross-Site Scripting（XSS）防護 權限控管設計 安全加密機制 OWASP Best Practice 實作 這有助於降低安全漏洞進入後續階段的可能性。 程式開發與既有程式維護 GitHub Copilot 可直接整合至 Visual Studio Code、Visual Studio、JetBrains 等開發環境中，成為工程師日常工作的輔助工具。 例如，工程師在開發新功能時，可以透過自然語言描述需求，再由 GitHub Copilot 協助產生程式碼、單元測試、文件註解等等。 在維護舊專案時，Copilot 也能協助說明既有程式邏輯、整理模組之間的關係，並提出重構方向。對於缺乏完整文件的舊系統而言，這能幫助工程師更快建立初步理解，降低接手與修改程式碼的門檻。 3. Debug 與問題分析 Debug 是軟體開發中非常耗時的一個環節。當系統發生錯誤時，工程師可能需要同時查看例外訊息、Stack Trace、Log、API Response 與資料庫資料，並將不同來源的資訊串聯起來，才能找到問題的真正原因。 GitHub Copilot 可以協助整理這些資訊，提出可能原因與排查方向。例如，工程師可以詢問： 這個例外（Exception）可能在什麼情況下發生？ 這個 API 為什麼只有在特定條件下才會失敗？ 修改這段程式後，哪些既有功能可能受到影響？ 雖然 GitHub Copilot不一定能直接提供正確答案，但可以先協助建立問題分析的框架，讓工程師更快進入有效的排查流程。真正的修正方案仍需透過測試與驗證加以確認。 靜態程式碼掃描與 AI 輔助修正 當程式開發完成後，並不代表工作結束。企業軟體通常還需要經過 Static Code Analysis 等品質檢查，以找出可能的程式品質問題、複雜度問題、規範違反或安全風險。 例如，透過 TiCS 等工具進行靜態程式碼分析後，工程師可以將掃描結果、規則說明與相關程式碼交由 GitHub Copilot 協助分析。Copilot 可以說明問題可能產生的原因、解釋規則要求，並提供不同的修正方向。 完整的工作流程可以整理為： TiCS 掃描 → 發現問題 → AI 解釋 → AI 提出修正建議 → 工程師確認 → 修改程式 → 測試與再次掃描 在這個流程中，Copilot 的角色已經從「產生程式碼」延伸到「協助改善程式碼」。 弱點掃描與資安問題分析 除了檢查程式碼本身，企業系統也需要從實際執行的角度進行安全檢查。例如，使用 OWASP ZAP 進行 Web 應用程式安全測試時，可能發現不同類型的安全問題。 當掃描結果出現弱點時，工程師可以利用GitHub Copilot協助理解並修正： 弱點為什麼產生？ 哪一段程式可能造成問題？ 建議的修正方式有哪些？ 修改後是否可能影響原本的功能？ 這些問題可以形成一個持續驗證的循環： ZAP 掃描 → 發現弱點 → AI 輔助分析 → 工程師確認修正方案 → 修改程式或設定 → 再次掃描與測試 這種「檢查、修正、再次驗證」的循環，才是企業軟體品質與安全管理真正重要的部分。 CI/CD 與自動化部署 在企業軟體開發中，程式完成後，還需要經過建置、測試、掃描、打包與部署，才能真正交付給使用者。這個過程通常會透過 CI/CD（Continuous Integration / Continuous Delivery）流程自動化。 以傳統的 CI/CD 建置流程來說，工程師需要先了解專案的建置方式、套件相依性與部署環境，再自行規劃 Pipeline。當開發語言、部署環境或專案架構不同時，Jenkins Pipeline 的設定方式也可能有所差異，因此工程師往往需要查詢文件、確認語法，並處理環境設定所產生的問題。 GitHub Copilot 可以協助工程師建立 Jenkinsfile 的初始架構，或根據需求說明整理建置、測試與部署步驟。當建置過程發生錯誤時，工程師也可以提供 Jenkins Log，請 Copilot 協助分析可能的原因，例如環境設定、套件版本、權限或 Container 建置問題。 以 GitHub Copilot 為核心，建立多工具協作模式 隨著 AI 模型快速發展，企業不必侷限於單一模型，而是可將 GitHub Copilot 作為日常開發工作的主要入口，再依不同情境搭配適合的 AI 模型。 例如： 工作情境 GitHub Copilot協助方式 適合搭配的AI模型 需求分析與規劃 整理需求、拆解功能、建立開發計畫 長文本理解與規劃能力較強的模型，例如 GPT 或 Claude 程式開發 Debug、產生程式碼、補全文字 GitHub Copilot 內建模型為主要選項 舊系統理解與重構 協助閱讀缺乏文件的程式碼、整理模組關係、提出重構步驟與影響範圍 程式碼理解與長上下文能力較強的模型，例如 GPT 或 Claude Code Review 協助檢查邏輯缺陷、重複程式碼、可讀性、潛在例外與維護風險 偏重分析與批判性檢視的模型，例如 Gemini、GPT 或 Claude 文件與知識整理 產生技術文件、教育訓練內容、FAQ 或操作指南 文件生成能力較強的模型，例如 GPT、Claude 或 Gemini 重點不在於替每項工作指定一個固定模型，也不在於比較哪一個 AI 最好，而是讓適合的工具處理適合的工作，並將所有產出導回企業既有的工程流程與治理規範中。 讓 AI 的速度，成為企業可控的交付能力 GitHub Copilot 帶來的，不只是更快完成一段程式碼，而是重新思考軟體開發流程中，人與 AI 應如何分工。 AI 可以協助工程師理解需求、產生程式碼、分析問題與處理重複性工作；工程師則持續負責架構判斷、商業邏輯、品質把關與資安決策。當這些能力再與靜態程式碼分析、弱點掃描、測試及 CI/CD 流程結合，企業才能將 AI 的速度轉化為可控、可驗證且可持續的交付能力。 GitHub Copilot 的真正價值，從來不只是提升開發速度，而是在提升生產力的同時，協助企業兼顧軟體品質、資訊安全與治理要求。唯有建立適當的流程與驗證機制，才能真正發揮 AI 提升效率的優勢，同時維持企業所需的品質與安全標準。

華經資訊軟體中心軟體開發部主任/許智凱 在全球供應鏈面臨高度動盪的今日—從極端氣候、地緣政治衝突，到需求波動與永續壓力 — 企業已無法再用過去的方式管理物流與倉儲。 供應鏈韌性（Supply Chain Resilience）不再只是風險管理的一部分，而是企業競爭力與永續策略的核心。 在這場變革中，AI 逐漸成為供應鏈的「重點輔助決策工具」，協助企業進行預測、風險控制與透明度提升，打造更敏捷、更永續的營運模式。 AI 驅動的預測能力 過去在 WMS 及相關供應鏈系統中，企業常依賴歷史均值或人工判斷規劃庫存。但如今消費模式瞬息萬變，季節性與促銷因素不再固定，過往模型已不足以應付。 AI 能以更高維度處理大量資料，例如：銷售趨勢、天氣與季節因素、區域供需變化。 藉此建立更精準的需求預測模型（Demand Forecasting），專注於： 降低缺貨率，提升門市與電商訂單履約率。 減少安全庫存成本，避免庫存堆積。 協助營運規劃排程，例如補貨波次安排。當 AI 能讓供需預測更準確，WMS 也能根據更可信的數據規劃倉內作業，從揀貨路徑到補貨時機都更貼近倉儲現場需求。 AI 風險管理：讓供應鏈具備「提前看見問題」的能力 1. 供應鏈風險來源多元，也最難預判 AI 可透過模型訓練提供過往入出庫類型與數量，經比對同月或同季平均值，偵測出庫存異常品項，建立完整的供應鏈風險雷達。 可偵測的風險類型包括： 1-1 交期延遲 透過供應商的歷史表現與即時物流訊號預估可能遲到。例如交期延遲會影響生產排程、物流與客戶信賴度，因此 AI 在預測延誤上具高度價值。AI 能整合供應商準時率(ex.過往交易紀錄、廠商ABC評價)、延遲天數與季節性(ex.春節前夕運輸天數較高)等歷史資料，並結合物流路徑、清關與轉運進度等即時訊號，判斷訂單是否落後。多渠道的資料整合可提升預測準確度，整合圖資系統與 GPS 進度偏差等即時資訊則能強化模型敏感度，使企業更早安排調度。 1-2 倉儲瓶頸 預測入庫高峰、揀貨壅塞等問題。如一般成品配銷倉，倉儲空間與貨架層數有限，需預估未來1~3週預計入庫與出貨出量計算出每個儲區的容積率是否都有妥善應用，避免倉儲空間堆疊過多或影響進出貨動線。 1-3 存貨異常 透過歷史銷量、產能與排程資料計算未來短缺風險。AI 不僅能事前提醒，甚至能提出對應策略，例如替代供應商建議、庫存重新分配、提前人力排程等。對企業而言的價值從「發生後的處理」轉為「未發前的預警」，降低供應中斷與緊急採購的成本。 2. 案例分享 藥品供應鏈具備高法規、高追溯、高敏感度的特性，以華經 Easyware WMS 過去導入北部大型藥品業之實際案例： （AS-IS）導入華經 Easyware WMS 前，藥品倉儲的典型痛點 在高度監管的醫藥物流環境中，不論是藥品經銷商、醫療器材商或冷鏈藥品物流中心，都面臨「錯一次就可能影響病患安全」的作業壓力。然而，在未導入 WMS 前，多半仍依賴人工或半系統化管理，因此常出現以下痛點： 批號、效期管理對應換算單位多靠人工紀錄，盤點頻繁但仍常出錯 藥品的多包裝層級（箱／盒／板／顆）與跨單位換算，使人工紀錄容易出錯。倉庫人員常需反覆核對批號與效期，盤點時間冗長，一旦輸入錯誤，就會造成 FIFO 錯誤、庫存呆滯、甚至延遲出貨，增加風險。 冷鏈藥品需維持溫控，進出貨缺乏提醒與異常警示 許多業者仍依靠紙本溫度紀錄或人工確認，只要遇到大量出貨或人力不足，就容易產生漏記、延遲記錄或未即時發現失溫事件，導致高價冷鏈藥品可能失效報廢。 處方藥、管制藥需強化權限與軌跡控管，但人工作業增加耗時 若無專門系統管理，管制品需依靠人工填寫紀錄簿或 Excel 留痕，耗時、易漏記，也不易應付衛福部或稽核單位的稽查。大量人工核對也拖慢出貨時效。 缺乏系統化先進先出（FIFO），長期導致藥品報廢比率偏高 人工揀貨時難以即時掌握所有批號與效期，更無法針對即將到期品發出預警，倉庫容易堆積大量短效品，造成不必要的報廢成本。 庫存資訊不精準，門市或醫療院所常出現誤判缺貨狀況 人工盤點、交接資訊遺漏、效期錯誤入帳，都容易造成庫存帳務不一致，使業務端判斷錯誤，進而影響醫療端供應與病患用藥需求。 無法即時追查出貨批號，造成藥害事件或回收作業風險提升 當遇到藥品回收、批號異常、醫療端客訴等情況，人工搜尋批號的方式常需耗費大量時間，無法快速啟動回收應變，風險高且對企業品牌影響巨大。這些問題不僅造成營運成本提高，更牽涉到法規遵循與病患安全，因此醫藥物流在現今已不得不全面朝數位化與系統化邁進。 (TO-BE) Easyware WMS 效益 導入華經 Easyware WMS 之後，藥品物流業者從「需大量人工確認」轉變為「流程自動化、安全性強化、追溯即時」，整體倉儲體質獲得大幅提升。 批號／效期全自動控管，倉內強制走 FIFO，由系統指定入庫位置與揀貨順序，有效降低報廢率 30% 以上 系統自動依效期排序、導引入庫位置與揀貨優先順序，不僅避免人工揀錯，也能提前預警短效品，協助企業提前促銷或調度，達成實質成本優化。 冷鏈溫度與作業全程系統記錄，如有異常即時警示，大幅降低失溫風險 透過 IoT 感測器串接 WMS，進出貨、等待區、作業區都能持續監控。只要接近溫度上下限，系統立即通知主管與現場人員，大幅降低高價藥品失溫報廢事件。 管制藥品出入庫全程留痕，權限分級、防呆流程完全符合稽核要求 操作軌跡全記錄（含時間、操作者、動作內容），同時整合簽核流程、雙人作業與權限管理，使稽核與政府查驗更快速透明，降低法規風險。 捲動式補貨建議，由 AI 依銷售趨勢與區域需求自動計算最佳補貨量 AI 能整合各地區醫療院所／藥局需求波動，提供精準補貨建議，避免缺貨或過量採購，也減少緊急補貨造成的高成本物流。 庫存精準度大幅提升，醫療端缺藥率下降，提升供應穩定性 庫存正確率可提升至 99% 以上，使調撥、補貨與出貨更加可靠，醫院與藥局端也能更穩定取得藥品，提升整體醫療服務品質。 若發生批號回收事件，可於數秒內直接追查全台配送紀錄 系統自動記錄每個批號的去向，包含：客戶、時間、箱號、物流路徑等。一鍵即可查詢，協助企業迅速完成回收或通報作業，避免擴大風險。 出貨正確率提升、倉儲生產力提高、整體作業成本下降 因為所有流程都系統化導引，員工訓練時間縮短、揀貨錯誤率降低，從人力、倉儲空間到報廢費用都可全面降低，營運效率大幅提升。 AI 提供供應鏈透明度：數據驅動 ESG 的關鍵 隨著 ESG 報告制度逐步成為國際企業的標準，供應鏈透明度不再只是良好管理，而是會影響企業融資、品牌信任與國際合作資格。 AI 協助企業做到： 供應商資訊透明化 自動蒐集與分析供應商碳排、能源使用、合規狀態，加速風險分級與採購策略調整。 倉儲作業降低碳足跡 優化動線規劃降低行走距離、包材用量預測、訂單合併出貨、裝車安排與路線規劃；讓營運效率與永續目標同步提升。 全流程追蹤 結合 WMS、TMS、IoT、RFID 與 AI 分析後，企業可達成運營流程透明，包含：產品從製造到入出庫的碳排追蹤、異常事件的溯源、供應鏈階段性風險熱區 這些資料將成為 ESG 報告撰寫與投資者關注的核心指標。 AI 加入輔助決策後，WMS 未來將基於需求預測，自動調整補貨策略與揀貨波次。依據訂單波動安排人力、設備與庫位。遇到異常時，提出最佳化建議(如改用更快的配送方式)；統計與優化包材選擇、計算物流運輸碳排，讓倉儲進出貨流程成為企業 ESG 計畫的一環。

華經資訊軟體開發中心專案主任/鄭玲潔 近年來，全球智慧倉儲市場持續擴張。根據 The Business Research Company 發布的《Smart Warehousing Global Market Report 2025》指出，全球智慧倉儲市場規模將從 2024 年的 248.7 億美元成長至 2025 年的 288 億美元，並預計在 2029 年達到 511.1 億美元。這樣的成長曲線，反映企業對自動化設備、倉儲管理系統 (WMS)、自主移動機器人 (AMR) 等解決方案的需求正快速升溫。(*Ref1.)然而，隨著自動化技術成熟，企業面臨的挑戰逐漸從「設備能否運作」轉向「如何讓倉庫做出更好的決策」。這不僅是技術問題，更涉及治理能力與策略設計。 當自動化成為常態，治理才是真正的挑戰 過去十年間，企業將重點放在設備升級與系統導入。AMR 技術成熟、導航與避障能力穩定，WMS 也從傳統庫存管理工具，演進為支撐多通路營運的核心平台。 在多數成熟應用場域中，硬體可靠度與系統功能已大幅提升。企業的挑戰逐漸從「設備能否穩定運作」，轉向「多系統如何協同決策」。 真正的複雜性開始出現在系統之間的協作層面： 當多套系統同時運作，誰擁有最終決策權？ 當效率與交期衝突時，優先順序如何裁定？ 多設備協同作業下，異常責任如何釐清？ 自動化規模持續擴張，管理複雜度是否同步上升？ 這些問題的本質，並非技術功能不足，而是治理設計不夠清晰。 在 AIoT 架構下，倉儲已從單一系統運作，轉變為由感測器、控制系統、決策平台與資料模型組成的動態網路。資料即時流動，任務持續生成，設備自主運行。若缺乏明確的權責邊界與決策層級設計，系統之間容易出現各自最佳化，卻無法對齊整體營運目標。 因此，企業真正需要建立的，不只是自動化能力，而是協同治理能力。 WMS 的角色正在升級 在這樣的環境中，WMS 不再只是資訊管理工具，而是策略中樞。傳統 WMS 功能多聚焦於：． 庫存管理． 訂單處理． 作業追蹤 然而在 AIoT 環境下，它的角色逐漸擴展至：． 任務生成與拆解． 優先順序制定． 訂單策略轉換． 跨區域資源分配原則． KPI 對齊(如出貨準時率、產能保障、庫存週轉率) 換言之，WMS 決定了「做什麼」與「什麼先做」，而不是單純記錄或追蹤作業。 協同治理三層架構觀察 在多數高自動化場域中，決策權責分層已成為主流設計模式： WMS：掌握任務主權與策略邏輯WCS：負責設備控制與流量調節AMR：專注於現場執行與路徑最佳化 這樣的分工不是技術分層，而是決策權責分層。 當壅塞發生時，控制層可以暫時調整流量；當路徑衝突時，AMR 可以重新規劃路徑；但任務優先順序與資源分配原則，仍應由 WMS 統一掌握。 這種協同設計，能避免局部最佳化，確保整體營運目標一致。 2026 智慧倉儲趨勢：設備升級與智能深化雙軌並進 根據國際市場研究機構預測，全球智慧倉儲與物流自動化市場將持續維持雙位數成長。倉儲機器人與 AMR 部署量穩定提升，雲端 WMS 與 AI 排程系統採用率同步增加。 這代表兩個明確方向：． 自動化設備持續升級與普及． 智能決策能力快速深化 設備決定營運效率的上限，AI 決定優化速度與應變能力。未來競爭，不再只是誰有更多機器人，而是誰能讓系統形成動態決策能力。 從自動化能力走向治理成熟度 當市場進入自動化普及階段，真正拉開差距的將是治理成熟度。具備清晰分層決策架構的倉庫，能在需求波動與高峰壓力下維持一致性與韌性。這不僅是技術升級，更是營運能力的升級。2026 年的智慧倉儲競爭，不只是效率之爭，而是決策品質與協同能力之爭。在 AIoT 架構下，WMS × AMR 的協同治理，正是讓倉庫真正具備決策能力的關鍵。 *Ref1. Smart Warehousing Global Market Report 2025/出版商：The Business Research Company/出版日期: 2025 年 10 月 https://www.gii.tw/report/tbrc1852662-smart-warehousing-global-market-report.html

華經科技產品規劃高級工程師/鄭張全 在現代企業的混合雲架構中，維運人員正深陷一場「警報海嘯」。隨著微服務與分散式系統高度複雜化，維運團隊不僅面臨警報疲勞，更被困在破碎的資訊孤島(Data Silos)與難以跨越的經驗斷層中。當關鍵系統故障時，排查往往高度依賴特定專家的「大腦記憶」，一旦人才流失，企業便面臨知識資產歸零的風險。 如果維運系統不再只是被動發出警報的工具，而是進化成具備感知、記憶與推理能力的智慧代理人(AI Agent)。i-Fortune AIOps 的出現，正標誌著企業營運從「被動監控」跨越至「主動代理(AgentOps)」的典範轉移。這不僅是技術的升級，更是一場關於維運效率的智慧革命。 核心價值一：不只是軟體，而是具備「感官、大腦與執行力」的 AI Agent i-Fortune AIOps 徹底打破了傳統監控工具的靜態框架。基於 Microsoft Semantic Kernel 框架，並運行於 Red Hat OpenShift AI 混合雲架構之上，它賦予了系統擬人化的運作結構： 感知能力 (Senses) 透過 MCP (Model Context Protocol) 連接器協議 ，AI 不再只是被動接收數據，而是具備「主動調用工具」的能力。它能動態對接 Web Search、SQL 資料庫與日誌系統，實現即時的「環境感知」 推論與執行 (Brain) 採用企業級私有化部署的 32B-Grade 基礎語言模型，負責指令解析與任務分派，確保所有意圖識別皆在企業內網完成。 自動化閉環 整合 Red Hat Ansible Automation Platform，將推論結果直接轉化為 Ansible Playbooks 執行腳本，實現從發現問題到自動修復的 Agentic Workflow。這種架構讓維運從單向的監控進化為具備推理能力的「虛擬工程師」，能主動理解問題脈絡並給出決策建議。 核心價值二：從經驗斷層到「企業智價化」，RAG 技術讓新手秒變專家 傳統維運的痛點在於「隱性知識」難以傳承。i-Fortune AIOps 透過 RAG (檢索增強生成) 技術與 1024 維高精度語義向量核心 ，將企業內部的維運手冊、SOP 及歷史修復紀錄轉化為「可持續學習」的長期記憶。這不僅是解決問題，更是「企業知識資產(Intellectual Capital)」的保全。 當系統發生異常，資淺人員只需透過自然語言與 AI 助理對話，系統便能從海量歷史案例中提取精準解法，消除因人員異動帶來的技術斷層。「解決技術經驗斷層問題：即使是資淺人員，也能透過自然語言對話，即時獲得具備技術支持的修復建議，將冰冷的技術文件轉化為即時的決策支援。」 核心價值三：維運也懂「行政」？從根因分析到自動公文生成 i-Fortune AIOps 最令人驚豔的突破，是將 AI 的觸角延伸至繁瑣的「維運行政」流程。以華經客戶銀行維護合約實戰為例，系統能自動比對 SLA 條款(如：2 小時內回應、4 小時內派工)，確保處置流程合規。透過「智慧維運實戰」的四個關鍵步驟，實現端到端的自動化閉環： 智能監控與偵測 實時偵測 VM 停機告警，定位異常根因 (RCA)。 智慧排查與處置 由 RAG 專家系統結合長上下文優化模型 (Long-Context Optimized)，提供具體技術建議。 商務合規與合約審核 自動檢索採購合約與 SLA 規範，確認停機通報義務。 核心價值四：打破資訊孤島，終結「手動數據管理」的噩夢 根據企業數據分析現狀，多數團隊仍受困於「手動數據管理 (Manual Data Mgmt)」的循環：從 ERP、CRM 等系統手動匯出數據、清理、合併再到產出靜態報告。這導致「每當需要新數據，一切流程就必須重頭開始」。i-Fortune AIOps 透過 AI Agent 整合跨系統的「資訊碎片」，將過往分散在不同孤島的日誌與業務數據串聯。這種「全局視圖」的能力，讓過往難以利用的「冷數據」轉化為支援營運的「熱決策」，大幅縮短平均修復時間 (MTTR)，消除重複性的數據整理成本。 核心價值五：金融級安全防護，數據隱私不入「公共模型」 對企業轉略家而言，安全不應是創新的阻礙。i-Fortune AIOps 建立了一套嚴密的企業級安全過濾閘道： 私有化部署與本地推論 所有數據交互皆在企業內網完成，確保敏感資產 「不入公共模型」 。 整合 Forcepoint DLP 針對 AI 交互全路徑進行深度掃描，自動識別並攔截對話中的個資與核心代碼。 完整審計追蹤 (Audit Trail) 所有的 AI 交互皆留存於資安審計日誌，確保每一項決策與操作皆可追溯、符合法規要求。這套機制確保了企業在享受 AI 紅利的同時，依然能守住資安合規的紅線。 通往 AgentOps 的未來之路 i-Fortune AIOps 的出現，代表企業維運正經歷一場從「工具」到「代理人」的範式轉移。透過將 AI 深度整合進監控、分析、行政與安全流程，我們成功建立了一個「自動化閉環(Automation Closed-Loop)」。當 AI 能夠承擔 80% 的例行維運與文書工作時，您的團隊將如何重新定義技術人員的價值？在 AgentOps 的時代，技術團隊的競爭力將不再取決於「救火」的速度，而是在於如何利用 AI 驅動更高層次的業務創新。

華經科技技術中心專案規劃組副理 / 李蘋 邊界消失後的資安新常態 自 2023 年以來，政策鬆綁開放從「逐案申請」改為「自律管理」，除涉及境外且具重大性的消金業務外，其餘項目可由金融機構自行評估後上雲，無須事先核准。2024 年銀行公會發布《金融機構作業委外使用雲端服務自律規範》，提供工程師與資安人員明確的技術實施與治理指南。企業數位轉型進入了「全面雲端化」的階段。公有雲的普及，加上容器化技術 (Kubernetes) 與異地辦公 (WFH) 的常態化，使得企業的網路架構從單一的內部機房轉變為異質、動態的混合環境。 隨著技術及法令的變遷，企業邊界從傳統的「高牆深池」轉變為今日破碎且無處不在的「微邊界」。面對 2026 年更加複雜的威脅圖譜，特別是 AI 加速了攻擊與防禦的對抗，導入零信任架構 (Zero Trust Architecture, ZTA) 已不再是「加分項」，而是「生存必備項」，且攻擊者的入口轉向民眾與企業信任的平台，例如 NanoRemote 透過 Google Drive API遠端操控檔案；詐團的惡意軟體套件可讓用戶發送大量簡訊聲稱可提供 YouTube Premium 等 Google 服務的免費版本，誘使收件者交出金融資訊；或是攻擊者透過暴力破解認證機制，成功竊取了雲端環境中的 API 金鑰 (API Key) ，並利用該金鑰在公司的雲端資源上部署了大量的加密貨幣挖礦機；以上攻擊事件顯示雲端帳號與 API 權限已成新攻擊面，且透過仿冒大品牌網站服務讓使用者掉以輕心。 更具挑戰性的是 AI 技術的崛起 攻擊門檻降低 攻擊者利用生成式 AI 編寫精密的釣魚郵件或自動化漏洞掃描腳本，大幅縮短了偵查 (Reconnaissance) 時間。 開發速度與風險對等 開發人員藉由 AI 快速產出程式碼，卻可能忽略了 API 權限設置 (Broken Object Level Authorization, BOLA) 或密鑰硬編碼 (Hardcoded Secrets) 等問題，導致攻擊面急速擴張。 在這種「身分即邊界」的時代，雲端資源的存取不再依賴 IP 位址，而是依賴權限、API 調用與持續性的安全控管。 攻擊案例分析：API 權限失控導致的數據外洩 案例回顧1 2025 年綜合知名電商平台的雲端數據外洩事件分析，其中攻擊者並未攻破防火牆，而是發現該平台的一組影子 API (Shadow API) 。由於該 API 缺乏身分鑑別與頻率限制 (Rate Limiting) ，攻擊者利用 AI 自動化工具猜測帳號規律 (Enumeration) ，成功抓取了數百萬筆用戶個資。 案例回顧2 酷澎 (Coupang) 資安事件影響約 3,370 萬名韓國用戶，最新調查 (2026/02) 確認波及台灣約 20 萬名用戶。起因是前員工利用未被撤銷的簽署金鑰 (Signing Key) 非法存取後台，透過自動化工具竊取了大量敏感資料，異常活動持續了數月之久，一直未被發現。 零信任機制如何中斷攻擊手法 若該環境導入了零信任架構，攻擊路徑將被有效阻斷： 身分與設備鑑別 (MFA/Device Posture) 即便是合法的 API 呼叫，也必須通過強認證與設備合規性檢查，阻止非法腳本模擬。 最小特權原則 (Least Privilege) 員工離職後所有 Access Token 與 Key 應同步失效。API 帳號僅具備讀取必要資訊的權限，無法進行橫向移動 (Lateral Movement) 或存取敏感性資料庫。 持續監測與信任推斷 系統若偵測到異常頻率的 API 調用或從未見過的地理位置存取，會立即調降信任評分並中斷連接。 給企業的啟示 這些事件給所有正在使用雲端服務 (特別是電商與金融業者) 一個警訊。導入零信任時，會特別強調： 1. 身分生命週期管理 (Identity Lifecycle) 確保 HR 系統與資安系統聯動，離職即斷權，不留下任何「幽靈帳號」或「過期金鑰」。 2. API 行為監測 (UEBA) 不能只看「有沒有密碼」，要看「行為正不正常」。即便持有合法金鑰，若存取頻率或範圍異常，系統應自動鎖定。 3. 金管會合規性 酷澎事件後，金管會與數發部對「委外服務」及「跨國資料存取」的審查將會更嚴格 (即 2026 監理重點) 。 金管會《資安監理政策 2026 年六大新重點》 針對金融業及關鍵基礎設施，金管會發布的「金融資安韌性發展藍圖 (FORCE-B) 」在 2026 年進入關鍵執行期，這份藍圖將防禦思維從早期的「防堵 (Protection) 」進化為「韌性 (Resilience) 」，強調即便在遭受攻擊時，核心業務仍能維持運作。 重點摘要• 治理轉型：從「合規導向」轉為「成果導向」，建立可衡量的治理體系。• 技術前瞻：納入 AI 安全、PQC (後量子加密) 與 零信任架構。• 全域韌性：強調資安左移 (Secure by Design) 與雲端/委外廠商的實體控管。 資料來源：金融資安韌性發展藍圖-簡報.pdf 資料來源：iThome 金管會資安監理政策 2026 年六大新重點 重點項目 核心要求與內容 1. 強化高層問責與治理 建立「成果導向」的決策與問責鏈，提升董事會與經營階層的資安決策職能，將資安表現納入績效考評與合規調適。 2. 資安左移與全域防護 落實「安全納入設計 (Secure by Design) 」，推動軟體安全開發 (DevSecOps) 與 CI/CD 流程，將資安檢測提前至開發階段。 3. 零信任架構與動態防禦 分階段導入 ZTA (身分驗證、設備鑑別、信任推斷) ，建構持續監控與自動化響應 (SOAR) 機制，提升偵測與阻斷效能。 4. 新興科技風險治理 前瞻部署 AI 安全指引：應對對抗性攻擊與 Deepfake。同時納入 PQC (後量子加密) 的演進與風險評估，確保加密標準具備前瞻性。 5. 供應鏈與委外韌性 強化委外服務 (特別是雲端) 之管理，落實實地查核權。建構異地/異質備援與核心系統功能之韌性，防範第四方供應鏈風險。 6. 生態系聯防與應變 深化 F-ISAC 情資自動化共享，推動金融體系之紅隊演練 (Red Teaming) 與 DDoS 演練，建立跨域協同共防與智慧情資生態。 華經資訊服務與產品加值功能 華經資訊作為資深系統整合商，針對雲端與零信任需求，提供從規劃、建置到維運的一站式服務。隨著 AI 的發展，攻擊方已經自動化，防禦方若仍停留在手動設定、被動防堵，勝負早已底定。雲端環境的零信任安全，核心在於將「權限、API、安全控管」三者融合，建立一個具備感知能力、能自動響應的免疫系統。 未來，資安不再是基礎設施的附屬品，而是企業數位韌性的基石。 [參考資料來源] 【資安新聞週報】Google Drive API 進行隱匿遠控攻擊/假 YouTube 影片盜刷 90 萬張信用卡/掃 QR Code 就中招？假政府網站詐騙擴散 https://blog.trendmicro.com.tw/?p=90771 API 金鑰洩露引發大規模虛擬機創建事件 https://www.cio.com.tw/87165/ T-Mobile data breach exposes about 37 mln accounts https://www.reuters.com/technology/t-mobile-says-investigating-data-breach-affecting-37-mln-accounts-2023-01-19/ Dell warns of data breach, 49 million customers allegedly affected https://www.bleepingcomputer.com/news/security/dell-warns-of-data-breach-49-million-customers-allegedly-affected/ Korean gov't confirms 33.67 mil. user records leaked in Coupang breach https://www.koreatimes.co.kr/business/companies/20260210/korean-govt-confirms-3367-mil-user-records-leaked-in-coupang-breach 金管會發布「金融資安韌性發展藍圖」連結 (官方 PDF) ：https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0%2C2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202512300002&dtable=News 金融 CIO / CISO 必看：金管會資安監理政策 2026 年六大新重點 (iThome專文整理) https://www.ithome.com.tw/news/173594 金管會修正「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」：跨境委外及雲端委外規範連結 (新聞稿) ：https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0%2C2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202308040001&toolsflag=Y&dtable=News 金融監理機關 115 年 (2026 年) 金融檢查重點 (金融檢查局) 連結：https://www.feb.gov.tw/ch/home.jsp?id=65&parentpath=0%2C4&mcustomize=onemessages_view.jsp&dataserno=202512180002&dtable=Business

華經資訊企業股份有限公司軟體中心協理 /王淑芬 當ESG成為全球企業共同語言，資訊安全的角色也正在發生根本性轉變。 過去，資料外洩被視為IT事故；現在，資料外洩被視為治理失效。 對CIO、資安長與永續長而言，真正的挑戰不再只是建置防火牆、端點防護及「防止駭客入侵」，而是如何證明企業具備完整、可驗證、可持續優化的資料治理能力。因為在ESG揭露架構下，風險管理的成熟度，已直接影響企業評級、融資條件與市場信任。更是如何向董事會與主管機關證明：企業具備可驗證、可量化、可持續優化的資料治理能力。 在這樣的背景下，DLP (Data Loss Prevention) 正從資安工具，轉型為企業ESG治理的核心基礎設施。 沒有可量化的資料治理能力，就沒有成熟的ESG治理。 主管機關政策訊號：資安即治理能力 在全球監理趨勢下，資料保護與風險管理已被正式納入公司治理核心架構。 國際層面上，International Sustainability Standards Board (ISSB) 所發布的永續揭露準則，明確要求企業揭露重大風險管理機制與內控流程；Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD) 亦強調董事會對風險監督責任；而International Organization for Standardization (ISO) 所制定的ISO 27001資訊安全管理標準，則已成為企業治理成熟度的重要依據。 回到台灣，主管機關亦持續強化政策要求。Financial Supervisory Commission (金融監督管理委員會) 推動金融資安行動方案與公司治理3.0政策，要求金融機構建立完善資訊安全控管機制與董事會監督架構；同時，Taiwan Stock Exchange (臺灣證券交易所) 亦要求上市櫃公司強化ESG資訊揭露與風險管理說明。 這些政策訊號共同指向一個結論：資料治理能力，已成為企業永續治理成熟度的重要衡量標準。 換言之，若企業無法具體證明其資料保護與風險控管能力，ESG揭露將流於形式，無法建立市場信任。企業必須具備可證明的風險管理能力，而非僅有制度文件。這正是DLP被重新定位的原因。 DLP 的角色進化：從阻擋外洩到支撐治理 金融業是這波轉型最明顯的產業之一。在高度監管環境下，客戶個資、交易紀錄、授信資料與投資分析報告皆屬高度敏感資訊。一旦發生資料外洩，不僅可能面臨裁罰與行政處分，更可能在ESG報告中被列為重大風險事件，直接影響評級與投資人信任。 然而，許多金融機構的資料外洩防護機制仍停留在「技術監控層面」。系統可以偵測異常，卻缺乏完整的流程化審核機制與稽核證據整合能力；違規事件雖被阻擋，但無法轉換為治理指標與趨勢分析數據，最終無法支援永續揭露。 在ESG架構下，僅僅「擋住」已經不夠。 企業需要的是：• 敏感資料分級與盤點• 行為管控與審核流程• 完整操作留痕• 可產出的治理報表• 可支援董事會與ESG揭露的量化指標 華經 DLP 的設計核心，是將技術控管升級為治理架構。當系統偵測到敏感資料外寄時，不只是提示使用者，而是自動啟動放行審核流程，保留權責紀錄，並將結果納入風險趨勢分析。這樣的架構，使每一次風險事件都能轉化為治理數據。 金融業案例：從合規壓力到治理優勢 某中大型銀行在導入華經DLP解決方案前，長期困擾於客戶資料外寄風險。雖已建置基本DLP工具並有資安設備，但仍面臨三項痛點： • 郵件外寄敏感資料缺乏流程化審核• 稽核證據分散：稽核單位每逢內部或外部查核時，需花費大量時間蒐集證據資料• ESG報告缺乏量化指標 導入華經DLP放行審核系統後，建立完整資料分級制度與建立郵件外寄觸發審核機制，當系統偵測到敏感資訊時，自動啟動線上放行流程並留存完整紀錄。 最關鍵的改變，在於治理報表的產生。系統能定期產出違規嘗試次數、部門風險趨勢與放行統計分析，董事會風險委員會得以清楚掌握資安風險動態。 導入效益：• 違規率下降超過50%• 稽核時間縮短近一半• 董事會可定期檢視風險報告• ESG揭露內容更具量化基礎 資安部門角色亦從「防火牆維運者」，升級為「治理數據提供者」。 跨產業適用：製造、科技、醫療、零售的共同挑戰 當我們談到 DLP 與 ESG 治理時，許多人直覺會聯想到金融業。然而，真正面臨高度資料風險與永續揭露壓力的，其實涵蓋幾乎所有產業。製造、科技、醫療與零售產業雖然營運模式不同，但在數位化與供應鏈全球化的背景下，都共同面臨「資料外洩即治理風險」的結構性挑戰。 1. 製造與高科技產業 製造業特別是高科技與精密製造企業，核心資產往往不是實體設備，而是研發圖面、製程參數、配方資料與客戶規格文件。一旦透過郵件、雲端或USB外流，不僅造成競爭優勢流失，更可能影響國際客戶對供應鏈安全的信任。 在全球供應鏈資安要求日益提高的情況下，國際品牌客戶已將資訊安全納入供應商評核條件。企業若無法提出具體的資料流向管控機制與審核紀錄，將在競標與長期合作上處於劣勢。 實務做法建議： • 建立研發與製程資料分級制度 (機密、限閱、內部) • 對圖面與關鍵檔案設定關鍵字等偵測規則• 啟動郵件與雲端外傳放行審核流程• 定期產出部門風險熱區報告，提供管理階層檢視 透過DLP不僅防止外洩，更可將資料流動轉化為可管理、可稽核的治理資訊。 2. 科技產業 科技產業高度依賴跨部門協作與遠距工作模式，資料交換頻繁且即時性高。若控管過於嚴格，會影響研發效率；若控管不足，則可能導致原始碼、設計文件或客戶專案資料外流。 此外，許多科技企業同時需面對國際資安認證與客戶稽核要求。單純部署防毒或端點控管設備已不足以證明治理成熟度。 實務做法建議： • 對原始碼與研發文件建立檔案比對機制• 區分內部協作與對外傳輸的不同控管強度• 建立異常大量下載或異常時間傳輸的行為分析• 整合稽核報表，支援客戶審查與 ISO 驗證 透過流程化的放行與留痕設計，科技企業可以在維持創新速度的同時，確保資料資產不成為永續風險。 3. 醫療與生技產業 醫療與生技產業掌握高度敏感的個人健康資料與研究數據。一旦外洩，不僅涉及法規責任，更會嚴重影響品牌公信力與病患信任。 在ESG架構下，「社會責任」面向強調個資保護與資料倫理。企業若無法證明其具備有效的資料控管與審核流程，將難以在永續報告中建立可信度。 實務做法建議： • 建立個資類型自動辨識 (身分證號、病歷編號等)• 設計跨院區或跨部門資料傳輸審核機制• 記錄與追蹤高風險資料調閱行為• 建立定期風險統計與改善追蹤機制 當資料控管流程透明化，企業才能在永續揭露中具體呈現其對個資保護的承諾。 4. 零售與電商產業 零售與電商產業高度仰賴會員資料與消費數據進行精準行銷與營運分析。然而，這些資料一旦外洩，將直接影響消費者信任與品牌形象。 在數位轉型與多通路整合下，資料存放位置分散於門市系統、總部伺服器與雲端平台，風險控管更顯複雜。 實務做法建議： • 對會員名單與交易資料建立資料庫• 控管大量匯出行為與異常下載情境• 設定跨系統資料傳輸審核流程• 以報表方式呈現風險趨勢與部門合規率 透過系統化控管，企業能夠在推動數據應用的同時，確保品牌信任不被侵蝕 共同挑戰的核心：從技術控管到治理能力 無論產業類型，真正的共同挑戰不在於是否部署資安設備，而在於： • 是否具備資料分級制度• 是否建立可被稽核的放行流程• 是否保留完整決策與操作紀錄• 是否能產出量化風險數據支援ESG揭露 DLP若僅停留在「阻擋外洩」，價值有限；若能結合流程、審核與報表機制，便能成為跨產業適用的治理平台。 在永續競爭的時代，資料治理能力已成為企業成熟度的重要象徵。無論是金融、製造、科技、醫療或零售，只要企業涉及敏感資料與外部利害關係人信任，就需要一套能夠支撐長期治理的架構。 這正是跨產業共通的答案：讓資料安全，從風險管理工具，升級為永續競爭力的一部分。 當企業能夠提供完整風險數據與治理報告，將帶來：• 提升ESG評級• 強化投資人信任• 降低網路保險成本• 通過國際客戶稽核• 強化董事會監督效能 真正成熟的企業，不只是避免違規，而是將風險管理能力轉化為競爭優勢。 治理升級的最佳時機就是現在 多數企業往往在發生重大事件後才加強控管，但真正具前瞻性的企業，會在壓力形成之前完成升級。這不只是系統建置，而是一場治理能力的升級工程。

華經科技 產品規劃高級工程師 / 鄭張全 多模態人工智能 (Multimodal AI) 正在引領企業 AI 應用的新時代。根據全球頂級研究機構 Gartner 的預測，到 2027 年，將有 40% 的生成式 AI 解決方案採用多模態能力——相較於 2023 年的 1%，這是一個爆炸性的增長。多模態 AI 的核心優勢在於其能夠同時處理文本、圖像、音頻和視頻等多種數據類型，使企業能夠從複雜的、多源數據中提取更深層的洞察，做出更準確的決策。 全球多模態 AI 市場規模已從 2024 年的 1.73 億美元快速擴張，預計到 2030 年將達到 108.9 億美元，年複合增長率高達 36.8%。這一增長不僅反映了技術本身的成熟度提升，更重要的是企業開始認識到多模態 AI 在實現業務轉型中的真實價值。 本報告通過分析 2025 年最新的企業應用案例、市場數據和實施框架，為決策者呈現 2027 年多模態 AI 的發展前景與實踐路徑。 什麼是多模態 AI：從概念到實踐 多模態 AI 是一種能夠同時感知、理解和生成多種形式資訊的人工智能系統。與傳統的單一模式 AI(如純文本或純視覺)不同，多模態系統通過整合不同類型的數據，建立更加全面的資訊，從而實現更高的準確性和更強的適應能力。 在技術架構層面，多模態 AI 利用 Transformer 等高級神經網絡架構，配備跨模態注意力機制，使系統能夠在統一的語義空間中融合來自不同來源的資訊。例如，一個多模態系統可以同時分析患者的醫學影像(CT 掃描)、臨床文本記錄和實驗室檢測數據，並將這三種數據在深度學習層面進行對齊和融合，最終生成遠比任何單一模式更加準確的診斷建議。 這種融合方式的關鍵優勢在於能夠捕捉不同數據類型之間的相互關係。在真實世界中，資訊本身就是多模態的——我們通過看、聽、讀的組合方式理解這個世界。多模態 AI 正是試圖讓機器更接近人類的這種多感官理解能力。 市場規模與增長驅動力 多模態 AI 在生成式 AI 解決方案中的採用率快速增長，從 2023 年的 1% 預計上升至 2027 年的 40%。 多模態 AI 的市場前景令人矚目。根據 Grand View Research 的數據，該市場在 2024 年的估值為 1.73 億美元，預計到 2030 年將增長至 108.9 億美元，七年間的年複合增長率(CAGR)達 36.8%。這一增長速度遠超傳統 AI 市場，反映出企業對多模態解決方案的強烈需求。 這個增長過程並非均勻分佈。根據採用軌跡，2023-2027 年期間是多模態 AI 從實驗階段向主流應用轉變的關鍵五年。2024-2025 年已看到多個行業試點項目的加速部署，而 2026-2027 年預計將迎來大規模企業級應用的爆發。 驅動這一增長的核心因素包括： 深度學習算法的進步 新型 Transformer 架構和適配器技術的發展使多模態系統的準確度和效率大幅提升。 消費電子與汽車行業的集成 智能設備對多模態交互的需求推動了技術成熟度。 企業對無縫人機交互的需求 從醫療到零售到娛樂，各行業都尋求更自然、更直觀的 AI 交互方式。 企業應用的四大場景 不同應用領域的多模態 AI 帶來的 ROI 和效益，文件處理、語音 AI 和醫療應用表現最佳。 場景一：智能文件處理與合規自動化 多模態 AI 在企業文件處理領域的應用已從試點進入規模化部署階段。傳統光學字符識別(OCR)技術在處理複雜文檔時的局限性明顯——它難以理解文檔的視覺結構、表格佈局、手寫內容，以及不同元素之間的語義關係。多模態 AI 通過結合視覺理解、自然語言處理和機器學習，徹底改變了這一局面。 實際案例與成效： ArcelorMittal Nippon Steel 每年需要處理來自 10,500 多個供應商的 30 萬份發票。該公司通過部署多模態文件理解系統，實現了發票自動分類和數據提取的完全自動化。系統準確率達 98%，字段提取準確度超過 85%，處理時間從手動輸入的數分鐘降低到每份文件約 1 秒。 在抵押貸款領域，多模態系統能夠同時處理掃描合同、手填表單、銀行對帳單圖表和簽名驗證。一家大型金融機構的部署結果顯示，90% 的合規檢查實現了自動化，人工審核工作量減少了 60%，年度合規準備時間減少了 40%。 MetLife 通過後台文檔數字化實現了手動數據輸入需求的 50% 削減，首年運營成本下降 20%。財務自動化領域的整體數據表明，與純手動流程相比，金融自動化可節省高達 90% 的運營成本。 技術支撐： LayoutLMv3、Donut、LongFin 等最新多模態模型已能理解複雜的文檔結構、準確識別表格和圖表。一些企業級解決方案(如 Granite Vision、Mistral OCR)專為文件理解進行了優化，支持超過 276 種語言和 30+ 種手寫語言。 場景二：醫療診斷與精準醫學 醫療健康領域是多模態 AI 最具革命性潛力的應用領域之一。現代醫療診斷本質上就是多模態的——醫生根據患者的臨床記錄、醫學影像、實驗室檢測數據和遺傳資訊的綜合分析做出診斷決策。多模態 AI 系統正在複製和放大這一過程。 實際案例與成效： IBM Watson Health 已整合醫學文獻、研究論文、患者記錄和影像數據，為腫瘤科醫生提供綜合診斷支持。該系統幫助醫生結合最新研究發現推薦最優治療方案。 谷歌發佈的 Med-PaLM M 是一個多模態醫療 AI 系統，能同時處理醫學影像、臨床筆記和基因組數據。初步臨床應用表明，含臨床背景資訊時的診斷準確率達 67.5%，遠高於無背景的 47.5%。 在癌症研究中，多模態融合模型結合放射學影像、基因組數據和病理學數據，優於任何單一模式的方法。這種融合使研究人員能夠識別傳統方法遺漏的新型生物標誌物，推進個性化癌症治療。 根據 Accenture 的估計，多模態 AI 在醫療領域的應用有潛力為行業每年節省高達 1,500 億美元，通過改進診斷準確性和優化患者護理路徑。 技術應用深度： 最新的多模態醫療 AI 系統能夠將 3D 醫學影像(如 CT 和 MRI)視為視頻序列處理，使其能夠分析多個切片序列、比較不同時間點的掃描結果，並在實時手術中提供 AI 助手支持(如內鏡檢查和腹腔鏡手術)。 場景三：客戶服務與多渠道支持 在客戶服務領域，多模態 AI 使企業能夠跨文本、語音和視覺的完整客戶旅程中提供無縫體驗。傳統的單渠道聊天機器人因無法理解客戶上傳的圖片、應對語音查詢或整合視覺資訊而受限。多模態系統打破了這些藩籬。 實際案例與成效： 一家電信運營商通過多模態 AI 處理連接性投訴。當客戶發送調制解調器的 LED 狀態照片並配上文本訊息"又不行了"時，多模態系統理解輸入內容、觸發語境相關回應或工作流程，首通解決率提高(第一次聯絡客服即解決問題)，代理工作量減少，客戶體驗成本大幅下降。 根據 TailorTalk 的研究，多模態聊天機器人實現了 92% 的客戶查詢自動化率，用戶滿意度達 85%，遠高於純文本機器人的 60-70%。 語音 AI 的商業回報尤其引人注目。採用語音 AI 的公司報告首年 ROI 超過 155%，客戶滿意度提升 35%，與純人工呼叫中心相比成本降低高達 90%。系統在不斷與真實語音模式對標的過程中持續優化，ROI 在後續年份還會進一步複利增長，這驅動了語音 AI 從可選技術向聯絡中心運營必備工具的轉變。 技術架構： 企業級解決方案(如 Crescendo.ai)實現 99.8% 的解決準確率，採用混合人工-AI "超人類"模型。平台支持 100+ 渠道的語音能力，具備企業級安全和治理功能。 場景四：製造業質量控制與預測性維護 製造業的質量控制和設備維護涉及多種數據類型：機械傳感器的振動數據、視覺檢查的圖像、音頻中的異常聲音、以及過往維護記錄的結構化數據。多模態 AI 通過融合這些資訊，實現更準確的故障預測和質量控制。 實際案例與成效： Bosch 在其製造流程中應用多模態 AI 代理。系統分析機器的音頻信號(振動和噪音異常)、傳感器數據(溫度、壓力、運行時間)和視覺輸入(機器狀態影像)，準確預測設備何時需要維護。這大幅減少了計劃外停機時間，提升了整體生產效率。 ExxonMobil 利用地質調查報告和運營傳感器數據的多模態融合，增強了資源管理和成本控制。通過分析這些多源數據，公司能夠準確預測設備維護需求，降低整體成本。 這些應用表明，多模態 AI 不僅提高了預測準確性，還縮短了決策時間，允許企業從被動維護轉向主動維護策略。 ROI 與商業回報 全球多模態 AI 市場從 2024 年的 1.73 億美元快速增長到 2030 年的 108.9 億美元，年複合增長率達 36.8%。 多模態 AI 投資的商業回報數據令人印象深刻，但也存在一定的市場差異。 在高效實施的應用中，ROI 表現突出。在智能自動化領域，Forrester 的經濟分析表明，當企業端到端部署 AI，跨越數據攝取、決策和行動全鏈路時，ROI 可超 210%，回本週期少於 6 個月。在更廣泛的應用中，傳統指標顯示，247 個組織中的智能自動化實施案例中，ROI 範圍在 30% 至 300% 之間，中位數約 150%(首年內)。 文件處理應用的成本節省最為直接——自動化可實現 80-90% 的成本削減。語音 AI 首年回報率超 155%，支付期通常為 60-90 天。 然而，市場警示信號不容忽視。2025 年的一項麻省理工學院研究表明，95% 的公司報告其生成式 AI 投資沒有獲得正 ROI，僅 5% 的 AI 試點項目產生實質價值。Deloitte 的分析指出，"技術優先" 的投資往往表現不佳——只有那些圍繞 "人+AI" 設計工作流程的組織才更可能超越 ROI 預期。 這意味著 2027 年的競爭優勢將來自於那些不僅採用多模態 AI 技術，而且重新設計業務流程以充分發揮其潛力的企業。 實施挑戰與風險管理 企業在部署多模態 AI 時面臨的六大挑戰，其中專業技能缺口和數據質量最為突出盡管前景樂觀，多模態 AI 在企業實施中仍面臨六大關鍵挑戰： 1. 專業技能缺口(嚴重程度 8.8/10) 多模態 AI 需要跨越計算機視覺、自然語言處理、音頻處理、數據工程和 MLOps 等多個領域的專業知識。大多數企業缺乏具備這種跨學科專業知識的團隊。 建議對策： 實施全面的培訓計畫，涵蓋技術技能、倫理 AI 實踐和行業特定知識；與專業供應商合作加速能力建設。 2. 數據質量與一致性(嚴重程度 8.5/10) 多模態系統的有效性完全取決於所處理數據的質量。不同類型的數據(文本、圖像、音頻)具有不同的特性，各需特定的前置處理步驟。 建議對策： 採納強大的數據註解策略，建立包含明確質量標準、定期審計和跨所有模式自動檢查的綜合數據治理框架。 3. 計算資源與基礎設施需求(嚴重程度 8.2/10) 同時處理多種數據模式需要大量計算能力，導致基礎設施成本高昂且處理時間延長。 建議對策： 投資於動態調整工作負載的雲解決方案；採用分階段部署策略，從簡單集成開始，逐步增加複雜度。 4. 隱私與倫理問題(嚴重程度 7.9/10) 多模態 AI 需要整合來自醫療記錄、社交媒體、穿戴設備等多源敏感數據。 建議對策： 應用差分隱私技術向數據或模型訓練過程引入雜訊；實施嚴格的數據治理和合規框架。 5. 系統集成與互操作性(嚴重程度 8.0/10) 不同模式的 AI 模型之間的無縫整合在技術上很複雜。 建議對策： 採用分階段實施方法，在每個階段進行徹底測試和優化；與專業合作夥伴合作以最小化風險。 6. 可解釋性與透明性(嚴重程度 7.5/10) 隨著集成更多數據類型，理解決策過程變得更加困難，這在受監管行業構成重大挑戰。 建議對策： 投資可解釋 AI 工具和方法論；進行連續監控和審計，建立決策追蹤機制，確保問責制。 2027 年的準備戰略 企業要在 2027 年充分利用多模態 AI 的潛力，應採取以下戰略步驟： 1. 評估當前數據資產 盤點企業內現有的多模式數據(文本、圖像、音頻、視頻)。許多企業擁有豐富的多模態數據資源卻未加利用，這些現有資產是快速實現 ROI 的基礎。 2. 從高影響用例開始 不要試圖一次性轉型。從已有明確 ROI 的應用場景開始，例如文件處理自動化或客戶服務聊天機器人。通過這些初期成功建立組織動力和能力。 3. 構建人+AI 工作流程 不要簡單地用 AI 替代人工。應重新設計流程，使人類和 AI 各司其職；AI 處理高容量例行任務，人類處理例外情況和策略決策。這種混合模式是實現超高 ROI 的關鍵。 4. 投資於人才與組織就緒性 技術投資必須伴隨人才投資。建立多學科團隊，進行持續培訓，並建立明確的變革管理計畫。 5. 建立數據治理與合規框架 在 AI 規制環境日趨嚴格的背景下，良好的數據治理和透明度不是可選項，而是必須項。 6. 選擇正確的技術合作夥伴 考慮與提供垂直行業專業知識的供應商合作，而非通用 AI 平台。例如 Granite Vision(文件理解)、IBM Watson Health(醫療)或 Mistral OCR(高容量文件處理)。 多模態 AI 不是未來的技術——它已是現在。從 2023 年的 1% 到 2027 年預計的 40% 採用率，這個軌跡反映的是一項技術從實驗走向主流的典型過程。 對企業決策者而言，現在的問題不是"我們是否應該採用多模態 AI"，而是"我們如何系統性地採用多模態 AI 以獲得競爭優勢"。2026-2027 年，那些已開始實施、建立內部能力並從初期項目積累經驗的企業將處於領先地位。 成功的關鍵在於認識到多模態 AI 不是技術問題，而是業務問題。它要求重新思考數據策略、工作流程設計和人才組織。在正確的戰略框架下，多模態 AI 不僅能為企業帶來 30-300% 的 ROI，更重要的是，它能夠根本性地改變企業與客戶互動、做出決策和執行業務的方式。 2027 年將屬於那些今天開始這場旅程的企業。 [參考資料來源] https://jicrcr.com/index.php/jicrcr/article/view/3203 https://jicrcr.com/index.php/jicrcr/article/view/3351 https://ieeexplore.ieee.org/document/11076811/ https://journalwjarr.com/node/1225 https://www.ewadirect.com/proceedings/ace/article/view/23597 https://ieeexplore.ieee.org/document/11100298/ https://arxiv.org/abs/2406.13264 https://www.sci-open.net/index.php/JBER/article/view/2256 https://arxiv.org/abs/2506.21604 https://arxiv.org/abs/2506.09467 https://arxiv.org/pdf/2309.05519.pdf https://arxiv.org/html/2502.13130v1 http://arxiv.org/pdf/2312.11805.pdf http://arxiv.org/pdf/2307.05222.pdf https://arxiv.org/pdf/2502.10397.pdf http://arxiv.org/pdf/2404.06212.pdf https://arxiv.org/html/2407.15426v1 https://arxiv.org/pdf/2409.15272v3.pdf https://www.ema.co/additional-blogs/addition-blogs/exploring-multimodal-ai-use-cases-and-definitions https://www.nexgencloud.com/blog/case-studies/multimodal-ai-use-cases-every-enterprise-should-know https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12411343/ https://futurecio.tech/gartner-predicts-40-of-genai-solutions-will-be-multimodal-by-2027/ https://theninehertz.com/blog/multimodal-ai-use-cases https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/towards-industrial-foundation-models-integrating-large-language-models-with-industrial-data-intelligence/ https://www.telusdigital.com/insights/data-and-ai/article/multimodal-ai https://www.tekrevol.com/blogs/multimodal-ai-how-it-works-use-cases-examples/ https://rohitbandaru.github.io/blog/Foundation-Models-for-Robotics-VLA/ https://appinventiv.com/blog/multimodal-ai-applications/ https://kanerika.com/blogs/multimodal-ai-agents/ https://arxiv.org/abs/2406.09637

華經資訊軟體中心軟體開發部 專案主任/鄭玲潔 在數位化快速推進、法規環境日益嚴謹的今天，企業所面臨的資訊治理挑戰，早已不再只是單純的系統導入或技術升級，而是如何在高度分散的資訊環境中，建立一套可長期運作、可稽核、可治理的資訊資產管理機制。 無論是《資通安全管理法》或國際資安與隱私相關標準，企業被要求的已不僅是形式上的「符合法規」，而是必須具備可證明、可追溯、且能持續改善的治理能力。這樣的要求，正是多數組織在實務落地時，最感到困難與壓力所在。 進入 2025 年，企業經營環境持續快速轉變。數位轉型已從策略選項，成為基本門檻；同時，資安事件頻傳、法規要求不斷升級，加上ESG與公司治理揭露標準日益明確，讓管理階層逐漸意識到一個關鍵事實—真正的挑戰，不在於系統是否齊全，而在於治理是否到位。 在這樣的背景下，資訊資產如何被正確定義、有效盤點、制度化管理並持續監督，已成為企業能否穩健營運、順利通過稽核，並取得客戶、投資人與監理機關信任的核心關鍵。 2025 年的共同現象：法規、風險與治理全面交織 放眼 2025 年，多數企業同時面臨三股趨勢的交會： 一、法規要求持續深化 以《資通安全管理法》為核心，搭配個資法、產業主管機關要求及國際標準 (如 ISO 27001、27701)，企業不再只被要求「有制度」，而是必須能清楚說明： • 資訊資產是如何被定義。• 風險評鑑依據為何。• 管理責任是否明確。• 管控措施是否可追溯。 二、資安風險已進入常態化管理階段 在 2025 年，企業普遍認知到資安事件無法完全避免，關鍵在於： • 是否清楚掌握高風險資產。• 是否能快速辨識影響範圍。• 是否具備事前治理與事後佐證能力。 三、ESG 與治理 (G) 正式走向制度化檢視 資訊安全、內部控制與風險管理，已被視為 ESG 中「治理」的重要組成。企業不僅要做得好，更要能被外部清楚理解與檢核。這三股趨勢的交會，使得「資訊資產治理」在 2025 年，正式成為企業管理的基礎工程。 資訊資產管理的挑戰，關鍵在於「治理分散」 在多數企業的實務運作中，資訊資產相關管理工作往往是隨著組織與業務發展逐步建立，各部門依其職責形成相對成熟的管理方式。然而，隨著系統數量增加、業務場景日益複雜，治理視角未能有效整合，逐漸成為資訊資產管理上的主要挑戰。 常見的實務情境包括：• IT、資安、內控與業務單位，分別從自身職責出發管理相關資訊資產。• 系統、設備、帳號、資料等資產，依不同管理目的與流程被分散管理。• 資產清冊與管理資料，多半在特定情境(如稽核或專案)下匯整，難以形成持續運作的治理機制。• 風險評鑑與管理措施，缺乏與實際業務行為之間的一致對應關係。 在治理視角分散的情況下，即使各項管理作業各自運作正常，整體仍容易出現：• 跨部門資訊整合與協作成本偏高。• 稽核與法遵準備高度仰賴人工匯整。• 關鍵風險難以以整體視角即時掌握。• 資安與治理成果不易以一致標準呈現。• 資訊資產的歷史異動與責任歸屬，缺乏完整且一致的追溯脈絡。 因此，資訊資產管理的挑戰，並非來自於是否具備系統或管理措施，而是在於缺乏一個能夠橫向整合各部門管理行為、並以治理為核心的整合架構。唯有將分散的管理行為納入一致的治理視角，企業才能真正建立可長期運作、可稽核、可持續改善的資訊資產治理能力。 IAMS 的核心理念：以「業務行為」為主軸的資訊資產治理 智慧化資訊安全資產管理系統 (IAMS)，並非單純的資訊資產盤點工具，而是一套以「業務行為」為核心，重新建構資訊資產管理邏輯的治理型系統。資訊資產的價值與風險，必須回到企業實際運作的業務流程中來理解。唯有將： • 業務行為。• 使用的系統與資料。• 涉及的資訊資產。• 對應的風險與管理責任。 清楚連結，企業才能真正掌握「哪些資產重要、為何重要、該如何管理」。 打通 IT 與資安，建立一致的管理語言 IAMS 協助企業整合 IT 與即時管理視角，讓系統、資料、設備、帳號等資訊資產，不再只是技術清單，而是：• 有明確業務目的• 有責任歸屬• 有風險評估依據透過制度化的管理架構，企業可逐步建立跨部門共通的資訊資產語言，降低溝通落差，避免重複作業與資訊落差，讓管理從「各自為政」走向「一致治理」。 回應資訊安全與內控管理需求 IAMS 以資訊安全與內控管理的最佳實務為設計基礎，協助企業建立：• 完整且可追蹤的資訊資產清冊• 系統化的風險評鑑與管理紀錄• 明確的管理角色與責任分工• 支援內部稽核與管理查核的資料準備企業不再需要在稽核或檢查前臨時整理資料，而是讓日常管理自然形成可追蹤、可驗證的治理流程，提升管理效率並降低營運風險。 支援 ESG「治理 (G)」的制度化基礎 隨著 ESG 成為企業經營的重要指標，資訊安全與風險管理已被視為治理 (Governance) 不可或缺的一環。IAMS 透過制度化、可量化的資訊資產管理機制，協助企業：• 強化內部控制與風險管理成熟度• 提升治理透明度與可說明性• 建立長期可持續的管理制度這不僅有助於回應外部利害關係人的關注，也讓企業在永續發展與治理評估中，具備更穩固的基礎。 從分散管理到整合治理，打造可持續的管理能力 IAMS 所提供的價值，不在於一次性的導入成果，而在於協助企業建立一套可長期運作的治理能力。透過系統化與標準化的管理方式，企業能夠：• 持續掌握資訊資產全貌• 即時因應組織與法規變動• 將風險管理融入日常營運• 支援決策與治理層級需求在高度不確定的環境中，唯有具備清楚、可治理的資訊資產基礎，企業才能在資安、法遵與永續之間，取得真正的平衡。 智慧化資訊安全資產管理系統 (IAMS) 不只是管理工具，而是協助企業 從分散走向整合、從應付走向治理、從現在走向未來 的關鍵夥伴。想了解如何透過智慧管理，請洽詢華經資訊，讓科技與責任並行，共同邁向更具社會價值的未來。

華經科技專案主任 陳廷維 在人工智慧 (AI) 快速滲透各行各業的時代，企業不僅面臨資料爆炸的挑戰，更要思考如何打造強大且靈活的運算基礎設施。高效能計算 (High Performance Computing, HPC) 正是支撐 AI 技術發展的核心動能，其提供的高頻運算能力、快速資料讀寫與彈性資源調度，成為企業邁向數位轉型的關鍵引擎。就像是一條高速公路，讓企業能夠同時跑更多車、運更多貨，把資料變成洞察與決策。 以下，我們從三個方向來思考企業該如何打造屬於自己的「高速運算平台」。 AI 訓練基礎建設：為 AI 準備「健身房」 AI 模型的訓練對硬體資源的需求極高，企業若僅仰賴一般伺服器架構，將難以應對。若把訓練過程比喻成將一個選手送進健身房，要經過成千上萬次的練習，才能有好表現，而如果運算設備不夠強大，就好比讓選手在慢跑機上揮汗，卻一直等不到啞鈴。企業可以怎麼做？ 異質運算架構： 結合 CPU 與 GPU 等異質運算核心，讓不同的核心分工合作，速度大幅提升。 模組化設計： 建立可以擴充的架構，讓未來想升級設備時，不需要全部推倒重來。 與公部門資源對接： 可善用像國家高速網路與計算中心 (NCHC) 這樣的公部門資源，降低自建成本，先測試、再投資。 高效能資料儲存：解決「等資料」的問題 很多企業誤以為只要電腦夠快，AI 就能跑得順暢。但事實上，AI 最大的瓶頸常常出在「資料讀取不夠快」。這就像餐廳大廚雖然手藝超群，但送菜的速度太慢，顧客還是要乾等。企業可以怎麼做？ 平行檔案系統： 建立能讓多人同時快速存取的資料系統，如 Lustre、BeeGFS、IBM Spectrum Scale (GPFS) 等，好比「高速取餐櫃」，讓資料能隨時被叫用。 分層儲存架構： 把資料分層，熱資料(常用，放在快取區)、溫資料(偶爾用，放在中速儲存)、冷資料(很少用，放在便宜大容量硬碟或雲端)，平衡成本與效能。 資料預處理與分批載入機制： 強化資料管線與快取策略，避免重複 IO 造成運算資源浪費。 高頻運算資源調度：像機場塔台一樣分配跑道 AI 研發不再是單一團隊、單一任務，而是企業跨部門協作、實驗與部署的常態。資源調度的效率將決定整體開發的節奏與品質。AI 研發就像一座大機場，天天有不同航班要起飛：有的是測試小飛機、有的是滿載的大客機。如何分配跑道，讓每個航班都能順利升空，就是資源調度的重點。企業可以怎麼做？ 作業排程器與容器化管理： 使用如 Slurm、Kubernetes 結合 NVIDIA GPU Operator，可彈性配置資源、動態調度工作負載，讓重要任務不會被小任務卡住。 資源視覺化與帳務整合： 提供即時監控與可視化工具 (如 Grafana、Prometheus 等)，讓管理層清楚知道「誰在用多少資源」，方便做成本控管。 策略性資源分級制度： 設定任務優先級，確保核心業務能先用到資源，避免浪費。 未來趨勢：從「自己建」到「隨選用」 全球企業在發展 AI 時，逐漸出現三個趨勢： 1. 雲端與邊緣混合： 有些運算放在企業自己的伺服器，有些放在雲端，甚至直接在資料產生地(邊緣設備)即時處理。 2. HPC 服務化 (HPCaaS)： 企業不用一次砸重金建置，而是像租電一樣，隨用隨付。 3. 綠色與永續： 高效能運算的耗能極大，未來建置時會強調節能設計與碳排放管理。把 HPC 當作企業的「基礎建設」AI 不只是科技問題，更是企業競爭力的核心。高速運算平台的建置，不再是少數科技公司的專利，而會成為各產業的基礎設施。企業若能提早佈局，善用公部門與外部資源，並規劃好算力、資料與資源調度策略，就能在這場 AI 競賽中站穩腳步，搶得先機。