光泉運用創新技術強化企業資安
光泉運用創新技術強化企業資安
2009.01.05 |

面臨愈來愈複雜的資訊安全威脅,所有企業都在尋覓最能符合自身需求的解決方案。過去十多年以來,光泉使用過巿場上多種防毒產品,但不免都有缺失或漏洞,因而導致平均每二、三年就必須更換不同品牌,直至半年前採用Microsoft Forefront之後,光泉終於找到了最理想的解答。

光泉牧場資訊部資深經理吳以忠表示:「要以一套防毒軟體來達成全面防護,其實並不容易,它必須涵蓋從前端到後端,以一致化且全面無遺漏的方式來提供最佳的防毒率。在我們使用了各種品牌的產品之後,Microsoft Forefront是唯一符合上述需求的解決方案,也是我們所使用過最好的防毒管理平台。」

見樹又見林的管理,省時、省力又省錢的解決方案

如同許多企業面臨的兩難狀況,光泉在IT的人力配置並不多,卻必須管理眾多且散佈各處的設備,包括五十多部伺服器與七百多部PC。為提升企業的資安等級,光泉持續追求最佳解決方案,也在不同的防毒產品之間看到各種缺失與問題。

舉例來說,為了強調防禦能力,部分產品不時會出現警示視窗,反而造成對使用者的干擾;相對地,部分產品則是沈默運作,連IT管理人員都難以得知真實的中毒及防禦狀況。

吳以忠經理指出:「使用者完全不會感覺到Microsoft Forefront正在運作中,因而不受干擾,這是很大的效益;但更大的效益,則是以優秀的管理平台與報表工具,讓我們可以見樹又見林、省時又省力地掌控公司整體及細部狀況,協助IT人員確實提升對病毒的防禦及管理能力。」

從整體的觀點來看,IT部門可輕鬆監看公司整體的系統資安現況,包括防守能力及失陷狀況;從個體的觀點而言,則可隨時掌握哪部PC中毒、導致中毒的原因是來自使用或操作模式,以及追蹤病毒感染或擴散的途徑。換言之,IT人員可利用報表來做為查核系統,用以掌握資安整體狀態,確認採取措施是否有效。

以即時部署與管理機制,有效預防零時差攻擊

對光泉而言,Microsoft Forefront以一套產品取代過去使用多套解決方案才能構築的防毒機制。吳以忠經理說明,一般防毒產品只對Web伺服器與訊息伺服器提供防護,但企業有更多關鍵任務應用程式同樣也需要保護,而且需求各不相同,Microsoft Forefront就將Exchange Server、SQL Server 與Office SharePoint全納入防護範圍裡。

透過將業界知名廠商的八顆掃毒引擎整合於單一平台的作法,Microsoft Forefront在不消耗CPU資源的前提下,全面兼顧PC、Server及Gateway的解決方案,無需再針對個別伺服器或用戶端尋訪不同的資安對策,也解決同時運作不同防毒軟體時溝通不良及病毒碼認定不一致的衝突。

與微軟其他管理解決方案的搭配,更展現了加乘效益。舉例來說,Microsoft Forefront可直接整合Active Directory,全公司只適用一套群組管理政策,無需再額外建立管理網域,也免除多重管理機制的並行衝突。

而且,光泉更結合長期使用的WSUS自動更新機制,以及既有的系統管理方案Microsoft System Center Operations Manager(SCOM)進行整體監控及即時回報,節省更多的管理人力與時間。

以單一服務窗口建構最可靠的防禦力

優秀的資安解決方案必須仰賴產品與服務的完美配套,微軟在此則展現了獨特價值,每月發佈的Security Patch Update即時通報,就能主動提醒IT部門及企業,隨時掌握最新的資安動態及警示。

此外,微軟更以單一的標準化服務為旗下所有產品提供「One Stop Service」,不但為企業節省更多時間與金錢,服務品質亦大幅提升,解決異質品牌供應商互推責任的困擾,降低誤判病毒的情況,並讓產品的相互搭配應用發揮最大綜效。

吳以忠經理指出:「微軟最瞭解自己的產品,Microsoft Forefront和其他微軟產品的整合也能做到最好。」例如安裝Service Pack時,可一併部署及更新Microsoft Forefront防毒軟體。

事實上,在部署的過程裡,就曾經發生過他牌多項產品皆誤判病毒的存在,但唯有Microsoft Forefront正確解析,從而免除發佈假警報等干擾使用者及IT的狀況,因而也讓光泉對Microsoft Forefront的防毒能力更具信心。而且,透過Microsoft Forefront,光泉打造出最符合需求的資安機制與對策,具體展現IT的價值。

 

想更了解光泉是如何在金融風暴中有效的運用Forefront做到省時,省力又省錢?請上網:http://www.microsoft.com/taiwan/forefront/casestudy/kuangchuan.aspx
 

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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