趨勢科技以微軟EAP授權方案打造成本與速度優勢,強化雲端運算競爭力
趨勢科技以微軟EAP授權方案打造成本與速度優勢,強化雲端運算競爭力

趨勢科技身為電腦安全專家與網路安全防禦的全球性領導品牌,近年以Smart Protection Network主動式雲端截毒技術,打造一個零接觸、零感染、零風險的網路。因應雲端運算的快速起飛,趨勢科技一方面需要技術領先的解決方案如Microsoft SQL Server及Visual Studio Team System來強化服務的內容,另一方面則需要簡化的全球授權模式如Microsoft EAP(Enrollment for Application Platform)來加速服務的提供。

企業需求

1988年成立於美國的趨勢科技,現以日本做為總部根據地,並在東京證券交易所掛牌上巿,全球設有7個研發中心,經營據點橫跨30多國50個據點,全球員工超過4千人。

為了因應日新月異的技術發展,以及瞬息萬變的巿場需求,趨勢科技的組織架構維持足夠的彈性架構,非採用絕對的集權式中央管理,相對的有更多因地制宜的作法。如此一來,要涵蓋全球據點進行軟體授權生命週期管理,就變得更為複雜且具有挑戰。

趨勢科技全球資訊服務處全球供應商經理陳之選指出:「內部管理的潛在盲點,是我們面臨的最大問題。」舉例來說,全球據點都有資料庫需求,部分產品為各地據點自行購買,不一定皆透過總部採購,不同版本混用的情況也很普遍,以致於很難找快速整理出內部最新的使用現狀。

此外,微軟開發工具Visual Studio及MSDN訂閱服務的採購是採用訂閱模式,由使用者根據需求自行訂閱,面對使用者散佈在全球不同部門的現況,不但很難進行統一管理,採購力量也被分散。更棘手的是,使用者個人在當地發生的產品使用問題,第一時間管理單位無從得知,當然也無法要求微軟立即回應並提供協助支援。

解決方案

趨勢科技決定簽訂微軟EAP企業授權合約,取得全球據點無限制部署Microsoft SQL Server與Visual Studio的軟體授權。由於合約的時間與產品範圍都有明確而完整的架構,不僅免除內部盤點的作業負擔,更完整的授權控管機制也得以建立。

由於採購決策更為便利及迅速,目前已有多項專案採用最新版本的SQL Server 2008進行部署,其中包括趨勢科技決戰雲端運算的Smart Protection Network,它透過三種信譽評等服務進行關聯性分析,即時交換惡意威脅的相關資料,隨時掌握關於網路威脅的最新資訊。

其中,最關鍵的知識庫就是選擇SQL Server 2008。專案團隊認為,SQL Server 2008在效能方面有顯著提升及處理大量資料存取與搜尋,而且也簡化了OLAP與報表功能模組的部署,有利於執行更為精密及複雜的分析運算,也能更快速地提供決策所需的數據。

另外在軟體開發生命週期管理的應用,趨勢科技也導入了Visual Studio Team System作為全球協同開發的管理平台,進而提高軟體品質及管理透明度。以開發 TrendE Orders 系統為例,此系統是建置新一代的全球性B2B訂單系統,從線上下單、訂單狀態追蹤、訂單處理及檢核到聯絡紀錄,都能藉由這套系統完成,以符合客戶日益複雜及多國語系的下單需求。所牽涉到的使用者需求相當複雜,且開發團隊還橫跨海峽兩岸,因此需要一個能有效協同開發及管理的平台。

陳之選表示:「EAP大幅精簡了內部的事務性作業,讓我們能把心力和焦點放在策略性工作,例如:維繫與原廠供應商的合作關係,要求原廠的售後服務速度與技術支援等級。」

效益

授權成本每年節省30%

除了 IT 部門執行資訊系統及服務的採購之外,研發與技術支援部門也會針對其部門進行資訊設備的採購。但研發與技術支援部門進行採購時,通常著重在本身的特定需求,較少整合其他據點的力量做整體採購,無形間也削弱了整體議價能力。

趨勢科技以原先已知的採購記錄做為計算基礎,採用EAP之後,預估每年可節省30%的授權費用。且由於授權模式與過程的簡化,就連管理人力成本也可望有所節省。

採購流程由2週縮短為2天

趨勢科技是典型的全球化企業,跨國跨部門的IT專案很常見,例如:導入地點在台灣,但伺服器在A國、使用者在B國、部門主管在C國。但過去,專案正式推行之前,常需耗時協調預算如何分攤支出及由哪個國家負責下單,估計內部協調、使用者端編列預算、申請簽核等完整採購流程,最少需要2週才能完成。

EAP則完全免除了上述的採購流程,僅需以電子郵件提出申請即可,最慢只需要2天,就能直接進入專案部署階段。更重要的是,透過全新的申請機制,就能累積真實的使用資訊,建立準確的歷史記錄,落實內部計費的制度。

在雲端運算展現速度優勢

利用雲端運算為客戶提供隨需(on demand)業務模式,正是趨勢科技在資安領域的競爭優勢,關鍵決勝點則是服務上巿的速度(time to market)。

EAP以全球一致的簡化授權架構,免除版本升級及額外成本的疑慮,讓專案團隊隨時都能選擇最合適的軟體版本來進行部署。在成本與時間的雙重節省,讓趨勢科技能專注於以更快速的時間提供服務給客戶,隨時保護客戶免於網路的威脅,確保企業及個人資訊安全無虞。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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