Gartner評鑑2010亞太地區前十大境外服務據點
Gartner評鑑2010亞太地區前十大境外服務據點

根據國際研究暨顧問機構Gartner的最新研究顯示,在亞太地區,印度和中國無疑是科技和商業處理外包服務的領導者。但是,其他國家在此一區域投入龐大資源,並定位自己是可信賴的選擇。

在Gartner的報告《2010年亞太和日本十大境外服務領導據點》中,Gartner分析了區域內中各個境外服務據點國家的能力和潛力。另一個報告則是評鑑全球前三十大據點。

Gartner研究副總裁Jim Longwood表示,「當印尼首度獲選為前十大據點時,馬來西亞、菲律賓和越南持續強化他們的定位,以擺脫主要替代者的角色。其中有些國家已經大量投資,並因應日益增加的需求提供低成本服務。全球金融危機促使許多機構更加強調成本優化。」

亞太地區前十大國家中,印度無疑是境外服務的領導者,中國則因其潛在的規模而成為印度最大的挑戰者。其他國家包括澳洲、紐西蘭和新加坡等提供降低成本上優勢較低的成熟市場,以及馬來西亞、印尼、菲律賓、泰國和越南等充滿挑戰,但具有成本吸引力的新興國家。

Gartner表示,過去一年中,許多國家採取值得關注的行動以鞏固或增強他們在境外服務據點的領導地位。儘管印度持續增加科技服務的輸出,在全球市場上的占有率卻呈衰退。印度亦開始面臨一些挑戰,像是工資上漲、在地耗損率、地域性政治議題和金融違規行為,等於是為其他致力於增進能力的國家提供機會,相互競爭有在地服務需求的亞洲成熟市場客戶。

Longwood表示,「有鑑於印度的主導地位,許多嚐試進入此一市場的國家重新評估他們的策略,並尋找利基市場,如客服中心、物流及其他後勤功能,他們的優勢或許是實際地理位置較鄰近澳洲、香港和新加坡等成熟國家。」

在今年的十大名單中,印尼是新進榜者,歸因於其改善商業環境以爭取境外科技和商業服務,廣大的勞動力資源,以及在發展已有基礎、且有多家跨國企業的礦業與製造業。巴基斯坦則是跌出前十大名單之列。

Longwood指出,「這主要是因為印尼的海外機會大幅增加,而非巴基斯坦的表現退步,但是政治的不穩定亦是值得關注的議題。」

對於委外服務的供應商及其客戶而言,全球金融危機和美元匯率的波動仍然是一項挑戰。當亞太地區在全球金融危機中經歷較少衝擊時,兌美元的匯率變動已影響此一區域部份國家的吸引力。匯率大幅反彈的國家,以澳洲為例,對境外服務的需求估計將增加,但對利基服務的需求預期將微幅下滑。

Longwood表示,「當企業日漸將國際委外服務視為降低成本的一種方法時,他們需要關注資安、資料和智慧財產權保護,以及法規遵循等重要領域。但是,較低風險與較高成本的關聯是既定事實。」

澳洲、新加坡和紐西蘭等成熟市場,在節省成本上能做的有限,但仍在語言、政治和經濟環境、文化包容度、全球化和法律成熟度、資料和智慧財產權、資安和隱私等項目的評等上保持領先。

反之,越南是唯一在成本上獲得卓越評等的國家,其他指標得到持平或疲弱的評等,在資料和智慧財產權、資安和隱私的表現則為最差。

泰國、越南、菲律賓和印尼等國家在政經環境的評等較為遜色。當低成本成為重要因素之時,對許多計畫將業務移往境外據點的企業而言,政經環境的穩定就會是主要考量。

基礎建設是大部份國家評等為好到優越的唯一領域,唯獨越南和印尼例外。大部分的據點在語言和文化包容度上被評定為好到非常好,然而中國、印尼、泰國和越南的表現沒有這麼好。

除了前十大國家之外,巴基斯坦、斯里蘭卡、孟加拉和北韓等四國也值得特別注意。這些國家開始發展有利環境,以提供服務給有低成本需求的外國公司,同時也在當地提供對外國公司的委外服務。簡而言之,這四國已將其服務觸角逐漸發展至海外市場。

相關資訊可參閱Gartner研究報告 ”Gartner's 10 Leading Locations for Offshore Services in the Asia Pacific and Japan Region for 2010”,或至Gartner 官網查詢  http://www.gartner.com/resId=1300113  

 

關鍵字: #Gartner
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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