捕夢網解決中小企業的八大網管問題
捕夢網解決中小企業的八大網管問題

數位化的時代,各產業間企業資料放上網路已成趨勢,然而,面對龐大的維運成本則是大喊吃不消,如何選擇最好的方式考驗著業主的智慧,捕夢網指出企業網管所遭遇的八大問題提出雲端主機架構,協助業主克服困境:

一、高可用性不停機 High Available

雲端技術,多層次高可用性,讓業主從網路、伺服器到資料通通不停機。

二、系統快速部屬

捕夢網雲端技術,一次安裝多台也不怕,讓業主的系統部屬一鍵搞定。

三、依需求自訂功能

整台系統是業主專用的,想裝什麼軟體就裝什麼軟體。

四、遠端操控行動網管

雲端技術與捕夢網優質服務讓業主,任何時間(any time)任何地點(any place)任何設備(any device)可以解決您的網管問題。

五、高彈性預算控管

規劃以日計費,用多少算多少(Pay per use),預算控制好輕鬆!

六、軟硬體成本降低

以超大規模的效應與虛擬化的設計,分散資源,壓低成本,軟硬體的龐大費用讓雲端系統來承擔,業主則可輕鬆享用!

七、更專注核心業務

捕夢網技術研發有十餘年的經驗,專業提供您最有效的服務,想要擁有高可靠度的系統,捕夢網雲端主機是您最佳選擇!

八、共享資訊安全更方便

雲端主機採用高安全規劃,重視安全度,穩健經營,妥善保存企業資料不受駭客入侵,讓企業共享資源更安心!

 

捕夢網技術密技大公開

為了達到雲端IAAS (Infrastructure As A Service) 的虛擬機器與儲存設備,捕夢網雲端主機規劃可以在多台伺服器之間快速切換系統,也就是當伺服器硬體發生故障時,作業系統可以在不用修改程式或關機的情況下快速切換到另外一台伺服器執行, 亦即不影響網站正常運作就可切換一台伺服器運作,

捕夢網雲端主機採用標準雲端架構,其中包含了

一:「網路雙備援(N+1)」:網路採用多家固網以BGP協定連線,網路封包有多個出口,有效減少網路斷線的風險。

二: 雲端運算系統:捕夢網雲端運算技術,即建置大量主機與可擴充之網路資料中心的軟體架構技術,加上網際網路平台設定服務,提供「運算即服務」(Compute as a Service, CaaS)的模式,讓企業有效避免了伺服器發生問題或硬體故障發生問題等風險。

三:資料儲存系統:

A.單機陣列,使用SCSI RAID 5避免硬碟故障風險。

B.網路陣列,使用ISCSI RAID 5陣列有效避免整台儲存損毀又可保留容量的擴充性。

從頭到尾,規劃多層次保護架構,任何層面故障的風險都可有效免除。簡言之,各個伺服器都可以取代其他台伺服器執行工作,系統可以動態的切換到負載較輕的伺服器執行,所有硬體故障或是效能不足都不會影響您的作業。此外, 網路線路的部份採BGP路由協定與多家固網連接,不必擔心任何一家固網斷線。

企業主的雲端未來

雲端技術日趨成熟,除了技術應用的改變,更需要企業主思考商業模式的改變,未來的趨勢是資料都放在網路上,員工離開電腦,也可透過各種裝置存取,捕夢網雲端運算則成為企業經營的利器。目前,在國外有大多數的企業員工已把大部分個人電腦案存在雲端,也透過雲端執行大部分應用程式,電腦硬碟空間對他們而言幾乎是多餘的,因此也大量節省了硬體成本,企業所需的資源就像需要電力就插上電源般,只要設備能夠連上網就可以使用,因此,企業登上雲端不僅是時代的趨勢,更能提升企業優勢。

 

關於捕夢網數位科技

捕夢網於民國92年啟動夢想的HTTP,始終堅持魔鬼的細節,先後擁有多項核心專利技術。民國96年向前跨足數位行銷業,交出不俗的成績。於民國98年捕夢網申請成為「第二類電信事業」,現在捕夢網秉持著一貫「服務為本、勇於挑戰」的理念,期望帶領著更多企業走向雲端的新時代,成為業界的標桿。捕夢網自成立以來,業績不僅屢創新高,更已成為台灣最具潛力的主機代管公司之一,展現企業永續發展,服務為本的成果;在未來,這股成長的動力會不斷延續下去。

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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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