WIS 匯智受日本克拉線上之邀請，暢談台灣網路新趨勢|數位時代 BusinessNext

MIC研究指出，全球基礎架構委外（Infrastructure Outsourcing，IO）市場規模，將於2012年逼近2,700億美元，該市場包括網路資料中心（IDC）、電信與網路設備管理（Network Management）以及辦公室的資訊環境支援等，其中亞太地區（不含日本）的年複合成長率超過10.0%，成為世界成長最快速的區域。預期在成本節省誘因、環保意識抬頭下，基礎架構委外的市場未來仍將持續高速擴張。

對於亞太地區亮眼的成績單，日本克拉線上也開始高度重視。該企業創辦人兼社長家本賢太郎，是美國 Newsweek 評選為21世紀的領導者100人之一，便獨具慧眼串連日本、台灣、中國、新加坡及馬來西亞等地的數據中心服務，2010年更與WIS 匯智進一步密切合作。家本賢太郎指出：「台灣一直在全球資訊產業中擔任重要的角色，在基礎架構委外市場也不例外。」所以為了進軍亞太市場，日本克拉線上將以台灣為重點區域，並於2010年11月17日（星期三），在東京舉辦「進軍台灣網際網路市場最前線」研討會，探討台灣的網路戰略位置。

在此研討會中，日本克拉線上除請到SBI Veritrans分享亞洲拓展的經驗外，更邀請中華電信日本分公司總經理周宗邰與WIS 匯智執行長胡致行，暢談台灣網路新趨勢。尤其ECFA簽署後，兩岸交流頻繁，日本各大企業將於本次研討會中了解進駐台灣，不但可位居亞太中心位置，更能密切掌握中國市場，成為投資效益最高的跨國營運模式。WIS 匯智執行長胡致行表示，「本次十分榮幸能與日本各大企業進行交流，除了傳達WIS 匯智長久以來所堅持的服務品質與精神外，更要將台灣的精品價值與合作夥伴分享，讓台灣品牌、世界發光。」

WIS 匯智執行長胡致行進一步說明，「由於基礎架構委外多半屬於支援企業營運的輔助角色，非關企業的核心業務，但自行開發建置可能花費更多，因此造就委外市場快速成長。對此契機，日本克拉線上與台灣WIS 匯智相結合，可以運用彼此的優勢，進一步共同發展亞洲各規模企業所需的網路主機代管解決方案，為客戶創造更豐碩、雙贏的市場佳績。」對於品質要求十分嚴格的日本客戶，WIS 匯智以一絲不苟的服務品質及精益求精的產品規劃，持續協助企業在跨國營運時，擁有最完善的基礎資訊架構。

日本「進軍台灣網際網路市場最前線」研討會訊息

http://www.clara.co.jp/news/taiwan.html

關於日本克拉線上株式會社

日本克拉線上 (CLARA ONLINE, Inc.) 於西元 1997 年 5月 20 日成立於日本。 2006 年 3 月 13 日正式在台北設立海外子公司克拉國際股份有限公司，同年 11 月亦收購新加坡 USONYX為海外子公司。日本克拉線上一直以作為亞洲網路主機相關服務的領導品牌自我期許，持續用心經營、串連分佈於日本、台灣、中國、新加坡及馬來西亞等地的數據中心服務，為各種規模的企業體提供領先、安全、可靠的虛擬主機、虛擬專屬主機、專屬主機與主機代管等解決方案。社長兼創辦人家本賢太郎於 1981年出生，年僅 29 歲。1999年1月曾被美國 Newsweek 選為「21世紀的領導者 100人」。網站：http://www.clara.jp。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。