【觀點】日本電信業在震災後的措施
【觀點】日本電信業在震災後的措施

日本在3月11日發生規模9.0的強震,加上海嘯的襲擊與潛伏的核能危機,許多人被迫離開家園甚至與親人失聯。作為緊急時最重要的發佈方式之一 :「電信系統」,日本的電信通訊曾經一度面臨及大的負荷,但是請看看這一連串的新聞發佈記錄, NTT 的全力搶修在當天就讓重災區外周圍的縣市恢復通訊,隔日就讓重災區的企業用回線部分恢復,災後兩日(3/13)重災區的中心地點部分尚未修復外、部份電話通訊已經回復,並且於當日主動發佈料金減免等措施。

很汗顏的是,這篇報導把震後依然大多完好並恢復迅速的網路通訊系統拿來跟台灣比,就算在921地震發生超過11年之後的今天,我依然無法有信心去反駁這篇報導。很快整理日本電信業者在震災後的部分措施,供作參考。

1. 災害留言板-語音


主要由NTT提供的語音留言服務,使用方式有點像是語音信箱,只要撥打「171」加上自己的電話再選擇要留言還是要聽取就可以,對於失散無法互相聯絡者是相當貼心的服務,當然是免費使用。台灣也有類似的服務,是撥打1991之後採取一樣的方式留言及聽取,不過要收費,不知道手機採用儲值卡的人萬一錢不夠用要怎麼辦喔。

2. 災害留言板-文字

每一電信業者(包含E-MOBILEWillcom)都有自己的災害揭示版,因為日本用手機來收發email以及上網及為普遍,正常的使用狀況下一個人的主要使用手機只會有一個,所以無論是強制或是業者自願,從每家業者都有提供留言板服務來看,日本人重視人命的體現果然比很多國家來的積極。

SoftBank 更是恐怖的在3/12就上線一個 iPhone 專用的災害留言板 App(也給蘋果 AppStore的審核工作人員拍拍手),效率之好、員工之積極令人折服。

3. 料金減免及帳單延期

每一家電信業者都有提供相關服務,例如NTTSoftBankKDDI等等皆主動提供相關的減免及延期措施,而且上述這三家全部都在一天之內就提出,詳細方案的公布也隨之迅速上線。因為已經拿到帳單的也不知道要去哪繳、出帳的帳單也寄不到、通訊不能的那幾天也不能收錢,雖不能說是天經地義,卻是理所當然。

4. 賑災資金募集

日本電信業者提供的義援金募集在災後兩天就上線,從KDDI的募集說明猜想應該是為了符合付費API的使用規則,募集資金的方式就是請用戶買待機畫面來扣款,然後將「所有」收到的款項轉捐出去,不會扣東扣西。台灣也有簡訊捐款,不過通常會先扣除「相關」成本之後才捐出,如果是採取實收的金額捐助,款項從用戶捐出的動作開始到進受捐助帳戶最長可能需要經過一輪帳單週期的時間。簡訊捐款是相當方便的捐款方式,作為平時募集之用相當合適,作為緊急捐輸之用時,如果電信業者可以明白的載明收款及捐款方式及時間、款者也可接受,就可以參考。

5. 簡訊及及email(尤其指手機)通信免費

SoftBank用戶在災後一週內,無論從國內或是國外傳送簡訊給SoftBank在日本國內的用戶一律免費,email(尤其指手機)通信也全部免費。

另外,美國的電信業者 AT&TT-MOBILE以及Spring 也提供給所有從美國境內到日本境內的簡訊及通話服務免費的措施,直到3月底為止。

6. 災區WiFi免費開放使用

7. 自主性節電


SoftBank營業店鋪關閉廣告招牌燈、不開暖氣,配合節電措施。

8. 免費泡麵送災區

SoftBank社長送了15000份白戶軒的泡麵到災區去,雖然在斷水、斷電、斷瓦斯的狀態下熱水的取得本身就是問題,「總比什麼都不做好」(摘自上述連結之內文)。

9. 提供災區大量手機充電器

SoftBank也送了大量的手機充電器到災區,只因為社長的推友發訊給他,因為避難之故在市公所避難的災民每人手機只能充電15分鐘,希望SoftBank支援充電器。有人知道該訊息之後,決定改用SoftBank的服務。

任何心是肉做的人都不願意看到這樣慘烈的事情發生,只是發生了之後,我們能學到什麼?除了將心比心之外,自省、自省、再改進才能無愧的面對不確定的未來。

出自Inside部落格

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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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