【BN Promotion】國泰世華銀行營運長章光祖~個資法與APT將是金融業的兩大挑戰
【BN Promotion】國泰世華銀行營運長章光祖~個資法與APT將是金融業的兩大挑戰

「新版個資法與日益猖獗的APT攻擊,可說是金融業今年的內憂外患!」國泰世華銀行營運長章光祖解釋,客戶資料是金融業的資產,以往尚未實施新版個資法前,對於保護個資已不遺餘力;但資料處理很難避免外洩發生,倘若真發生事故,新版個資法很重視業者是否有善盡管理人的責任,也就是到底是否缺乏適當管理才造成憾事。再加上金融業因為握有龐大個人資料,本來就屬於駭客眼中攻擊目標,因此防止資料外洩,變成金融業最關注的資安課題。 

章光祖笑著說,在七十、八十年代時,常可以看到銀行報表被中式早餐業者拿來包油條,這其實就是資料外洩了,但當時個資並未被視為有價值,因此不受重視;隨著資訊系統從封閉式走向開放,網路的興起、雲端計算的運用等,當資料取得更加容易,且駭客更加猖獗,使得保護資料避免外流更刻不容緩。 


上圖為國泰世華銀行營運長章光祖。

保護資料避免外洩****要從企業作業流程做起

「個人資料保護與資訊安全的工作不僅關係到IT部門,還牽涉到其他業務單位,因此不能視為資訊議題,而必須要從企業整體的流程開始檢視。」章光祖認為,保護資料外洩必須要從整體的作業流程著手做起,而不是單靠某一個防毒軟體、應用程式或系統就可以保護,雖然資安業者可提供客製化的產品,但光靠買配備來增強戰力是不夠的,必須從強健體魄做起,先檢視自己目前的身體狀況,再來練身體,當身體練好了,自然就不怕外來的威脅。因此國泰世華在資料防衛戰的作法,首先就是進行ISO 27001:2005資訊安全管理制度(Information Security Management System)的認證,藉由在認證過程當中,檢視企業作業流程,是否有達成「機密性」、「完整性」、「可用性」的資訊安全管理目標。 

當取得ISO 27001資安認證後,國泰世華進一步聘請外部資安顧問團隊針對個資法的規範與資訊系統的因應,作進一步的資安設備投資,優先導入個人資料含量最高的客服中心、存匯系統以及信用卡中心等三大部門。  

資安設備加上資安教育才能打造完善的防護力

「資安防護無法做到100%!」章光祖解釋,資安投資永無止盡,儘管今年花費大量投資預防做到90%的防護,但隨著新科技的興起再加上駭客魔高一丈的侵略行動,事隔兩三年後,現在的資安防禦能力就會迅速下降到五、六成,屆時又將要投資新資安設備來維持防護力。因此,資料保護除了依賴資安設備外,最重要的還是對員工進行資安教育與配合資安政策,尤其是業務單位的配合,假如第一線的業務同仁不配合,則有再好的防護也很容易引狼入室。國泰世華資訊總管理處副理陳慶儒補充,個資安全政策由IT、法務、風險管理與人資部門等籌組的委員會來制訂,訂出那些規範一定得遵守,而哪些資料非執掌同仁不能碰觸,並引進稽核進來擔任內稽,確保徹底執行個資安全政策。舉例來說,業務單位可能會查閱客戶資料,瀏覽資料庫裡的報表等使用行為,但若超過自己權限的使用範圍時,或是異常性重複查詢某些資料時,IT單位就會做Log Control Code來做資料流的控制,把重要資料與異常使用的Log檔留存下來,作一個報表分析提供給主管單位知曉,若真的發生資料外洩,至少也能快速因應與防堵。 

章光祖強調,資安教育訓練是一項成本最低的卻最需要確實做的投資,國泰世華的新鮮人在新人訓練時,都會加強資安課程,此外也在e-learning國泰學習網規劃資安議題課程,透過教育訓練宣導,希望同仁可以確切落實資安政策。  

三階段措施 預防APT攻擊

隨著智慧型手機與平板電腦的使用愈來愈普及,個人裝置BYOD(Bring-Your-Own-Device)盛行,行動資訊安全成為企業另一個重視的資安議題。章光祖表示,目前國泰世華並未限制同仁使用個人裝置,如智慧型手機或平板電腦等,但私人的設備無法連到企業內部網路,也無法讀取公司郵件,確保公司資訊不會透過私人裝置流到外部。此外,除了有業務需要外,基於安全的考量,國泰世華也不開放員工使用社交網絡,以免提供駭客攻擊的跳板。 

章光祖說,去年繼日本Sony遭到駭客APT進階持續性滲透攻擊(Advanced Persistent Threat),造成數百萬客戶資料外洩,因此對於APT議題也相當重視。國泰世華資訊總管理處襄理賴彥廷解釋,APT的防護共分成事前、事中與事後三階段作法。由於在APT的入侵管道中,電子郵件通常是攻擊的最佳點,最常見的方式就是冒名發寄送以假亂真的郵件,並夾帶惡意程式檔,因此當外部郵件有夾帶執行檔或是可疑的文件檔,事前在系統端一律會被過濾機制擋下來。若在事前無法即時攔截下來的惡意程式,則在事中持續監測威脅擋下;若不幸到事後發生入侵時,也能儘速修復漏洞恢復系統穩定。 

「商譽是無價的,也是企業最重要的資產。」章光祖強調,面對個資法的實施,正是企業檢視資訊安全系統的最佳時機。資訊安全保護不只是技術層面,而是經營者的體認以及同仁能否確切遵守資安政策。若是管理者瞭解個資保護與企業營運息息相關時,一定會投資足夠資源與心力做到滴水不漏的資安防護。  

趨勢科技專家觀點

現今企業面對資訊安全主要有兩大層面,其內憂指的是即將上路的新版個資法,企業如何保護客戶個資不外洩;至於外患就是日益猖獗的APT攻擊。APT攻擊之所以難以防範,主要是APT是一種計畫縝密且具有長期目標的攻擊活動,具有低調、持續性、與潛伏期長等特性,因而很容易躲過一般的資安防護。以往的防護方式主要是透過管控邊界網路(Gateway)和用戶端(Client);但這並不足以防止APT所構成的全方位威脅。面對APT,趨勢科技建議,企業首先要評估當前的暴險程度,以及對抗APT攻擊情境與防禦能力;接下來,再提升關鍵安全控管措施與流程藉此強化偵測、矯正與事件應變能力。最後則是主動減少漏洞以縮小攻擊面。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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