【台灣網路關鍵對話】 台灣的機會~ 官民齊力發展網路產業
【台灣網路關鍵對話】 台灣的機會~ 官民齊力發展網路產業
2013.02.27 | 創業

我強烈建議,政府考慮把網路產業列為台灣未來經濟發展的重點策略。

 部分政府官員可能會感到奇怪,我們政府政策裡不是有很多關於網路發展的相關策略嗎?我們不是一直都在做嗎?為什麼還要建議把網路產業當做某種「新的」發展策略?但我的看法是,如果沒有一種「集中的」注意力,分散、分裂的關注根本起不了作用,執行上的理解也常常遠離了「策略」的原意。就拿行政院推動的「華文電子商務」來說吧,它將華文電子商務列為十大重點服務業之一,推動「華文電子商務暨交易安全推動計畫」,希望將台灣打造成為安心、熱絡、細緻的全球華文電子商務營運中心。

 概念看起來似是不錯,但並未標舉「網路」一詞(表示他們不曾注意到網路是當中的核心概念),行政體系在執行上的理解就發生的變異,看到「華文」就想到大陸(這不能算錯),看到「商務」就以為是賣東西(但漏掉了「電子」,這就大錯特錯了),所以誤以為把台灣商家(merchant)送進大陸的交易平台就是推展「電子商務」;大陸官方也順水推舟,當談到兩岸「電子商務合作」的時候,他們歡迎台灣賣東西的商家,卻不准許大陸地區以外的人取得經營網路的執照,台灣政府部門也不疑有他,甚至還為中國大陸的交易平台站台宣傳,這就是「網路發展政策」裡把「網路」忘了的真實例子。

 但為什麼發展「網路產業」對台灣很重要?一方面是全世界未來的經濟活動有很大比例是圍繞著廣義的「網路」環境發展的,大量的新興服務都通過「網路」(不管是Web或者App)來進行(這也就是「雲端」的真實意涵),沒有「網路產業」根本無從在世界新興力量裡「順勢而為」,取得位置;另一方面是「網路產業」既是一個產業,又是一種「社會能力」,網路產業發展得好,台灣既有的其他產業都會「變強」(這包括了金融業、零售業、製造業服務化或者品牌經營),發展「網路產業」也就是加強所有行業的競爭力的意思。

 網路產業的重要性不難理解,但台灣有條件發展「國際級」的網路產業嗎?事實上,從台灣近15年的網路發展來看,台灣是有條件發展網路產業的。一方面是台灣高等教育很早就注意到網路的應用技術與人才培育,台灣在全世界網路尚未成為重要產業時就已經在大學裡廣設網路,年輕學生對網路技術是熟悉而親切的,這提供了台灣網路產業充沛而出色的工程人才(現在也是鄰近國家挖角的來源)。另一方面,台灣在80年代建立起來強大的資訊工業製造與設計能力,這個技術基礎(以及它全球性的服務經驗)是網路產業重大的資源,坐擁這樣的優勢而不發展網路產業,只守在「網路設備」的製造供應,這是太可惜的事。

 有必要又有條件發展網路產業,台灣為什麼沒有全力去做?網路產業在台灣或全球約莫都是在1985年起步的,台灣在1998年以前都還有很強烈的網路發展企圖與國家政策,但這個政策似乎是迷失在兩次的政權輪替當中;在這段政府不斷「重組」的過程裡,所有需要決心與「遠見」的政策似乎都退場了,缺乏一致性與執行魄力(同時間鄰近國家當中的大陸與南韓倒是對網路產業有最明確大膽的政策)。

 而在台灣有雄大基礎的資訊工業和金融資本似乎在2000年納斯達克的網路股泡沫一役後,就缺少對後續網路產業跟進的了解與投資,最近雖然在「雲端服務產業」的新名詞下重新有了興趣,但中斷的觀察與體會顯然需要一點時間來修習補課。但「網路產業」的確是台灣繼資訊工業之後的「合理選擇」,又有條件在發展之中壯大同時所有的產業,對政府、對民間,我覺得一種「重新」對網路產業的認識、熱情與投入,對台灣都顯得意義重大。

(本文作者為 詹宏志 / PCHOME ONLINE網路家庭董事長、TIEA台灣網路暨電子商務產業發展協會理事長)

出自:工商時報

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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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