跟微軟作戰 是一場有趣的冒險
跟微軟作戰 是一場有趣的冒險
2006.05.15 | 人物

二十五歲的年紀,你在做什麼?二十五歲,楊致遠創立雅虎,比爾蓋茲則已經當了七年的微軟總裁,全球最大個人電腦業者戴爾電腦創辦人麥克戴爾(Michael Dell)更剛把戴爾電腦帶上那斯達克股市(NASDAQ)舞台。這些人在二十五歲時,都為自己的人生寫下新的里程碑。
意藍科技董事長楊立偉,國小五年級就開始幫人除蟲(Debug),高中就幫人設計程式,大學時則一個人幫全國最大數學補習班開發全新學員上課e化系統。這位眾人眼中的電腦小神童,創業的那一年,也是二十五歲。

補習班助教大膽寫程式

大學時期,楊立偉在全國最大數學補習班當輔導老師,過去補習班都採人工點名的方式,一個學員完成點名最少要花兩分鐘,而且導師最後還要統計沒到的名單,然後再逐一打電話通知,相當浪費時間。因此,補習班希望把學員的上課報到方式由人工改為刷卡點名,同時還要做出2B答案卡立即判讀系統。
「有一天,補習班問我們這些輔導老師,有沒有人會,我認為我可以,所以我接了,」楊立偉回憶,當時他僅有開發程式的經驗,卻沒有架設整套系統的能力,但是在當下,膽大的楊立偉還是舉起手來,他願意一試。
膽大的人或許只能帶給別人「驚奇」的印象,但這個決定,讓楊立偉賺到生平第一桶金。因為從拉網路線、架伺服器到買讀卡設備等,楊立偉邊做邊學,全都一個人搞定,這個大膽嘗試足足讓他賺進三百萬元台幣。那一年,他只有十九歲。

聯考落點預測一炮而紅

真正讓楊立偉興起創業的念頭則是在一九九六年。當年的大學聯考過後,楊立偉在實驗室自行開發一套落點預測系統,同時放到網路上免費供人使用,三天內全國十二萬大學聯考考生中,便有十萬人上網使用,「當時我並沒有多做宣傳,卻造成實驗室主機差點被塞爆,讓我第一次體會到網路的威力,」楊立偉回憶。同時他也體認到不需要太多資金與設備,便可以靠腦力創業。

一九九九年,那是一個網際網路狂飆的年代,創業的門檻降到最低,資金的取得變得容易,楊立偉也同其他四名伙伴,把他們過去自己接案所得的資金,再加上創投的支持,意藍科技正式成立。楊立偉也成為當時風行於高科技界的「學生董事長」之列,同期最有名的,首推創辦「資訊人」的賀元與薛曉嵐。
不過,當網路泡沫化後,眾多的學生董事長一夕消失。「因為他們還沉溺在網路輝煌時的光榮,卻不願回頭省思,」建邦創投副總經理蘇拾忠就曾這樣批評過這些年輕人。

轉戰企業軟體開創新局

而意藍科技從一九九九年二月創業至今卻存活下來,不僅安然度過網路泡沫化的危機,還於二○○五年創下獲利四千萬元台幣的新紀錄,這是因為在二○○○年下半年,當確定網路泡沫化後,意藍立即轉投入企業應用軟體市場。
「我們創業的伙伴從大學時就各自接案,因此轉投入企業知識管理系統開發市場並不是問題,」楊立偉指出,意藍後來陸續取得台積電、聯電與中華汽車等大型客戶的案子,「但是這些都很難賺錢,」他補充說。「因為企業軟體市場就是在賣『信賴』兩個字,」楊立偉解釋,每個案子的客製化程度相當高,客戶只能依賴這家公司過去的成果來判斷是否值得信賴、能力夠不夠,意藍是一個新進者,都是先爭取客戶口碑為主,「創業初期平均每年虧損都超過二千萬元。」
二○○五年,資策會舉辦「MIS Best Choice」票選活動,意藍科技在「KM知識管理(含自動分類、社群功能)」類榮獲第一名,而第二名與第三名分別是微軟與甲骨文,這也為意藍科技再度擊敗微軟的歷史再添上一筆,因為先前在遠傳電信的標案中,意藍科技的產品就以較優的擴充特性,擊敗微軟。
欣賞比爾蓋茲卻以擊敗微軟為傲,楊立偉為自己大膽的創業之路下了如此的註解:「我覺得這是一場很有趣的冒險,而且還在進行中。」

*楊立偉 意藍科技董事長 Profile
1974年生,目前正在台大資管博士班攻讀博士學位。國小就開始接觸電腦,並開發程式除蟲(Debug),高中時開始設計程式賺外快,大學期間於課餘時更架設出補教界第一套學員上課e化系統,賺得人生第一桶金。1999年創立意藍科技,專攻企業應用軟體市場。工作之餘的興趣為修練氣功。

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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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