【數位服務力】 20日戰報~投票逾3900人。元大寶來攬千票居類別Top1|數位時代 BusinessNext

《數位時代》所舉辦的第三屆數位服務力大調查，網友票選階段已經進入第6天，經過一個「不冷反熱」的周末假日，評選活動吸引將近兩千人參與投票，目前投票超過3900人，各類別前五名輪動情況不多，票數呈現同步增長的趨勢，候選品牌若希望在網友票選取得優勢，接下來的三天半需要有更強力的動員策略。

從截止今天上午11：30的票數情況來看，金融投資類的元大寶來證券突破千票，暫居類別之冠，臺灣證券交易所、富邦證券、兆豐證券緊追在後，票數差距都在100票之內。此外交通類別也陷入膠著，雖然名次上沒有更迭，但是前三名的台灣高速鐵路、台北捷運、長榮航空，票數差距僅僅在50票之內，黑貓宅急便距離領先群則有150票的差距，交通類別是目前看來最有可能翻盤的類別。

投票位置：http://eservice.bnext.com.tw/

票選時間：即日起~ 5月23日（四）22：00

活動資訊與每日戰報：http://www.bnext.com.tw/article/view/id/103

5/20 排名

	觀光餐飲		銀行
1	王品	1	國泰世華銀行
2	統一星巴克	2	玉山銀行
3	摩斯	3	中國信託銀行
4	85度Ｃ	4	元大銀行
5	台北晶華酒店	5	臺灣銀行
	食品飲料		金融投資
1	統一	1	元大寶來證券
2	桂格食品	2	臺灣證券交易所
3	台灣菸酒	3	富邦證券
4	金車	4	兆豐證券
5	味全	5	日盛證券
	生活用品		人壽保險
1	3M台灣	1	國泰人壽
2	阿瘦皮鞋	2	南山人壽
3	台灣無印良品	3	富邦人壽
4	台灣資生堂	4	中華郵政
5	永豐餘	5	台灣人壽
	3C產品		醫療及健康
1	HTC宏達電	1	國泰綜合醫院
2	ASUS華碩電腦	2	臺大醫院
3	acer宏碁	3	長庚紀念醫院
4	SAMSUNG台灣三星電子	4	馬偕紀念醫院
5	Transcend創見	5	台北榮民總醫院
	資訊通路及通訊		房地產
1	中華電信	1	永慶房屋
2	台灣大哥大	2	國泰建設
3	遠傳電信	3	信義房屋
4	全國電子	4	台灣房屋
5	燦坤	5	遠雄建設
	家居設備及家電		汽車
1	HITACHI台灣日立	1	BMW汎德永業
2	Panasonic台灣松下電器	2	和泰汽車
3	TATANG大同	3	台灣奧迪汽車
4	CHIMEI奇美	4	裕隆汽車
5	PHILIPS台灣飛利浦	5	裕隆日產汽車
	百貨零售		交通
1	7-ELEVEN統一超商	1	台灣高速鐵路
2	誠品	2	台北捷運
3	FamilyMart全家便利商店	3	長榮航空
4	Carrefour家樂福	4	黑貓宅急便
5	太平洋SOGO百貨	5	中華航空
	媒體與娛樂		政府
1	公共電視	1	國家圖書館
2	緯來電視	2	交通部中央氣象局
3	錢櫃	3	臺北市政府
4	富邦momo台	4	行政院勞委會職業訓練局
5	好樂迪	5	行政院衛生署中央健康保險局

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/