[Mr. Finance] 證照、SOP、繼續教育與決策力|數位時代 BusinessNext

這10年來，台灣上空掀起了證照風，這個也要證照，那個也來考證照，彷彿考到證照就什麼都懂，似乎有了證照就能高枕無憂，好像沒考到證照就該坐立不安，於是各行各業都興起各種證照，從國外引進要與國際接軌的，生根於本土而獨樹一幟的，一應俱全。個人考證照跟企業領獎項，彷彿是過去這10年經濟發展疲弱的時期，最振奮人心的發展。

然後大家發現人人都有證照，也逐漸認清了事實，知道證照不能解決所有的問題，於是當有位市長候選人跳出來表示自己是SOP控，一切都要靠SOP，不然如何如何。他當選了，從市長候選人變成了市長。

於是我們聽到了記者的推論：台中捷運會崩塌，是因為沒有依照SOP；軍方因私人關係開放參觀阿帕契，也是因為沒有依照SOP。彷彿有了SOP，所有的疑難雜症都可以迎刃而解，沒有SOP，就是大惡不赦。

真的是這樣嗎？如果該位市長候選人拿出競選市長的SOP，同時交給兩位候選人競選市長，一定不可能兩位都當選，最好也只有一位當選，可以判斷出SOP不是萬靈丹。

有些事情的確是的。我們常常聽到有些人稱讚日本老師傅做事謹慎，一步一步按部就班而來，因此品質比較牢靠，這種情況比較值得信賴，這種情況是沒有錯的。

但是有些事情又不是的。如果依照SOP，不但有些狀況下缺乏彈性，像剛剛所說的兩強之爭，必有一傷的競爭態勢，雙方都用SOP也絕非勝利保證。

或許應該這樣說：屬於傳統工藝的，卻不怕重複的，可以依照SOP，越是工法向來不變，數十年如一日也沒有問題的越適合。但是一樣屬於傳統，下圍棋、寫書法強調的是獨特性，可以先師法古人，擺譜或臨摹，但不能拘泥於SOP。

或者製造業比較適合SOP，服務業的SOP比較不能訂得那麼死；或許傳統產業比較適合SOP，而新創事業比較不適合SOP；或許或許⋯⋯。

應該說：台灣的概念是考完證照就一了百了，沒有注意到在許多先進國家，即使考完試之後的practice（實際演練），是要依照SOP，也要接受稽查（audity），同時還要不斷接受「繼續教育」（continuing education），接受新知與訓練。放眼望去，歐美對待證照的方式大概都是如此。這也是「企業領獎項」較「個人考證照」更經得起考驗的一個面向，證照考完一了百了，企業要領獎項還要經過年復一年的考驗。

其實說穿了，什麼時候該用SOP，什麼時候不該用SOP，重點在「決策力」，但是台灣最缺的就是決策力。SOP就像是一台巨大的3D列印機器，一切照著SOP做，可以做出一模一樣的東西；如果認為改變設計，可以做出品質類似，但是造型不同的東西；如果整個不用SOP，就等於是從頭開始，自己捏製陶土，無中生有創作。我們必須要自己做決策，要走的是哪個方向，才下決定。

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。

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