氣象資訊服務是門好生意
氣象資訊服務是門好生意
2005.08.01 | 科技

七月十一日強烈颱風「海棠」登陸,造成台灣南部地區嚴重災情,不僅高速公路淹水無法通行,正值觀光旺季的墾丁地區遊客流失,根據農委會截至七月二十二日統計,光是農業部分損失,就高達新台幣三十八億。
台灣不過是一個例子,去年伊凡颶風侵襲墨西哥灣,阻斷對美原油供應,造成當時每桶油價大漲十美元。而最近又出現一個可能襲擊墨西哥灣的颶風,在市場預期心理影響之下,紐約遠期石油期貨一度突破每桶六十二美元的價位。

報氣象比網管服務有賺頭

(紐約時報)曾經估算,美國企業每年因天氣異常而有一兆美元以上的損失。CNN更預測,在未來十年,全球因氣候異常造成的保險損失,將高達一千五百億美元。
溫室效應讓天氣異常情況愈演愈烈,這使得氣象資訊服務公司的商機在近幾年大幅成長。根據聯合國全球氣象組織(World Meteorological Organization, WMO)預估,全球氣象相關商機一年高達五十四億美元,這個金額相當於二○○四年全球網路系統管理租賃服務(MSP)的市場規模。
第一個浮現的商機,就是提供專業氣象資訊的公司。以往氣象資訊服務的客戶對象往往僅限於一般消費者,但現在擴及到商業應用領域,日本的偉哲(Wheathernews)公司就依據客戶的需求,提供專業的氣象資訊給航空、航海及物流等運輸業者,近幾年更擴及到科技產業、電力公司、運動、旅遊等相關產品廠商。偉哲公司手機部手機情報事業部長官石橋知博舉例,半導體工廠若因打雷因素,造成電力中斷,一天約損失三億元日圓,他們就提供一個月中哪些日子下雨打雷的機率高,企業內部便可以提早進行防範的工作。
不過,石橋知博也指出,「二氧化碳嚴重影響天氣變化,傳統氣象分析模型根本不敷使用。」因此偉哲除了經由官方單位取得資訊外,也嘗試自己建立新的氣象模型。

靠天吃飯的新專業興起

今年春天,偉哲發起「梅雨計畫」及「櫻花計畫」,號召手機用戶成為氣象觀察員,將雨量杯以及花粉觀測器,郵寄給願意無償參與計畫的手機用戶,以人海戰術方式,觀測天氣變化。
此外,由於日本手機用戶幾乎都使用具有錄影功能的手機,偉哲便與手機用戶合作,在地震發生後,手機用戶拍攝地震損害情況回傳至偉哲,經過偉哲內部過濾畫面後,再將地震畫面傳至所有用戶的手機,不但能讓天然災害的資訊快速傳遞到用戶的手中,用戶所提供的資訊更成為偉哲未來判斷天氣變化以及自然災害的基礎資料,同時也將這些資訊應用在其他氣象服務上。目前台灣所有系統服務業者的手機氣象資訊服務,幾乎全部都是與偉哲公司合作。
目前台灣市場除了偉哲之外,前中央大學研究員、氣象學博士彭啟明,於去年氣象預報新法頒布後,取得台灣第一張氣象預報個人證照,今年三月底在中央大學育成中心成立「天氣風險管理開發公司」,提供相關的服務。諾基亞在七月底於中正紀念堂搭建「極酷派對」活動,就是與彭啟明討論之後,依照天氣變化決定舞台搭建的進度,避免了海棠颱風來襲造成損失,活動也照原定時間舉行。而預定同一時間舉辦的海洋音樂季,就因為對天氣變化的掌握度不足,被迫延後舉行時間。
此外,像是統一超商的訂貨人員,也藉由氣象行銷管理系統,隨著氣溫的變化控制冷飲、熟食的數量,減少熟食的報廢率,讓小面積的超商坪效達到最高效益。事實上,關心天氣變化的不僅僅是便利商店,彭啟明指出,競爭激烈的量販店紛紛購買氣象資訊服務,因應天氣的變化,選擇食品進貨的種類,像是蔬菜、飲料、冰品等等的銷售,就跟天氣變化密不可分。國內許多「靠天吃飯」的業者,如風景遊樂區、主題樂園及高爾夫球場,如能更精確地掌握颱風及豪雨的變化,也有助營運更趨穩健。

保險彌補不測風雲損失

除了氣象諮詢服務之外,保險業務以及衍生性金融商品也看中氣象業務的發展潛力。因應原物料價格的避險需求,天氣衍生性金融商品(Weather Derivatives)隨之出現,目前全球天氣衍生性金融商品的市場規模已達一年百億美元的規模,每年更以五○%的速度成長。
中央產物保險公司就已經推出「天氣降雨保險」業務,就中央氣象局過往三十年降雨資訊,經資料庫整理後,算出「降雨機率」做為保險費率計算之基礎。中央產險發言人張萬里指出,承保業者以遊樂場以及戶外活動相關業者為主,如果降雨量超過標準,造成消費者退票,保險公司可賠償保戶的收入損失。七月二十三日在高雄登場的中華職棒聯盟明星賽,就首開職棒先例,保了一天四百萬的天氣降雨保險,避免門票收入的損失。
誰都不敢說好萊塢電影(明天過後)的場景會不會在某一天發生,氣候也許多變化,然而多一分準備、少一分災害的原則,卻是不變的管理之道。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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