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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

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。

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圖/ 數位時代

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。

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圖/ 數位時代

「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/

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