設立台灣政府資訊長的戰略思考
設立台灣政府資訊長的戰略思考
2016.11.21 | 創業

數位技術的發展已經徹底改變了世界的樣貌,各國為了因應數位時代的發展,紛紛採取了不同的策略。新加坡有「通訊與資訊部(Ministry of Communications and Information (MCI))」,韓國是「未來創造科學部(미래창조과학부, Ministry of Science, ICT and Future Planning)」,美國總統更延攬 Google 副總裁 Megan Smith 擔任白宮的資訊長,英、日、澳與芬蘭等國均已設置國家級或部會級資訊長,協助產業整合與扶持。為促進資訊通信及相關產業升級,提高政府效能與公民參與、開放政府及雲端資料應用、防止駭客攻擊,以提升國家整體之國際競爭力,為策訂及推動數位匯流、電子化政府、智慧城市、智慧生活及網路建設等國家資訊通信發展,包括政策的研究、規劃與跨部會協調並提出國家前瞻戰略,我認為政府須要設立資訊長與統責機構。

前 Google VP、歐巴馬聘請之白宮資訊長 Megan Smith
前 Google VP、歐巴馬聘請之白宮資訊長 Megan Smith

我在立法院提出修改政府組織法,在行政院底下設立資訊長, 這個法案目前已經一讀通過,即將交付委員會審查。資訊長就是要協助解決政府資訊部門整合協調的問題,並率領政府各級資訊團隊,提出前瞻政策,打造數位政府以因應資訊化時代的來臨。因此,資訊部門應該要在更高層次組織架構下,肩負起政府資訊長的責任。為了準備這次的法案,我特別拜訪了長期關注科技、資訊、數位化政府的前行政院長張善政。以下是我與張前院長對話的節錄:

各層級的資訊長是否需一條鞭?

資訊長是否如人事長、主計長的領導一條鞭?各機關單位的資訊長是由該機關首長任命?還是由行政院資訊長任命?各單位資訊長職位是否只限定資訊科技出身?交通部資訊長是要學資訊的?還是交通管理的擔任?不同的人選將會突出不同的政策發展面向,例如 ETC 要做充分的發揮,是否可用到車輛收費以外的運用,這已經超過交通部資訊長的層次了,這個專業的要求會比資訊的要求更重,如果從這個角度思考,張前院長認為不一定由資訊背景出任交通部資訊長是最合適,這個值得全方位的思考。張善政認為,資訊是應用的科學,這樣可以把資訊長發揮到新的高度,像農業物聯網的運用,展現的大數據意義,不是單純資訊做得來的。

資訊長角色的扮演,應該導向協助各部會業務的推動,這就涉及了資訊長是與部會首長平行的專職部長?還是在部會首長之上?在部會首長之上就是由副院長兼任。如果副院長兼任資訊長,資訊總處就是副院長的幕僚,由副院長出面協調各部會。

許毓仁與張善政對談
許毓仁與張善政對談
圖/ 許毓仁提供

雖然政委能夠協調各部會,但是出於對政府運作現況的了解,他感覺,在現有的體制下,資訊長的級別如果是由副院長兼任的情況,會是比較理想的安排。因為,以副院長的高度,上承院長,能夠起承轉合,下對各部會協調,更能夠快速的作出跨部會的政策安排。資訊長的角色,應該放在國家制高點的位階來思考。

拉高資訊長層級;賦予實權、資安是國安一環

台灣目前實際現況與國際發展趨勢,如果台灣要迎頭趕上,還有一個重點是資安(cyber security), 台灣每年政府部門被駭高達1000次以上,大部份可以即時防衛,但是許多重要資料都暴露在外,在行政院層級設置資訊長來統管資安問題,並且把資安拉高到國安戰略是非常重要的。

另外,還有兩個 CDO 的角色 Chief Digital Officer、Chief Data Officer, 雖然目前唐鳳擔任數位政委,但是她的主要工作還是在協調, 沒有實權,也無行政資源,要真的落實資訊長的功能,應該要賦予實權,並且能夠指揮部會配合。我認為新設的資訊長,應該同時兼顧數位時代的發展與因應,並在大數據方面能起到整合開放政府與協調民間的橋樑,加速大數據分析,以協助政府對政策的分析與擬定。

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立委許毓仁認為行政院應該有夠專責的資訊長處理資訊相關協調事務。
圖/ 侯俊偉/攝影

資訊技術發展帶動數位環境的革命增長,台灣資通訊產業在硬體製造上有非常不錯的表現,但是對於數位環境一日數變的陌生疆場,我認為台灣政府的表現似乎與時代脫節。Facebook,Google, Tesla 等新創公司標誌了加速大數據運用的里程碑,藉由資訊化、數位化,大數據的取得與應用,更加改變了企業、政府的決策模式,人們在環境中面對的資訊,甚至是透過大數據分析的結果加以設計,展現在消費者面前。台灣的資訊長,應該思考經由資訊、數位、數據三位一體的結合,才能策動台灣在數位時代的海洋上持續揚帆前進。

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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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