「企業要打造Iron Man,而非老想著取代人。」趨勢科技執行長陳怡樺談人工智慧
「企業要打造Iron Man,而非老想著取代人。」趨勢科技執行長陳怡樺談人工智慧
2016.12.26 | 物聯網

回顧2016年科技重要大事,AlphaGo對戰人類圍棋冠軍李世乭的世紀對決絕對榜上有名,AlphaGo的成果不僅震撼科技圈,也震撼社會人文學界。

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她認為人工智慧的發展不完全是市場導向的,企業也責任要讓金字塔底端的人擁有一種『有尊嚴』的謀生方式。
圖/ 數位時代蔡仁譯攝

「我們已經失去了雲端和大數據的主導地位,接下來軟體要往人工智慧靠攏,人工智慧、軟體,就是這樣了!這比鴻海買夏普還重要100倍!」今年三月趨勢科技董事長暨共同創辦人張明正接受《數位時代》雜誌專訪時,也對人工智慧浪潮有感而發。

《數位時代》特別專訪趨勢科技執行長陳怡樺,請她與我們分享趨勢科技如何因應人工智慧浪潮?

談人工智慧發展:企業要打造鋼鐵人,而不是一直想著怎麼取代人

「若企業總是想要打造機器取代人,取代低階的工作,那對於底層的人來說完全沒有機會了。」陳怡樺說。

陳怡樺舉例來說,「很多移居美國的移工,第一份工作就是當計程車司機,而自駕車這種人工智慧就嚴重威脅移工的未來。」

因此她認為人工智慧的發展不完全是市場導向的,企業也有責任要讓金字塔底端的人擁有一種『有尊嚴』的謀生方式。在人工智慧科技發展上,企業擔負著重要的社會責任。

陳怡樺強調,「企業的目標應該是要打造鋼鐵人,而不是一直想著怎麼取代人。」

漫威漫畫世界中超級英雄鋼鐵人(Iron Man),猶如超人,擁有驚人力量與飛行能力,系列電影中演員小勞勃道尼(Robert Downey Jr.)一穿上動力裝甲,飛天遁地無所不能。而人工智慧應當擔任就是這種角色。

「人工智慧終極目標應該是要增強人的能力,尤其是如醫療與法律訴訟等等能力。把這些能力平民化。」在她眼中,這些一直都被精英階層所掌握,一般民眾和精英階層有著明顯的知識落差,人工智慧若能將這些階級的知識大解放,將會有眾多受益者,而非製造受害者。

談內部創新:企業一直累積Domain know-how,就不需要大幅併購

趨勢科技如何因應這股浪潮?

2006年趨勢開始應用機器學習在始做惡意郵件防治上,2008年應用在Web網路內容的分析,2015年則擴大應用在綁架軟體(Ransomware)上。「這幾年來說對趨勢來說很一如往常,但卻幫趨勢札札實實蹲好了馬步。」陳怡樺說。

在人才培育也一直是企業焦點,趨勢又如何做?陳怡樺指出,企業內部的創新能量一直都是最重要的。「人工智慧領域重在domain know-how,若沒有累積domain know-how去外面買再好的模型都沒有用。」

有別於其他國際大廠備足銀彈,紛紛併購新創,趨勢還是一如往常,沒有成立創投公司的打算。但這不代表趨勢不熱衷併購,只是更為精挑細選,降低併購失敗的機率。如2015年趨勢看準了HP TippingPoint的智財與團隊,狠砸3億美元買下,隨即結合趨勢現有資源,成立網路防禦事業部門。「我們買的團隊,隨然不見得每個都滿意,但沒有滑鐵盧案例。」陳怡樺說。

相較於買新創,趨勢更著重內部人才培育。「企業一直累積Domain know-how就不需要大幅併購,有了練功的習慣,就常常有創新,這是我27年來的經驗之感。」陳怡樺自信地說。也就因趨勢著重在人才培育,競爭對手中國資安公司獵豹入台時,趨勢成為最直接的人才供給庫,獵豹大舉挖角趨勢科技人才。

「當時我最生氣的不是挖角這件事,而是獵豹那句話,『在趨勢做十年,等於獵豹做一年。』」我辛苦幫你培育了十年人才,你(指獵豹)還來污辱我。」陳怡樺說。她認為一個公司的創新若以收購為主,而非企業自己練功,創新力道就最後會削弱,挖角沒有辦法培養出創新的企業文化。

談五年佈局:人工智慧+IoT

未來五年,IoT與人工智慧的結合,是趨勢最重要的發展目標。陳怡樺手拿白板筆,在白板面前寫出了一個方程式。X(跨世代的解決方案) = I(infrustructure,架構)+ U(user behavior,使用者行為)- T(threats,威脅)。

她解釋,從架構端來說,過去製造這些設備的人,從沒有碰過IT,譬如說家電業者,他們沒有想要冰箱有一天居然也要更新軟體,汽車製造商也沒有想到在未來的世界裡方向盤可以被被外界控制。

而使用者行行為端來說。物聯網時代基礎建設整體架構都不同了,使用者也有很大的變化,「使用者其實不知道自己在用物聯網,他們是無意識的。」不要小看在物聯網時代資安重要性。以綁架軟體為例,它不僅是新種的病毒而已,而是駭客新的賺錢方法,變成「直銷」的形式,被勒索者直接要給比特幣。

不僅於此,在車聯網的世界,你一到早急著要開車上班,結果駭客鎖住你的車,在智慧工廠,機器手臂被駭客控制全部停工,這些損失是很驚人的,小小的IoT可以癱瘓一個城市的交通。

因應這樣的未來,趨勢科技的資安解決方案聚焦在「家庭」、「車用」、「智慧工廠」三大類型上,並在10月推出以「機器學習」為基礎開發的「XGen」解決方案。XGen 解決方案把機器學習擴大應用至網站、應用程式和檔案裡,保護時常處於被攻擊狀態下的終端裝置。

談經營挑戰:見山不是山,見水不是水

面對人工智慧+IoT帶來的機會與挑戰,擔任執行長已經超過十年陳怡樺
用一句禪宗佛語妙答回答心境,「從見山不是山 ,見水不是水到見山又是山,見水還是水。」

2005年,48歲的陳怡樺接下了趨勢科技執行長與全球營運長的的重擔,雖然在此前她已任資深副總裁與技術長,對趨勢營運瞭若指掌,但執行長一職可是頭一遭,如何當個襯職的執行長?成了她心中最大的困惑與努力目標。

「那時我整天想著我是執行長,執行長要做什麼?要像什麼樣子?後來Steve告訴我做你自己就好,把最好的自己展現出來就好,」陳怡樺回憶。

「我常和員工說,『你不要認為我是執行長,就不聽我的,我可是公司最有經驗的工程師,但也不要因為我是就全聽我的。』」

在不斷的試錯,自我調整與對話的過程中,她終於找到自己的方法。「執行長就像一個游擊手,哪裡有球就去哪裡接。」她譬喻。而在人工智慧+IoT的未來佈局中也是如此。

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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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