區塊鏈應用的大挑戰 :如何落地?
區塊鏈應用的大挑戰 :如何落地?

要怎麼把區塊鏈技術應用在我們的生活中?落地的挑戰並非只有區塊鏈這樣的技術存在這種問題,事實上所有的新科技恐怕都存在,但為何區塊鏈好像特別嚴重呢?

問題可能就出在區塊鏈疑似無所不能!

我們在這邊先不談各種類型的區塊鏈或者更根本「分散式帳本(Distributed Ledger Technology)」。網路上充斥各種對區塊鏈的神奇想像與各種歌功頌德,說著:

區塊鏈可以解決食安問題!
區塊鏈可以建立產銷履歷!
區塊鏈可以作為物聯網應用的基礎!
區塊鏈可以解決醫療病例交換!

有意思的是,這些案例其實都很難說是因為區塊鏈帶來好處。

以產銷履歷來說,供應鏈履歷不需要區塊鏈也可以做,但還是有這麼多人提,那就該思考是否有更深層的理由。

降低價值鏈上的成本與效率

這還是得先回歸到區塊鏈或者分散式帳本的幾個基礎特性來看待

1.不可竄改
2.夠高夠難的共識決
3.時間戳記(TimeStamp)
4.P2P
5.去中心化(或者說多中心化)

在這些特性下,區塊鏈讓數位世界與物理世界同步在一起。這又是什麼意思呢?

簡單說就是透過區塊鏈,可以讓我們去便利商店面對面現金交易的行為能夠身處異地,卻依然可以如同面對面般的簡單直覺,而且不需要交代我們的祖宗八代。
就有點像是遠距卻又是付現金的行為一樣,無須填一堆個資。

這些流程無需區塊鏈也可以完成,但區塊鏈解降低了整條價值鏈上的檢核成本,增加了查驗的效率,對於無需造假的人是無感,但對於權責單位需要查驗和發證者可就大大的省時省力了。這就是一個區塊鏈應用有效的方式。

先理解這些特性後,再來探討各種落地就會找到應用和需求了。

在多年前李奧納多(Leonardo DiCaprio)與湯姆漢克(Tom Hanks)主演的經典片神鬼交鋒(Catch me if you can)中,李奧納多飾演高明的騙子,透過他的聰明才智偽造了各種身份、證件以及美金和支票等等行走江湖橫行無阻,大多數人很難想像這樣的事情怎麼可能發生呢?

就像金城武或者志玲姊姊來跟你應徵工作,他們先用帥氣和美麗會先博取你的信任,當他們口中說出各種高大上的學經歷後,你恐怕畢業證書都不看了。

事實上,大多企業的人事查核工作只是把不想做的工作丟給人事部門,但人事部門有沒有做?對口的學校或者各種單位會不會真的查核?就算人事部門認真回頭檢查畢業證書真偽,也不見得查得到。

這代表的是什麼問題?其實也是一種交易成本過高的概念,高級白領人才可能會願意仔細查驗,但一般人才恐怕有交證書就過關了。而透過區塊鏈可以有效解決此問題!

透過設計給發證端的服務,讓發證照的同時等於被驗證完成,所有的證書資料已經寫在區塊鏈上,使用者端以及另外一頭的驗證需求端同時也有個儀表板可以直接檢核求職者或者我們說是用戶的各種證照的真實性。

由此我們可以發現,真正的是從需求端的動機出發,將本來就有價值,但在過去因為交易成本過高而無法形成的服務,利用區塊鏈的特性大幅降低成本和增加效率。以這案例來說還達到不可變造和少砍一棵樹的效益。

回歸最基本,科技就是創造價值,解決問題,而非只是各種關鍵字。

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關鍵字: #區塊鏈
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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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