9成企業每年遭網路攻擊虧2.9億,微軟運用AI「以毒攻毒」
9成企業每年遭網路攻擊虧2.9億,微軟運用AI「以毒攻毒」
2018.03.30 | 微軟

現今企業有84%的價值都源自於無形資產中,世界經濟論壇已將「網路安全」問題,列入2018年全球前5大危機。2018 Marsh全球網路安全風險認知調查更預估,有91%營收規模小於5千萬美元的企業,每年因遭受到網路攻擊而造成的損失金額將高達1千萬美元(約新台幣2.9億元),令人隱憂。

「其實每一家公司多少都有被駭的經驗,駭客很聰明,現在也開始利用AI、機器學習進行攻擊。」台灣微軟總經理孫基康說道。微軟整合Office 365、Windows 10與企業安全管理平台(EMS)的新企業管理系統Microsoft 365今年正式在台上線,諜對諜的「AI防護」是平台一大重點。

微軟Microsoft 365,AI分析10億台裝置威脅情資擋病毒

「安全不是解讀,安全是要預防未來。」台灣微軟Microsoft 365事業部副總經理周文英解釋微軟的資安防護模式,會在威脅尚未發生前,就先靠各種資訊的解讀阻擋下來。

「若離開了AI、機器學習和大數據,鐘罩沒有辦法很好地發揮作用。」周文英補充,微軟彙整全球10億台Windows裝置所蒐集到的威脅情資,每月平均分析4000億封E-mail、檢查4500億次認證,以及掃描180億個網址的龐大情資,靠旗下3500名資安工程師利用AI分析,提出預警並自動採取行動的防禦工事,再以Intelligent Security Graph智慧資安關聯分析系統為後盾,大幅提升偵測率。

微軟看資安
微軟Microsoft 365 的AI智慧分析平台「Cloud App Security」,可以即時監測每位員工電腦狀況,發現異常可即刻停用帳號。
圖/ 唐子晴/攝影

例如最容易感染病毒的E-mail,Microsoft 365若偵測到附件有病毒,會自動把信件本身和附件隔離,直接將附件粉碎刪除,避免仍有誤按的可能;而文字內容仍可保存,防止遺漏重要訊息。在AI智慧分析平台「Cloud App Security」上,管理者可監看每個員工在電腦上做了什麼,若發現異常,便立即停用帳號。

面對防不勝防的駭客,不只微軟,奧義智慧科技也用AI切入資安市場,運用AI與勢態感知技術進行防護,除了可自動分析相關數據,再將資安事件「情境」納入分析,讓防護效果事半功倍。

微軟看資安
從微軟全球網路病毒調查報告可看到,台灣病毒密度相當高。
圖/ 台灣微軟

資安需求暴增,2018資安投資金額成長73%

iThome在3月初,公布旗下首份針對300名台灣資安最高主管進行的「2018企業資安大調查」發現,2018年台灣企業資安投資金額成長率達73%,單獨審視風險最高的金融業,更以233%的年成長率急速成長;而高達65.2%的企業,優先重視強化資安。

細析資安事件的威脅來源,外部攻擊占大宗。55.3%的資安事件肇因於駭客、14.7%來自組織型犯罪、7.2%的資安威脅來自於外國國家級攻擊。但同時內部也有不少隱憂來源,以2017年企業發生的資安事件中,有39.6%為員工疏失。在「內憂外患」夾擊,資安業者只能借力AI,協助解決網路上遇到的威脅。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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