從最難的金融業下手攻雲端,微軟看好可有外溢效果
從最難的金融業下手攻雲端,微軟看好可有外溢效果
2018.04.13 | Amazon

相對於亞馬遜AWS和Google Cloud這兩大巨頭主要先是從新創和科技、網路業切入雲端市場,微軟雖在轉型的過程中正逐步淡化Windows色彩,卻沒有忘記要善用過去Windows、Office等系列商品在傳統企業和政府市場打下的重要基礎。而這當中,微軟又特別看重金融服務業。微軟全球助理法務長暨微軟金融服務業全球法規策略架構長戴夫.達東(Dave Dadoun)表示,「如果能在最難的產業做好,那要進去其他領域也就不會是太大的問題。」

金融服務業是關鍵基礎設施風向球

金融服務的業務敏感,不容許出錯,因此除了對系統穩定度、安全性、可用性有相當高的要求和標準之外,受到的法規監管也是出了名的嚴格,不容許輕易做任何更動。這是為什麼達東會形容這是「最難的產業」。

但也像他說的:「我們覺得金融服務產業像關鍵的基礎設施風向球。」他相信如果能在金融業獲得成功,也將可以得到很好的外溢效果,帶動其他產業一起成長。這就是為什麼微軟不只要挑戰金融服務業,還要挑這當中最難被滿足的大客戶下手。

金管會辦公室
要想在金融業推廣雲端服務,和各國金融監管機關的溝通是不能少的。
圖/ 本刊資料

而在這個金融產業雲端化的征戰過程中,微軟當然少不了要有行銷、業務、工程等各方人力和資源的大量投入。但比較有趣的是,達東發現,這些金融客戶提出的需求,往往其實都是來自主管機關的要求,也因此微軟雖沒有責任去直接面對各國的金融監理部門,過去這段時間以來,他們卻有很多時候是把心力和時間用於和各國監理機關交流、溝通。

攻克金融服務業,關鍵在監理機關

或者以達東的話來說:「我們的工作是確保他們(金融監理機構)對雲端有基本的認識。」如果能做到這件事,後面抗拒的力道自然會跟著縮減。而且可以說,一旦解決了法規監理面的問題,其實也就解決了在金融市場發展雲端服務的大半挑戰。

因為就像微軟全球金融服務產業暨微軟Azure產品團隊資深副總經理亞倫.羅斯(Alan Ross)所說,微軟提供的是一個平台,在平台上他們提供各種元件,像積木一樣讓客戶可以自己組合、選用,所以就底層技術面來看,很多其實都不是特別針對金融業設計,而是跨產業的通用型工具。實際上他觀察到,目前金融業導入雲端服務成長速度最快的其實主要也都是跨產業通用的生產力套件,如電子郵件、檔案分享等等,還有雲端運算能力。

而雖說從財報上其實無法確認微軟來自金融業的雲端營收是否因為他們所做的這些努力而快速成長,但達東指稱,過去兩年來,全球「大到不能倒」等級的金融機構中,有高達9成已經成為微軟的雲端客戶。

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2017年起星展銀行陸續在各地分行導入微軟Office 365的SharePoint和企業OneDrive服務
圖/ 截自微軟

微軟種樹,亞馬遜和Google一起乘涼?

此外,雖說無法確認微軟雲端在金融領域的確切成績,也無法得知這些金融客戶實際上是不是真的可以對其他產業的雲端化發展產生帶動效果,但以微軟去年第三季已提早達成微軟執行長薩提亞.納德拉(Satya Nadella)提出微軟商業雲端年化營收要在2018年達到200億美元(約合新台幣5900億元)的目標來看,微軟的雲端業務確實正高速增長。

不過也值得注意的是,相對於微軟,亞馬遜AWS和Google Cloud在金融領域雖然沒有太多既有利基,但在微軟與各國主管機關的積極溝通和市場教育之下,AWS和Google其實也可能會是受益者。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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