造神型的數據分析:解析政府真的降低「兒虐」人數?
造神型的數據分析:解析政府真的降低「兒虐」人數?
2019.01.28 | 生活

最近虐童案頻傳,部分網友紛紛跳出來罵說:政府真是沒有用,虐嬰比例上升!但這時候某媒體 【圖表】近十年施虐者「樣貌」:兒虐案的主因不只是「小爸媽」 (此文已修正,包含將 2018年的數據移除,以及把「家外」的人數加入)一文中的一張圖出來打了很多人的臉。

從未經調整的原圖來看,政府真的是無限威能,上任隔年開始兒虐案受虐人數瞬間砍半,從每年超過萬人以上,瞬間砍半到不 5,000 ,這實在太神奇了

但是身為一個視數據分析為主要技能的我,看到這種砍半數據只有一個直覺:不可能!對不起,我就是要說:不可能!

任何有點基礎數據分析能力的人都會知道數據大漲或大跌,其背後一定要有原因,而不是看到數據下跌了就說棒棒噠。

可是翻開過去兩年,政府對於兒少受虐,從小燈泡開始嚴格來說沒有太大的積極作為,也就是沒有任何的外力或條件可以減少兒少受虐人數,難道真的是經濟變好,虐待小孩的父母良心發現,所以不再虐兒了?

所以身為一個數據分析者,第一件事情,就要先回頭看還沒被做成圖表原始數據。

數據有問題通常第一件事情都是原始資料就出了錯。

因此我們打開了衛福部統計處的網頁,裡面的資料分類做得相當的好,包含人數、類型都分類的清清楚楚的,但當我下載了 3.5.6 的「 兒童少年保護 - 受虐人數 」時,第一個問題就出現了:

數據統計方式明顯出現了改變

兒童少年保護-受虐人數_造神型的數據分析.jpg
圖/ 衛福部統計處

從 106 年起,除了時間維度之外,分類的維度從「兒童少年保護 - 受虐人數 Number of Abused Child and Youth」改為了「家內兒童及少年保護案件 - 受虐人數 Intra - family Child and Youth Protection Cases - Number of Abused」(政府還很貼心地加上了紅字,明確的告訴你統計維度的不同。)

統計維度的不同,做成同一張表,自然數據就會有明顯落差,就像如果你看 Google Analytics ,看進站的使用者跟工作階段,擺明就是不同的維度,做在同一張表會是正確的嗎?

數據維度改變的探究

那維度做了什麼改變,能讓破萬掉到不到五千呢? 基本上我是沒有明確地找到相關的說明是如何改變的,但是從 3.5.5 兒童少年保護-受虐類型的分類中找到了原因。

2016年以前的數據應是以「複選」的錯誤統計方式來統計,而 2017 年後應該是以「案件」作為主要類別來做統計。

為什麼這樣的統計方式可能會是錯的?當然受虐方式有很多,假設今天有一個虐兒,他主要是受到身體虐待,但他可能同時也受到了精神虐待甚至性虐待,在複選的情況下就被勾了三次,也就是說同一個虐兒可能被統計兩次以上。(雖然新的表中文「複選」拿掉了,但英文還在)。

這樣也正說明在 2017 年以後,統計回歸以「案件」方式來統計數據砍半的原因,真要說蔡政府作出了什麼貢獻,主要就是讓數據合理化(更正:有朋友指出,馬政府年代就已經做出更正了,不過目前無直接證據先保留)。

但現在也沒有舊有的數據去還原原本 93年至105年錯誤的計算方式正確後的結果,所以無從比較歷史以來蔡政府是不是真的降低了虐童數。

還有麻煩「人次」跟「人數」是不一樣的指標請不要混用。

上半段感謝該媒體修正,但預留一手的查證則要繼續討論了。當然就該媒體代表回應:

「感謝指正,確認2017年至2018的統計數字僅含「家內」人數,故圖表不再列入近兩年統計。

唯「歷年兒虐案受虐人數」一圖,進一步求證衛福部保護司2017年「家內」人數為4135,「家外」為3212,故該年度總人數應為7347人,該圖也已經更正,2018年因沒有完整年度人數故不列入比較。在此也對原本數字誤植導致圖表的錯誤致歉。」

如果我們再打開 3.5.1 兒童少年保護 - 通報處理情形 的檔案就有發現這句話:

兒童少年保護-通報處理情形_造神型的數據分析.jpg
圖/ 衛福部統計處

也就是說 3.5.6 中的人數並非真正受虐人數,而是「有開案的人數」。那時既有開案前的通報案例的數字又是發生了什麼變化呢?

網上盛傳的圖表是成案數,未說明106年是只計家內通報開案、107年只算了前三季。報表看起來才會在現任政府任內看起來特別低,不表示真的低那麼多。

另外只計家內人數也不是為了隱匿情況,而是過去數字有重覆計算人次的問題,而做出調整,還原貼近真實數字 (但也喪失了相同標準數字比較之可能性)。

爬資料可發現,通報數從2010年守護幼苗專案開始逐年攀高,但成案數除了前三年因通報而增加,接下來却是連年下降。

先給大家一個數感,台灣去年的新生兒人數不足20萬人,而去年通報了有近6萬次的兒虐。

一般媒體及兒少團體會報導說是吃案、證據不足而無法成案,但也有檢討說是為了追求通報數而浮報、濫報,造成社工困擾,所以希望改善方法是降低通報數。

本文由邱煜庭授權轉載自其Facebook

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關鍵字: #數據分析
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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