創新與監理的翹翹板—Open API
創新與監理的翹翹板—Open API

近期第一階段Open API標準首度公開,正在建置開放API(Application Programming Interface,應用程式介面)管理平台,目前已有13家金融機構上架,正在做測試驗證中,必然會在金融界掀起一股金融科技的旋風。開放銀行Open Banking肯定是金管會2019年重點工作項目之一,也是業界摩拳擦掌的發展方向。(推薦閱讀:台灣開放銀行起跑!API大平台上線,看金融業的機會與挑戰

什麼是開放銀行?為什麼要建置Open API?

開放銀行是指銀行透過與第三方服務公司(TSP)合作,帶動大量資料的開放,使消費者銀行端第三方技術業者形成共存共榮的生態系。除了強調「科技創新」,也著重於「客戶體驗模式」,加速雙方的快捷與便利,達到資料整合的概念,以創造消費者、銀行與TSP三贏的局面。

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是否真的存在消費者、銀行與TSP「三贏」的局面,首當其衝的必定要面臨監理與資安的諸多問題。
圖/ JPA via shutterstock

目前Open API正在發展的第一階段是「公開資料查詢」,強調的是以非交易面的金融產品為主要訊息交換的對象。而現階段也完成Open API第一階段公開資料查詢的技術與資安標準制定。(推薦閱讀:API經濟崛起!快速串接金流,為什麼銀行「愈開放愈好賺」?

有趣的是,是否真的存在「三贏」的局面,首當其衝的必定是面臨到監理與資安的疑問。而正因為TSP的監管方式及資安保護責任歸屬,是API生態系中每個角色共同關心的議題,也成為Open API發展的重心。

Open API如何做到資安與技術平衡?

為了使Open API同時也能達到風險控制的目標,Open API同時分成技術分組與資安分組,制定具有共通性的API標準,更將風險標準納入規範,包括採取相同的傳輸加密標準或是共同簽訂安全傳輸協議,以使Open API達到資訊安全要求。如此一來,除了能上架API統一規格,以方便TSP業者與金融機構串聯的一致性外,更能使平台的參與者能夠共同驗證資訊的正確性、有效性及安全性,來讓多方達到相互對話、相互調整的目的。

金管會主委顧立雄曾明確表示,「若一開始便讓TSPs業者給政府機關管理,會抑制新創業者創造出有別於以往的商業模式,對整體商業社會發展並非一件好事。」

的確,一旦政府設立中心化的監理措施,將造成遵法上成本的增高,並容易有主管機關與業者間難以達成共識的問題。如此一來將抹煞金融生態中達成減少資源消耗的理想。相反地,透過鼓勵銀行與TSP業者合作建構出管理模式,似乎可以達到相容性磨合以及成本降低的目標,成為很好的資源共享平台與風險監理平台。

Fintech(Financial technology,金融科技)發展中常常在「創新」與「監理」上形成難以控制的拉鋸戰,就如同橡皮筋,太緊了可能兩敗俱傷,太鬆了又無法形成適當的約束。現在Open API管理平台正有眾多的業者一同測試系統平台的有效性。眾所矚目的監理及資安的問題,似乎可透過銀行與TSP間的API管理平台訂立準則,包括安全性審核標準、定期稽核作業程序、或資安管理系統等防護重點,並於平台中進行測試、驗證、轉接、上架,以建立完整的管理機制,真正落實金融與科技的完美結合。

責任編輯:陳建鈞

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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