紐約證交所兩員工確診武漢肺炎！對手都電子化了，紐交所為何200多年來堅持實體交易？|數位時代 BusinessNext

紐約證交所兩員工確診！對手都電子化了，紐交所為何200多年來堅持實體交易？

受武漢肺炎的影響，讓有著超過200年歷史的紐約證交所，第一次在沒有任何交易員於現場的情況下，完成一日的股市交易。

200餘年首度，紐約證交所交易全數線上化

由於擔心群聚可能造成疫情傳播風險，紐約證交所宣佈無限期關閉交易大廳。若是在以往，當上午9點30分開盤鐘聲敲響後，紐約證交所交易大廳會擠滿約500名交易員與證券經紀人，忙碌地為來自各方的股票買賣需求服務。

這並非紐約證交所首度關閉交易大廳，過去在極端天候、戰爭或911恐怖攻擊等不可抗力因素下，也曾數度關上大門，然而本次卻是首度在關閉交易大廳的情況下，依舊順利維持交易的一次，具有獨特的意義。

紐約證交所商務長塔特爾（John Tuttle）表示，交易大廳不光是公司業務的關鍵部份，更是全球金融市場的核心。

雖然過去兩週裡，因應疫情升溫紐約證交所已要求許多員工在家辦公，並限制了外人來訪，但交易大廳卻照常營運，而結果就是有兩人確診武漢肺炎。最終其母公司才緊急下達進一步的防疫措施，同時宣佈關閉交易大廳。

經過深度清潔後，交易大廳可能比任何地方都要來得乾淨，但紐約證交所營運長布勞艮（Michael Blaugrund）指出，員工通勤時仍然有感染的風險，才決定關閉交易大廳轉為遠端交易，避免不可預期的情況發生。

疫情陰霾壟罩下，美國股市正面臨著劇烈的動盪，從3月9日開始，紐約證交所已四度啟動其熔斷機制，以防疫情的恐慌不受控地重挫股票市場。布勞艮表示，在市場承受著巨大壓力的此刻，遠端辦公絕不是個好選擇。

「面對如此異常的市場狀況，還要處理重大的策略難題，並且一切都得遠端解決，實在讓人惱火。」布勞艮說。

全面電子化已成常態，唯獨紐約證交所堅持保留現場交易

實際上，全面電子化交易並非什麼前所未聞的壯舉，不如說，今日依舊保有交易大廳的紐約證交所才是「稀有動物」。

美國另一知名交易所那斯達克沒有設置實體交易大廳，從一開始就是全面電子化；倫敦證交所在1986年擁抱了電子化；東京證交所也於1999年跟上這股潮流。而紐約證交所母公司洲際交易所集團旗下10多間交易所中，更唯有紐約證交所依舊保留著實體的交易大廳。

即使紐約證交所本身，大多數交易也已轉為電子化，只有約20%交易是由位於華爾街的交易大廳處理，但這位金融巨擘過去始終堅持，實體交易大廳是他們不可或缺的存在。

外媒《Quartz》認為，交易大廳是紐約證交所品牌形象的重要一環，熙來攘往的證券經紀人已經成為其經典風景，並有30間媒體轉播著這個空間，極高的曝光度讓它成為許多企業選擇在此掛牌上市的重要因素。

另外，也有觀點認為，實體交易大廳對於收市競價交易時段具有獨特的優勢。位於現場的經紀人可以行使「全權委託指令（D-order）」，他們可以在正式收盤前，額外花10至15分鐘調整客戶的股票訂單。該時段的交易占總交易量的6%。

這次關閉交易大廳的機會，可能將是驗證紐約證交所觀點的重要時刻，究竟擁有一個實體交易所，是否比全面電子化更好？但無論如何，對於有著超過200歷史的交易所來說，這次經驗都是一個為全面電子化交易做暖身的良好機會。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

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整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

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此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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