從一張數位證書的發展來看:我們與數位轉型的距離
從一張數位證書的發展來看:我們與數位轉型的距離

數位轉型是這幾年產業界一個很重要的議題,從產官學都可以看的出來對這個議題的焦慮感,對於企業界恐怕更是,光看到這些年相關的研討會,雜誌媒體上的倡議主題就可得知。

但是在實務上會發現有很多的違和感,常常會讓人覺得:「這樣就是數位轉型嗎?」

萊爾富HiSTORE智慧販賣機
萊爾富的HiSTORE智慧販賣機。
圖/ 程倚華/攝影

例如之前曾經在台北市吵過一陣子的智慧販賣機議題就是個類似的現象。販賣機確實在進化,從過往只能接受硬幣,到現在配合市場趨勢而走到可以接受多元支付,然後我們為了簡化把這樣的改變叫做「智慧販賣機」,只是這樣就真的具備Smart了嗎?還是只是我們為了方便所以這樣叫感覺比較潮?

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自動化是數位轉型的「開端」而非終點

但在筆者實務上參與了許多與客戶端的會議後,發現這其中有著非常大的落差和誤解,如同已經有許多的顧問業者在輔導傳統帶設備的產業時,到最後客戶端可能認知到的數位轉型結果常成了把過去的人工轉成自動化,或者只是導入自動化設備,卻非以純數位的角度來思考。

當然這樣的過程是優惠到了自動化設備和自動化顧問業者,但若把過去有人工的狀況透過自動化做到無人的狀況,其實只是數位轉型的「開端」卻非數位轉型的「終點」。

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舉一個近期參與的好案例。目前現行大家習慣看到的證書證照型態大多都還是紙本形式,於是相關單位決定應該啟動一個數位證書的專案,可惜的是,負責專案的成員都還能明白目前的數位證書相對於真正的數位化證書,充其量只是先把目前的紙本證書直接mapping轉換成一個數位的文件,而非真的以數位資料為主的數位化,而在真實的數位轉型中,有意義的並非這個數位證書(PDF),而是以資訊流為主的資料,因為在不同的系統中所能解讀的其實並非是文件的PDF而是資料,它可能僅是一串看似亂碼的數值而已。

但為何相關成員都明白,卻又還是得先做一個好像很跛腳的數位證書呢?答案很簡單!一切都是為了「人」。

因為人類能理解看懂的並非這些數值,而是如同現實世界中的各式印出的優美證書,這些證書代表了他所能認知的意義。

我們知道了最終的答案和終點,但在走到終點前,我們就必須找到一套與過去或者與現在相容的方式,來讓這個終點有機會開始走的到,而非只是抱怨為何不一次到位。

在真實的世界中,一步到位必須搭配著天時地利人和,就像過往大家會說為何中國可以把行動應用及支付做的極好,都是類似的原因。並非我們不行或者先進國家不行,而是彼此在發展的路徑中客觀環境才是真正影響你前進的因素,而非只是單純的幾個原因。

在數位證書這一個過程中,我看到團隊已經知道有這個現象,因此在現在雖然只是先做了紙本對應的數位文本,卻又已經開始埋入了真正啟動數位轉型的因子,讓數位證書可以接著真正開始演化,直到最後會發現不再需要「證書」,這時數位轉型可能才終告一段落。

而這樣的過程可能得花上數年的時間才能完成。但也因為我們得考量到各種Legacy(延遲)的存在,而不是過於理想的去掉Legacy來思考,這樣才可能有機會完成一個好的數位轉型。 只是也因為如此,可以看到我們到底離數位轉型有多遠?若無法建立以資料優先數位為主的心態,那麼數位轉型恐怕就還只是停留在空談吧!

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #數位轉型
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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