黃天牧召開圓桌會議，金融科技業者傾吐3大心聲|數位時代 BusinessNext

黃天牧召開圓桌會議，金融科技業者傾吐3大心聲

上任還不滿一個月，金管會主委黃天牧與科技業者舉行座談會，他認為，金管會跟科技業者間，不應該有所謂高下之分，未來會解決業者的問題，陪大家一起作夢。

台灣金融科技成績尚可？業者：跨部會溝通拖慢腳步

整場公聽會進行將近三小時，金融科技業者、學者，都紛紛向金管會提出建言。

台灣金融科技董事長王可言提到，今年是台灣推動金融科技發展的第五年，「但成績只能說尚可。」他認為，傳統金融業，會認為金融科技業者是未來的競爭者，因此在推動創新服務或應用時，合作起來並不容易，忍不住感嘆：「 科技業其實想當聖人，卻被（金融業）當成大盜。 」

中華金融科技產促會理事長楊瑞芬觀察，澳洲跟台灣人口數量差不多，卻成功培育許多金融獨角獸，「國外主管機很照顧自家金融科技業者，台灣的金融科技業，就像是一個小媳婦。」她認為， 金管會應該多鼓勵金融科技業者做創新 。

台灣金融科技協會理事長蔡玉玲則認為，台灣金融科技發展的問題，是 跨部會溝通，拖慢了進展腳步 。舉例來說，金融科技業者的業務，如果不涉及傳統金融，是否屬於金管會管轄範圍，許多業者碰到問題時，花很多時間在不同部會間溝通協調，「最後很多部會都只說，金管會還沒點頭。」她建議，金管會應該做領頭羊， 當金融科技業者的大家長 。

黃天牧：要對金融科創新有寬容、容錯的文化

聽完業者建議後，黃天牧表示，每一次危機都是新的契機，例如這次疫情下，他觀察到電子支付與網路交易量大增，已經成為回不去的趨勢，他強調：「金融科技會是金管會未來發展重要趨勢。」

針對業者點出跨部會溝通效率差、法規不夠明確等問題，黃天牧回應，許多大目標，要先從小地方開始完成，他認為，許多規範不夠明確的問題，未來應該找出更明確的法規說明，讓業者對金管會治理有信心。

黃天牧補充：「曾有人提醒我，金融科技發展是為2,300萬人，還是有更大目標？」他認為，人都應該有夢想，尤其台灣擁有非常好的科技人才，金管會會盡力解決業者的問題，期待業者懷抱野心、夢想做突破，金管會會陪著大家一起做夢。

最後黃天牧強調，創新不可能完全沒有風險，對監理機關來說，多少會有與預期不一樣的地方，制度設計上，必須要在一個合理，且不影響消費者權益的範圍內。不過重要的是，要對金融科技創新抱有寬容、容錯的文化，「同仁們會在制度法規上更加精進。」希望業者給予監理機關多一些包容。

責任編輯：蕭閔云

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。

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。

「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。

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