企業搶AI落地先機，卻碰到標註師的選擇困難症！怎麼找才有效？|數位時代 BusinessNext

找工程師標？大材小用

AI專案起跑之初，有些公司一下子找不到人，會讓工程師先幫忙標註，但不到一個月，工程師大概就會想離職，光跑模型都來不及了，怎麼有空標？

而且工程師一身武藝，也不會只想做標註而已。再不久，老闆也會跳腳，因為工程師很貴，用來做標註非常浪費。

眾包平台或自行開發？必須三思後行

國外有些公司會利用Amazon Mturk等眾包平台，這類平台的標註師來自不同國家，多為家庭主婦、學生兼職，標註師彼此認知判斷不同且缺乏品管，品質較容易有落差。

此外，如何確保數據資安會是一大隱憂。若水有客戶曾經用過這類的平台，最後因為熟悉平台介面耗了不少時間，而且還需要自行開發用來描點的標註工具套件而作罷，在台灣的大企業基本上不太會考慮這個選項。

也許你會想開發自己的標註平台，但從投資報酬的觀點來看，不一定划算。除非標註的類型、數量從頭到尾都不會改變，否則從零到一建置平台，持續開發標註工具，以及後續的平台維護及優化，一樣需要投入人力和時間。

找工讀生標？勞心勞力

請少數幾位工讀生自行標註，在專案開發初期確實是個好方法。有個新創圈客戶，一開始也是用in house工讀生標註了一陣子，但在與若水合作半年後，就不再請工讀生標註。為什麼？

這位新創公司的副總對我大吐苦水：原來，標註的工作畢竟重覆性高，工讀生常常做了一陣子就嚷嚷著要請假或是不做，公司在核心業務之外，為了管標註工讀生又要加請一個主管，同時PM或工程師還要自己花很多時間檢查工讀生做的標註，另外還有辦公室空間的問題，整個算下來人事費用偏高，根本不划算；有時碰上AI新產品開發階段，或是突然專案變多，臨時根本找不到好手支援。

或許對你而言，多花點錢請工讀生標註，為了自己掌控進度一切還能忍受。但在若水的經驗觀察中，

這樣長期下來可能會讓你錯過AI專案開發中最寶貴的資源：時間

選對AI數據外包服務商，優勢在哪？

在監督式機器學習的領域，大量且優質的數據是AI應用成功的關鍵之一。當餵進模型的資料數據標註的不夠精確，機器學習模型（Machine Learning Model）的學習效果就會受到影響，也就是人們常說的「Garbage in,Garbage out」，換言之，在此之前的投資都浪費掉了。

在若水有一套品質檢測回饋制度，來確保客戶交付的數據如期如質完成，進而帶動機器學習模型的品質和成效。

每位標註師都接受過各種標註圖形的訓練、認證，參與專案前再針對該專案的標註特徵考試，以確保標註時有精確的認知和下標動作，還有QA、QC人員分批進行品質抽測。

對許多客戶來說，他們最重視若水在標註時給的原則回饋，機器學習模型需要數據訓練，但需要餵什麼樣「特徵」的數據，往往不太好定義。

之前，有位日本客戶本想讓公司內部的工程師和工讀生去標註橋上的鐵鏽，一試才發現太過耗時、且無法全面檢測標註品質，轉而找上若水幫忙。

因為有協助過建築業的經驗，同仁們馬上想到要請教建築專家，才掌握到鐵鏽的物理特色，不會把橋上的光影、污漬或顏色較深的青苔，標註成鐵鏽，讓機器誤學。

加上鐵鏽形狀太不規則，業界往往都是用「Polygon多邊形描邊標註」的方式來處理，若水AI數據處理顧問審慎評估後，決定以「Pixel－wise逐像素標註」進行數據標註，因為可以讓機器學習所需的Training Data品質更優質、精準，進而達到AI應用快速推展。

究竟數據標註該怎麼解？端看企業開發AI的速度和數量。有一個數據可以參考：我們內部算過，比起找工讀生要花的招募、薪酬（含勞健保）、主管薪資、場地、設備建置等條件來估算，找到一個經驗豐富、品質管理系統穩定的外包標註團隊，至少可以節省20％的成本。

最後，如果你正在思考外包數據標註服務，不妨參考以下4個原則：

是否能協助精準定義標註原則？
是否有品質和品管的內控流程？
是否有及時與客戶回饋的機制？
是否有可靠、穩定的資安系統？

如何處理學習數據，優化機器學習模型並擷取正確的特徵，讓團隊可以快速的產出AI，其實不是單一的執行層面議題，而是一種全面性的策略。以標註數據為例，在思考上光是「有人標就好」還不夠，企業應該思考的是：

如何在達成省時、省力、省成本下，同時藉由精準標註，推動AI落地。

責任編輯：林芳如

本文授權轉載自：若水AI Blog

隨著歐盟《網路韌性法案》（CRA）正式進入倒數計時，企業面臨的資安考驗也從針對內部 IT 環境的駭客攻防戰，一路延伸到產品對外銷售與供應鏈治理的市場生存戰。

AI 正加速漏洞挖掘、自動化攻擊與供應鏈風險擴散，企業也更難只用傳統 IT 防護思維面對產品安全問題。

站在這股趨勢浪潮的最前線，合勤集團整合旗下三家子公司—黑貓資訊、兆勤科技與勤晁科技的技術量能，不僅於CYBERSEC 2026台灣資安大會展出全方位解決方案，也進一步分享如何將CRA法規遵循轉化為實務布局的寶貴經驗，透過自身轉型歷程，協助台灣企業跳脫被動合規思維，將CRA從合規壓力逐步轉化為產品治理與市場競爭力。

當CRA成為市場門票，企業該如何建立產品安全治理能力？

合勤投資控股公司資安長游政卿指出，CRA正式生效後，產品若未符合CRA 要求，將可能影響CE合規與歐盟市場銷售。更重要的是，CRA要求的不只是產品出貨當下符合規範，而是整個產品生命週期都必須被持續管理，且必須留下具可追溯性的完整紀錄。

因此，對台灣企業而言，CRA帶來的壓力不只是罰款，而是產品遭下架、召回，甚至進一步引發銷售通路中斷、品牌聲譽受損與客戶轉單等連鎖衝擊。對此，游政卿建議企業可依照CRA法規時程，兩階段建立合規能力。

在 2026 年應優先補強「通報即戰力」，亦即成立產品安全事件應變小組（PSIRT），建立漏洞通報與應變機制，確保當新漏洞出現時，企業能在第一時間做出正確判斷，包括該漏洞是否已被利用及嚴重程度、哪些產品與版本受到影響、是否達到CRA通報門檻及如何進行修補與升級。「就像汽車召回制度一樣，企業必須能快速掌握受影響的產品、版本與客戶範圍，並立即啟動應變機制。」游政卿說。

到了 2027 年，則應進一步將合規能力全面制度化與規模化。游政卿強調，企業不能再抱持「有問題再修補」的思維，而是必須從產品設計階段就導入「Security by Design（安全設計）」概念，並在產品整個生命週期中持續進行漏洞監控、更新維護與風險管理。換言之，企業真正需要建立的，不只是單一產品的資安能力，而是一套從設計、開發、測試、上市，到後續漏洞修補、客戶通知與紀錄保存，都能長期穩定運作的產品安全治理機制。

在此基礎上，黑貓資訊通過 TAF ISO/IEC 17025 認證的資安測試實驗室，可出具 ILAC MRA 國際互認報告，不僅能找出產品漏洞，還能協助企業建立具公信力的安全證明，確保產品安全與合規性。

Nebula 雲地聯防平台：讓企業從「看不見風險」到快速應變

在產品安全端，企業需要建立CRA合規能力，落實產品從設計、開發到漏洞修補的全生命週期治理；而在資訊安全端，則必須具備持續監控、快速應變與營運復原的能力，才能有效因應AI時代下愈來愈高頻、愈來愈自動化的攻擊威脅。

兆勤科技總經理蔡明見進一步說明，AI 正大幅改變資安攻擊的態樣，不僅讓攻擊成本明顯下降，攻擊速度與頻率也快速提升，攻擊目標更從過去的大型企業，逐漸轉向防禦能力相對薄弱的中小企業，尤其勒索軟體攻擊更明顯增加。許多中小企業因缺乏備援與復原能力，遭受攻擊後往往只能選擇支付贖金，進而衍生營運中斷與資料遺失等風險。

在此背景下，企業需要思考的，已不僅只是「防堵威脅」，更重要的是，當攻擊發生後，能否持續營運與快速復原。瞄準這樣的需求，兆勤透過自行研發的 Nebula雲端管理平台提升資安可視性，讓企業能夠「看見風險」，進而做好防禦、預警與應變。透過Nebula雲地整合架構，企業可將有線、無線及資安設備全面整合至單一平台進行管理。蔡明見表示，管理者不需分別學習與使用不同管理介面，即可掌握整體網路與資安狀態，大幅降低資安管理的複雜度、人力需求與技術門檻。

此外，Nebula提供圖像化儀表板與彈性報表功能，協助企業快速掌握攻擊來源、異常流量與高風險設備等資訊，進一步優化資安策略與決策效率。同時平台亦導入 AI 助手功能，讓管理者可透過自然語言查詢資安資訊，例如直接詢問「上個月前十大攻擊來源」，系統即可自動生成分析結果與視覺化報表，提升資訊取得效率。

面對 MSP（Managed Service Provider，託管服務商）發展趨勢，兆勤也持續開發更多 MSP 管理功能，包括客戶設備管理、授權管理等，協助合作夥伴更有效率地服務終端客戶、降低維運與管理負擔，進而吸引更多傳統經銷夥伴轉型為 MSP 業者，加速服務模式轉型與台灣 MSP 生態系發展。

至於勤晁科技則針對量子運算與跨域滲透威脅，提出「虛實整合防線」的新思維。防護架構由內而外拆解為三層：首先是運用邏輯防護（PQC）演算法進行加密、確保資料的長期安全性；其次是進行異常偵測、運用 AI 分析多維流量，即時發現異常行為；第三是建立物理韌性（Air Gap），以單向光纖傳輸築起不可逆的安全邊界。透過這套從邏輯、行為到物理層的縱深防禦機制，為國家級關鍵系統構築最穩固的安全韌性。

資安不只是 IT 部門的防守任務，而是攸關產品能否進入國際市場、企業能否持續營運的重要競爭力。合勤集團希望透過黑貓資訊、兆勤科技與勤晁科技的整合布局，從產品安全、資安防護到關鍵場域防禦，逐步提升企業的資安韌性，並協助企業從被動合規走向主動升級，在快速變化的全球市場中建立長期競爭優勢。

企業搶AI落地先機，卻碰上標註師的選擇困難症！怎麼找才有效？