日本付出的代價|數位時代 BusinessNext

台北馬偕醫院的一位醫師在5月8日赴日本旅遊，5月13日返台，隔天早上出現發燒症狀，17日下午經專家審查之後列為可能SARS病例。這個事件當然引起日本相當恐慌！日本有所謂的武士道傳統，是一個相當講求專業倫理的社會；因此，日本媒體狠批台灣人醫師的專業倫理出了問題！
近來因為SARS事件，也使我們相當清楚看到我們的台灣相當缺乏「執行力」（「執行力」或許可以定義成：一個社會落實一個政策的能力）！專業倫理的缺乏可以說是我們執行力弱的原因之一。

三個慎思明辨

一般人大概都會理所當然的認為：專業倫理愈高愈好！不過，一個經濟學家如果不放棄經濟學一再強調的「理性」思考方式；經濟學家對於上述通俗想法還是可以從三個方面「抬槓」！
其一，經濟學家會說：如果在提高專業倫理的時候，其他的情形不變的話；那麼，專業倫理確實愈高愈好！不幸的是，一個社會通常有牽一髮動全身的複雜性，一個社會在提高專業倫理的時候，可能有一些性質會有暗傷！
其二，「成本效益原則」提醒我們，任何「好康」的事情背後可能都有代價的。所以，我們也必須省思：我們提高專業倫理的同時，有沒有一些隱藏的代價？事實上，孫子兵法也強調這種思考模式！例如，孫子也警告用兵者不要只看到戰勝的好處，而天真地忽略用兵的成本：「不盡知用兵之害者，則不能盡知用兵之利也！」
其三，當我們想要評估一個現象是好是壞之前，我們應該先回答：為何這個現象會發生？換言之，在評估專業倫理的好壞之前，我們要先回答：為何日本相對於台灣會有較高的專業倫理？

**高度進入障礙、排外與利益團體割據

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現在就讓我們來回答上述問題！回答這個問題當然也可以幫我們理解：日本在提高專業倫理之時，有沒有受到暗傷？換言之，日本到底付出什麼代價？我們大概可以說：如果要成為一個行業的從業人員，有比較高的「進入障礙」；則這個行業會有比較高的內聚力，因此也會有比較高的專業倫理。讓我們舉一個例子。有人把日本有高度的專業倫理歸諸於日本傳統的武士道精神；然而，擔任武士的「進入障礙」是很高的：一個人的老爸如果不是貴族，他要當上武士的可能性微乎其微，如果不是不可能。
「高度專業倫理乃是來自於高度進入障礙」的道理在於：一個行業如果有比較高的進入障礙，則其從業人員相當於擁有一個特權；因此，如果違反行規而被驅逐出境，其損失是很大的。
這種行業的從業人員為了自己的利益當然會戰戰兢兢的遵守行規，而且因此有相當強的內聚力。
上述理論事實上可以解釋：為何日本人比台灣人有專業倫理！大概許多人都會注意到，許多在台灣不是很起眼的行業（或者說是阿貓阿狗都可以做的行業），到日本都變得有水準起來：從業人員都必須有這種、那種證照，都稱為這種、那種「師」！
以上的分析告訴我們：日本為了高度專業倫理付出的代價是「高進入障礙」。從經濟理論來看，高進入障礙會降低競爭的激烈程度，使效率降低而且使所得的分配惡化！由通俗的話來說，日本的高進入障礙的不合理之處乃是：一個人是否可以從事一個行業乃是由控制執照的少數考官決定，而不是由市場決定！另外，內聚力強的另一面當然是排外性高，這種高排外性會造成「割據」的弊端：日本以前有諸侯在地域上的割據，目前則變成是各種利益團體的割據（例如黨派割據）。
這一次SARS事件也無情的暴露出：我國缺乏「社會控制力」；這裡的「社會控制力」指的是控制人民的能力。我國缺乏「社會控制力」事實上也是政府缺乏執行力的另外一個原因。
一般人把我國缺乏社會控制力歸諸於民主政治；但是，如果與日本的高度社會控制力相比，我們大概會同意：我國的缺乏社會控制力應該還另有原因！

**大企業與中間控制者

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讓我們先談一個似乎離題但實際上並不離題的話題。一位畢業於京都大學的張姓歷史學教授曾經在跟筆者閒談時，指出：台灣人對妻子比日本人「無情」，因為根據他的估計，在中國的台商大約有六成有包二奶，但是派駐在外的日本人很少有這種情形！站在產業經濟學家的職業反應（產業經濟學主張：一個社會的人的行為模式與那一個社會的「產業組織」大有關係），我馬上回嘴說：台灣人比較多包二奶跟民族性其實關係不大，跟我國乃是以中小企業為主的特色反而比較有關。我們只要注意到下面的情形即可：同樣是一個台灣人，如果他是被一個大企業派駐在中國的，該大企業本身就有誘因好好管束該員工不要亂搞；這是因為員工包二奶會影響到大企業的形象，而且未來其他員工的妻子也會誓死反對老公被派駐到中國。所以，台灣有的大企業是選擇把薪水匯到住在台灣的妻子的戶頭，以使員工不能作怪！
前面的例子告訴我們：一般來說，日本之所以有比較高的社會控制力乃是由於日本是以大企業為主的社會；這使得政府如果有必要的話，可以透過大企業來進行社會控制。但是，事情通常有兩面性；日本這種體制有一個明顯的缺點：大企業也會反過來控制政府，甚至把政府變成它的俘虜！

**一個貨車司機的死諫

**貨車司機吳桂慶因不滿交通政策，而於5月15日駕車自殺攻擊交通部死諫；這個事件恰好可以凸顯：政府如果想透過大企業來控制百姓，所必須付出的另一個代價。吳桂慶控訴的對象之一乃是：貨車司機被法令逼迫要靠行。靠行的政策可以追溯到政府於民國36年採取的一個政策:「凡私有運貨汽車須參加原有之貨運公司作為特約車，正式營運；或約集30輛以上之貨車，照公司法成立公司，否則取締，不准營業。」《公路局四十年》這一本書說當時的背景是:「台灣省在日人投降前後，有部份軍用車輛，流入民間，變為自用車營業，隨處攬載客貨，影響公路交通秩序。此項車輛既無組織，管理困難，又無營業範圍，不遵照規定運價收費，紊亂公路交通。」以目前的術語來說：政府乃是為了提高社會控制力，才要求貨車司機被納入貨運公司！

**哈日的害與利

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如果我們能正確理解自己與日本，日本經驗確實有值得吾人學習之處。但是，我們要提醒的是：不知「哈日」之害者，不足以言「哈日」之利！日本確實有高度專業倫理與社會控制力；但是，恰恰是這些因素導致日本有種種的利益團體割據、大企業與政府有盤根錯節的高度共生等等！就是這些「日本病」才使日本陷入泥淖達十餘年仍無法自拔！我們在豔羨日本的優點時，千萬不能不注意其缺點；畢竟天下確實沒有白吃的午餐！

「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。

圖／數位時代

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。

圖／數位時代

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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