北京奧運,培養社會責任的起點
北京奧運,培養社會責任的起點
2007.03.01 |

奧運為北京帶來的不止是商機,還帶來新事物與觀念。去年所開始的奧運志願服務者甄選活動,在年輕學子中就掀起一陣熱潮。比起奧運場館的建設來說,很多人會覺得只是小事一樁,但志願服務的洗禮,正是中國在發展過程中最需要的一種公民素質建設。

動機千百種
學生想當奧運志願者的動機各有不同,但少不了學英文、見世面、湊熱鬧、一窩蜂、和看免費比賽等。想想在你我讀大學時若有這樣的機會,恐怕沒有興趣的同學為數不多。在北京,因為報名太熱烈,所以先從奧運志願者的種子開始,這個時候參與學生工作的(類似台灣的學務處與輔導體系)同學往往可以搶得先機。這些種子會先接受訓練以及擔負一部分組織工作,隨著需求的日漸增加再把後加入的新手帶上來。
對大陸的年輕一代來說,志願服務是這幾年才開始的新事物。學生當志願者就好像在台灣,參加學校服務性社團或服務隊,或是參與一般社會團體組織當志工或義工。
在大陸過去很缺少這樣的機會,學生就是當班系級幹部或參加學生工作系統來為人民服務。隨著社會的進步,商業活動大量增加,年輕人追求自我個性張揚,個人重視自己的的權利;一時之間好像所有人都往錢看,不論在台灣或大陸都有人在搖頭,難道中國的年輕一代心中只有功利嗎?

一樣年輕的心
我所接觸的大學生並不都是這樣。這幾年有了志願者服務的機會,他們有的利用寒暑假跑到農村去教小朋友,有的在課餘時間幫助弱勢人群,有的就在校園裏幫助貧困同學。
在台灣,中原資管系的老師帶著年輕同學們在縮小數位落差的努力已經好幾年,他們把網路帶到原住民部落與海外。
雖然是不同的時空,可是年輕的熱情卻非常相似,只是台灣學生要幸運多了,大陸學生常常缺乏足夠的條件實現熱情。
志願者在大陸非常不普及,年輕人從志願服務中所得到的社會教育還可以更受重視。比如師長應該如何,甚至應不應該在學校建立幫助志願服務的制度都還是問號。
很多學生也還不知道要怎麼當好志願者;有的是好心卻不會用好辦法,有的是熱心過頭幫忙也過頭,有的是找不到學生義務與服務熱心的平衡點。他們之中很多不熟悉學生社團該怎樣運作,怎樣和外界打交道,拿捏商業利益與公益服務的分寸。
不論有沒有準備好,北京奧運不能沒有志願者的年輕身影。不管參加的年輕學生是為何而來,他們都會學到人生中寶貴的一課。
比起他們從小所接受的”學雷鋒”教育來說,當奧運志願者的目標與結果就在眼前。
在中國,志願服務好像投向水池的一粒石子,在人群中激起一波一波的漣漪,在點滴之間帶動著人們,影響新興的中產階段,更快造就許多現代社會的國際公民。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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