【觀點】一場Kakao之亂讓韓國停擺!企業怎麼防範?營運永續計畫BCP是什麼?
【觀點】一場Kakao之亂讓韓國停擺!企業怎麼防範?營運永續計畫BCP是什麼?

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

10 月中南韓發生一場「Kakao 之亂」,起因是與其合作的數據中心 SK C&C 發生火警,造成 Kakao、Naver 等互聯網龍頭服務斷線,由於 Kakao 集團旗下的通訊軟體(Kakao Talk)、電子支付(Kakao Pay)、叫車服務等核心業務皆受到一般民眾、企業與政府的重度依賴,讓這起企業營運中斷危機,演變成全民危機。

停機有多痛?大型企業運作停擺,嚴重性幾乎是國安危機

服務癱瘓不只讓 Kakao 集團股價暴跌、政府監管機關介入調查、聯合執行長請辭負責,甚至有當地媒體形容像是「退回石器時代」,還有政治人物抨擊國家通訊基礎建設失能,嚴重性近乎「國安危機」,可以看出營運意外中斷對於企業的獲利與商譽衝擊茲事體大。有研究公司指出,相較於競爭對手 Naver 快速恢復上線,Kakao 顯然缺少健全且風控完善的資訊基礎建設,以及一套完善的 BCP(營運持續計畫)與備援流程。

韓國科技顧問公司服務的網路安全顧問 JR.里根(JR Reagan)接受《華盛頓郵報》(The Washington Post)訪問時分析,企業不應該將所有核心伺服器放在同一個位置(缺乏異地備援),更沒有備用發電機來彌補火災問題。他認為韓國企業不喜歡為「無法預期的事故」做準備,風險管理意識尚待加強。

去年台灣也發生類似的新聞事件,教育部在執行虛擬機器移轉時因設定錯誤而造成學生資料遺失,且缺乏完善備份、備援機制;而在十多年前,某金控也曾因總部機房火災,讓多項系統服務停機一天,將證券系統緊急切換至備援機房。天災、人禍和更多未預期風險對企業而言就像未爆彈,不做好風險管理,損失與衝擊恐怕難以估算。

想有效降低永續營運風險,管理者應做到 2 件事

我認為企業管理者必須做好兩件事:一、定期檢視營運衝擊分析(BIA),依內部應用系統的重要性,建立對應的應變或備援機制;二、預備好營運持續計畫(BCP)與災難復原(DR)處理流程,確保當下有即時應變的能力和資源。

一、定期檢視 BIA

第一個資訊安全重要概念是「營運衝擊分析」(Business Impact Analysis, BIA),是很多顧問公司的風險評判要點,也是 ISO 認證的鑑別指標之一。了解企業有哪些產品或服務在發生事故時,可能造成企業營運中斷,進而將有限的資源投入保護關鍵的活動或資產,以達到企業本身或客戶最低限度的可容忍標準。

管理者的錯誤觀念是以為 IT 系統「能動就好」,其實應該要講求整體運行的效能和風險,避免單一機器故障便造成連鎖反應,讓系統停機。

舉個例子,多年前來尋求資訊顧問建議的某客戶,他們公司在全台有多家門市據點,每天有龐雜的資料量送回總部 POS 機系統,經過檢視,在他們的整體網路架構中,就藏有多處「單點失效(single point of failure, SPOF)」— 意即如果這幾處任一台故障,總部和各門市間的資訊流通就會停擺。

要降低停機的風險,關鍵行動在於從繁複的架構中找出單點失效,建立高可用性(high availability)的備援機制,千萬不要省了成本卻付出高昂代價。

營運衝擊分析(Business Impact Analysis, BIA)
圖/ 自由系統

二、預備好 BCP

第二是制定營運持續計畫(Business Continuity Planning, BCP),以確保在事故發生的當下能遵循一套處理流程,讓經營主管發布命令,使各單位有效執行災難復原(Disaster Recovery, DR)。發生災害的時候免不了人都會驚慌,有了 BCP 可以讓全體在災害的當下有個明確的指引。

BCP 計畫需要與前面提到的 BIA 連動規畫,其中最重要的是定義企業的「恢復點目標(RPO)」和「恢復時間目標(RTO)」,意即企業要先評估可以接受多少資料量遺失,以及可以接受的最長停機時間是多久,如何在有限的預算和資源下規畫出合理且適切的資訊基礎架構與 BCP 政策,考驗管理顧問團隊的經驗與能力。

資訊科技是現代企業的營運骨幹,所以資訊管理層面的安全與風險對於永續營運來說至關重要。尤其是企業在數位轉型議題上衝刺的同時,更應打好底層資訊架構基石,讓管理政策和人力能緊隨數位化步調,才能成功轉骨。

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責任編輯:錢玉紘

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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