經濟衰退、傳染病能事先預期嗎?背後「複雜系統」理論掀起蝴蝶效應
經濟衰退、傳染病能事先預期嗎?背後「複雜系統」理論掀起蝴蝶效應

未來能預測嗎?答案可能不如你想像中的好回答。

縱使我們無法得知二十年後某一天會發生什麼事情,或接下來即將有什麼轉變,但我們必定會根據自認為會發生的情況來做出決策,且結果通常有一定的可靠程度。如果人生中一切都是偶然發生的,我們就都不敢出門,而且就算待在家裡也會感到不安。

問題是,無論多數結果發生的可能性有多高,也都並非確定的。如同作家切斯特頓(G. K. Chesterton)所解釋道:「我們所處世界真正的麻煩點……在於近乎理性卻不完全如此。人生不是毫無邏輯可言,但愛用邏輯思考卻容易落入陷阱。世界看似夠符合數學和規律,實際上卻不盡然。精確的表現顯而易見,不精確的面向則是隱晦不明,難以掌控的混局潛伏其中。」

因為這些暗藏的不精確面向,世界不可預測的程度其實超乎我們的預期。相對穩定的時期之間夾雜著明顯偶然出現的動盪,大流行傳染病、經濟衰退和新科技都是擅自登場。不可預期的性質延伸到人生幾乎每個層面,以2002年為例,競技滑雪賽中因為最後一圈選手在彎道上相互碰撞使數名領先者落敗,最終由澳大利亞的選手奪下冠軍金牌。

以認知層面而言,多數人能理解這樣的不可預測性,但實際上大家卻低估了其普遍程度。因此,我們一開始會先揭露出世界上暗藏的混局,解釋複雜系統、人類決策及科技如何綜合起來製造出本質難以預測的環境。

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圖/ Shirstok via Shutterstock

繁複系統及複雜系統,如何解釋蝴蝶效應?

系統是由環環相扣的要素所結合的一套體系,會產生其獨有的行為模式。

我們能把系統分成兩種基本的類型:繁複系統及複雜系統。

繁複系統(complicated system) 中,就算有數千個互相牽連的部分,但各部分都會依循規則,因此行為可預測和可理解。譬如,機械錶或是噴射機引擎就是繁複但運作起來可預測的裝置。

相對地, 複雜系統(complex system) 因為各要素彼此獨立,又或是可能依照各自的意識來運作,所以整體不等於每個部分的加總,使得行為變得不可預測。為什麼呢?

1887年,瑞典國王奧斯卡二世(Oscar II)提供獎金徵求解決難纏的三體問題(Three Body Problem),也就是有關於三個天體運行模式的物理挑戰,以地球、月球和太陽為例。法國數學家亨利.龐加萊(Henri Poincaré)便放膽一搏而失敗,結果該難題至今仍沒有人可以解出來。不過,龐加萊發表的論文令人嘆為觀止,因此仍獲頒獎金。他不斷地思考這個難題,某次對原論文的修訂版本為「混沌理論」(Chaos Theory)埋下了根基。

他解釋道, 系統的要素之間相互牽連時,計算上的小誤差或變化會因為這些要素互動越多而被擴展得越大 ──超過半個世紀後,氣象學家愛德華‧ 羅倫茲(Edward Lorenz)在執行氣候模式的電腦模擬時,同樣也觀測到這個現象。

羅倫茲發現微小的差異(例如,測量變量精確到小數點後四位,或是小數點後六位),會產生天差地遠的預測結果。這個觀察讓他在1972年的一場氣候講座上發表一篇短論文,題為:〈可預測性:巴西蝴蝶振翅是否會使德州掀起風暴?〉(Predictability: Does the flap of a butterfly's wings in Brazil set off a Tornado in Texas?)此現象因此得名為「蝴蝶效應」。

龐加萊或羅倫茲兩人理論的核心概念,解釋了在世界上、尤其在商業界中的大量不確定性: 首先,我們得到的資訊都不完整;第二,輸入內容可能導致非線性的產出結果。

隨機思維+書腰立體書封
圖/ 商周出版

本文授權轉載自《隨機思維:不死守目標、拉高容錯率,打破企業經營追求完美的傳統慣性》, Matt Watkinson, Csaba Konkoly著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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