P2P革命瓦解電腦架構
P2P革命瓦解電腦架構
2001.05.01 | 科技

提到P2P,總令人聯想到這樣的畫面:叛逆的青少年在臥室裡關起門,上網到Napster下載免費的音樂。姑且不論事實上,Napster 6000萬名使用者中,有許多都是為人父母(他們不聽Eminen的歌,卻照樣下載古典音樂)平心而論,P2P(也就是所謂「點對點運算」的縮寫)代表的可不只是「音樂交換」這層意義。
P2P所代表的,包括運用數百萬台個人電腦的處理能力,搜尋外星文明(例如SETI@home計畫);或是開發新的愛滋療法(例如FIGHTAIDS@Home計畫);它可以是企業透過員工的電腦串連,達成資料與知識共享。其他尚未正式問世的P2P應用,少說也有幾十個。
目前已經有3000億美元的創投資金投入P2P創業公司,而「自稱」為P2P團隊的公司,也膨脹到將近150個。「創投最想尋找的,是一種徹底改變競爭生態的全新技術。」Silicon Alley Venture Partners創投公司的布洛特曼(Steve Brotman)說,「它要比網景(Netscape)以及它引入的網路瀏覽器觀念更為劃時代。」

**P2P改變既有的運算架構

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那麼P2P究竟是什麼?它既是一種架構,也是一種人生觀;它是一種分散式運算系統,可整合並利用網路上各節點的資源。它們不再只是被動的被動者(slave)或用戶端(client),而是功能強大的電腦伺服器;每部電腦在串連後都可成為網路上主動參與的伙伴(peer)。他們繞過傳統電腦系統的控制中心,將權力下放至各個節點。如果我們將電腦架構比喻為政治(事實上有人的確如此認為),那麼P2P系統就像是自由論者,而「用戶端/伺服器」或「瀏覽器/網路伺服器」的系統,就像是獨裁者。
說起來,P2P這概念一點也不新。事實上,網際網路最初的設計,就是要讓每台電腦都能直接溝通,無須透過中介。不同的是,現在的電腦功能更為強大,光是一般的PC就不知道比1980年克雷(Cray)的超級電腦Circa強多少倍。任職紐約育成公司Accelerator Group,同時也是P2P專家的薛奇(Clay Shirky)估計,如果將全球PC串連起來,整體運算能力可達到100億Mhz,儲存容量更達10000兆位元。

**PC用途大材小用

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然而這些資源卻鮮少被開發。就拿家裡的PC來說吧,你可能頂多寄個電子郵件、逛逛網路、做點文書處理,這簡直太小看一台300Mhz的Pentium 3。多數時間,電腦還是處於不運作的狀態。
不過有了P2P,這些散落在網路邊陲的電腦,資源都將可被開發、共享。舉例來說,Napster創辦人范寧(Shawn Fanning)的創新之處,就在於他讓數位音樂檔案得以在各會員PC的硬碟間傳播,而不是儲存在一部中央伺服器中。至於SETI@home計畫,更是集結了226個國家的270萬部電腦,貢獻一己的運算能力,形成一部龐大的分散式超級電腦;他們分析來自太空的無線電信號,以搜尋外星生命的跡象。另一家由Lotus Note軟體創辦人歐茲(Ray Ozzie)成立、有創投公司Accel Partner等出資6000萬美元撐腰的公司Groove Networks,則是專門協助企業主,開發原本被深鎖在員工PC裡的知識財。

**P2P的新應用

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另一項P2P計畫的野心更大:開放電話線路共享。這個Free World Dialup計畫,可說是網路電話的一大躍進:它允許網路使用者「借用」其他用戶的電話線,並將長途電話轉為室內電話。或許這聽起來跟一般的網路電話沒兩樣,不同的是,它是電話對電話互撥,根本不用透過PC。假設你想從舊金山打電話到赫爾辛基,你只需要撥號,系統自動會透過網際網路,連接到別台在赫爾辛基的電腦,再由這台電腦撥打室內電話。
諸如此類的應用,常讓P2P被冠上「顛覆」的惡名。理由是它直接威脅到全球的老大哥,不管是掌控電話撥接的電信公司,或是控制CD生產發行的唱片公司。但事實上,P2P並不全然是「無政府」的代名詞。對企業來說,這種點對點模式仍有實質的好處,像是JP摩根大通就利用P2P技術,將危機處理計算等龐雜的作業,在夜間分派給每個員工的電腦處理。另外知名律師團Baker & McKenzie,也是利用鹽湖城創業公司Next page的P2P軟體,讓全球60家事務所的3000名律師互通、共享情報。

**從P2P創造新的營收模式

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對P2P技術的忠實信徒而言,P2P系統的有機特質,更能貼切反映出企業實際的運作模式。「企業組織的進化就像一個複雜的調適系統。」Groove Network的P2P旗手安德森(Bob Anderson)如是說。P2P鼓勵自發性行為,和一般強調結構性和重複性的企業流程軟體(例如薪資或採購系統)大不相同。「這種P2P架構將讓整個組織架構改頭換面。」未來學機構Institute for the Future的學院主管沙弗(Paul Saffo)表示。也正因如此,那些被P2P氣得跳腳的舊有體制(如唱片公司),不久後便會被證明是短視近利。因為任何具有潛力的新技術或新觀念,最初總會挑戰到某些產業。最有名的例子就是錄放影機:一開始,電影工業將它視為眼中釘,但是現在,錄影帶市場卻佔了電影收入的近70%。同理,Napster這類P2P網路,未來也可能成為唱片工業的救星--只要歌手藝人和唱片公司能找出新的營運模式。事實上,確實也有研究顯示,Napster的使用的確會增加CD的銷售數字。
P2P架構雖然不至於取代目前多數企業仰賴的中央管理系統,不過至少可以確定的是,它已經在市場上佔有一席之地。不管Napster未來命運如何,其他資源共享系統如Gnutella和Freenet,地位也已然確立。現在還有一項進行中的計畫,是將電子郵件、新聞群組和聊天室等常見的網路協定加入Freenet中,創造出一套和Internet平行的系統,但另一方面它又是完全匿名,而且永遠沒有停擺的危機。正如同Internet,P2P作為推動變革的一股力量,它可能是萬中之選。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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