從巨人肩膀躍上國際
從巨人肩膀躍上國際
2001.04.01 | 科技

牛頓發現萬有引力之後,曾說過他是因為「站在巨人肩膀上,所以看得更高更遠。」國內在開發無線通訊應用領域卓然有成的無線數網科技,也正是秉持「巨人肩膀」的策略,一路緊緊跟隨國際系統廠商與國內系統業者趨勢,不但安度前2年低潮的WAP市場,也儲備足夠能量,準備在GPRS時代來臨時大展身手。
攤開無線數網的客戶名單,幾乎所有國內系統業者都名列榜上,產品涵蓋股市金融服務、遊戲軟體、個人資訊管理系統(PIM)。
在手機廠商方面,無線數網也為摩托羅拉建置無線入口網站,並獨家提供四個遊戲軟體給諾基亞的全球行動娛樂計畫(Mobile Entertainment Program)。
無線數網總經理崔用德表示,他們一向與手機廠商、系統業者等「巨人」密切配合,跟隨主流市場趨勢,所以才有今天的成績。崔用德解釋,無線數網做生意的對象,資本額動輒比他們大上幾千倍、幾萬倍,稍有不慎就會被吃掉,但如果謹慎配合對方的策略,反而可以確保營收,「大餅雖大,如果我們想單獨吃,可能一口都吃不到,跟著他們反而可以吃飽。」
以遊戲軟體為例,崔用德指出,他們以利潤分享或租賃的方式,提供多種遊戲給系統業者,擁有固定的收入。而在無線入口網站上,他們很早就認清系統業者在其中的位置與影響力,因此並沒有在上面浪費資源,把目標轉向協助系統業者建製無線應用服務,例如和信電訊的金融服務A錢機,與中華電信的個人資訊管理。

**與「巨人」密切合作

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除了與系統業者密切配合,無線數網與諾基亞的關係更是深厚。去年10月,無線數網以娛樂軟體「行動賭場」(M-casino),獲得諾基亞 WAP Hothouse軟體設計比賽台灣區首獎,這個軟體還被諾基亞買下,預備推到其他地區。
崔用德表示,無線數網替諾基亞設計的軟體以及系統整合服務,經過諾基亞認證之後,被綑綁到系統裡賣到其他地區,等於替他們打開國際市場,是花再多錢也做不到的宣傳效果。

**研發是最大的無形資產

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崔用德是一手推動「巨人策略」的主導者,打造無線數網在軟體研發成績的幕後功臣,則是研發部副總吳慶彬。
在吳慶彬加入無線數網之前,他和3位工作夥伴窩在萬芳社區的地下室,埋頭寫WAP程式。「但是地下室收訊不良,每次要測試的時候,大夥還要不辭勞苦跑到一樓!」
研發有了成果,吳慶彬把產品賣給無線數網的母公司數位網紀,數位網紀進而把它的無線通訊部門獨立出來,才有現在的無線數網。目前無線數網全部60位員工中,研發部門就佔30位,是無線數網最大的無形資產。
展望未來,吳慶彬強調國際手機大廠已陸續推出內建Java語言的手機,預計今年年中開始市場逐漸發燒,而無線數網很早就注意到這個趨勢,研發團隊也具備用Java語言撰寫軟體程式的能力,未來在設計應用軟體上,有信心可以交出更好的成績單。

**謹慎跨出下一步

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擁有靈活的商業模式與出色的研發能力,讓無線數網在成立初期闖出不錯的成績,但是面對前景渾沌不明的無線通訊市場,無線數網必須更小心踏出每一步,才能在未來的市場裡保有一席位置。
崔用德不諱言,無線數網能否繼續成長,和整個市場的發展狀況有密切關係,以目前行動上網市場發展不如預期的情形看來,無線數網未來將考慮「從無線通訊研發者的角色進一步成為player」,和國際大廠進行更密切的合作,這絕對是更艱鉅的挑戰。

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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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