12強冠軍身後,幕後英雄有他們:情蒐團隊+6人小新創,如何助攻台灣隊敲出全壘打?
12強冠軍身後,幕後英雄有他們:情蒐團隊+6人小新創,如何助攻台灣隊敲出全壘打?

賽前,外界擔心這支隊伍缺少重砲,投手壓制力不足。

賽後,他們狠狠打破外界質疑,靠的是團結與拚勁,以及「知己知彼」的完美情蒐。

若非因為小腿抽筋,黃子鵬絕對會在第七局繼續登板投球。

11月14日,台灣對上中南美洲勁旅多明尼加的12強預賽中,外號「老虎」的低肩側投投手黃子鵬先發上陣;他用6局、讓對手敲不出任何一支安打的完美表現,為本屆賽事台灣投手群的戰力展演,畫出一個華麗驚歎號。

9個月前摸透對手,「老虎」神進化

他理當在第7局繼續登板,不僅因為前6局徹底封鎖對手,更在於他當時僅僅用了66球,平均計算,每局只是朝著本壘板揮臂11次就能收工;對比黃子鵬今年中職賽季平均每局耗費超過16球,「成本」砍3成,效率神進化。

賽後,主辦方的新聞稿形容「『老虎黃』宰制多明尼加」;而記者會中,黃子鵬特別感謝那群幕後英雄:情蒐團隊。

時間,必須先拉回9個月前的2月9日。這天是農曆除夕,但由職棒兄弟象隊前名將陳瑞昌領軍的一眾情蒐團隊,卻是坐在1萬4千公里外的美國邁阿密馬林魚球場邊,緊盯場內,細細記錄投打跑守每個細節;這是「加勒比海大賽」的冠軍戰,對戰組合的一方是委內瑞拉,另一方,就是多明尼加代表隊。

這已是他們窩在當地的第9天了……。「有7支中南美洲隊伍參賽,當時,我們一共看了25場比賽!」擔任情蒐統籌教練的陳瑞昌回憶。儘管加勒比海大賽是由中南美洲國家各自聯盟的優勝隊伍參賽,選手不見得與12強賽事代表隊成員一致,但,「25場看下來,我們完全掌握了南美球風,看到他們應對比賽的各種細節……,連最基本的短打都跟亞洲很不一樣。」陳瑞昌說。

掌握完整,是因為準備時間充裕。「以往情蒐計畫啟動開始至代表隊參賽,最多僅有3至4個月……。」去年12月,教育部體育署一份國外參訪報告這麼寫到,凸顯國內主事者對重要賽事忽略情蒐的窘況。這一回,不只陳瑞昌在大賽九個月前就已摸透中南美洲對手,整個情蒐計畫更早在去年八月就正式啟動。而進度躍進的關鍵推手,則是中華職棒聯盟會長蔡其昌。

去年3月,台灣在世界棒球經典賽中甫以預賽墊底的成績遭到淘汰,當時蔡其昌就以立法院副院長及職棒聯盟會長的身分,把一份計畫書送到體育署:「棒球一級賽事國家隊培訓計畫」。其中被他規畫為第一要務的重點項目,正是「全面掌握旅外球員及強化國外球隊情蒐」。

「去年經典賽,我第一次當國家隊領隊,主要就是觀察、提出疑問。」蔡其昌回憶,「當時我看到的最嚴重問題,就是對旅外球員情蒐啟動太晚,掌握不足。」蔡其昌的計畫在去年3月提出,約莫5月左右即獲體育署審核通過,情蒐小組於是能夠火速成軍,在大賽開打的15個月之前,「情報探子們」已開始籌備工作,比起過去作法,至少提早10個月。

說到情報探子的組成,特別的是,這回也納入了專業數據人員、影片剪接人員等,在這部分,蔡其昌主導的職棒聯盟,也悄悄進行另一個重要動作。今年4月,中華職棒聯盟發出標案公告,名為「2024世界棒球十二強賽情蒐數據分析委辦案」。

「對於運動科學、情蒐,大家都愈來愈有共識……,這次的成績,算是『愈來愈懂各種資訊』的成果。」中職傳奇「恰恰」彭政閔這麼說。已在5年前從球場退役的他,這次雖然是以打擊教練的身分在幕後催化選手火力,但也意外成為本屆賽事另一個名場面的主人物。

一份A4報告,精準披露對手要害

11月17日,台灣大戰澳洲隊,當日打擊英雄是猛敲5支安打的外野手林立,而校正林立擊球策略的,是手拿一疊A4報告、不時在場邊與林立交頭接耳的彭政閔。至於恰恰手中這份精準披露對手要害的報告,就是來自今年4月的那項「情蒐數據分析」標案。

得標者是一家資本額520萬元的新創公司「灼見運動數據」,員工數僅有六人的灼見,目前位在台北信義區的辦公空間還是與其他公司分租合用,但這家小新創其實在去年的世界棒球經典賽,就已和職棒聯盟的組訓團隊合作,協助分析情蒐數據。

「那張A4報告寫什麼?這個不能說,是機密啊!」彭政閔的這句話不是玩笑,連陳瑞昌也證實:「這是國家隊的情蒐資料,非常機密,我們有簽保密條款哩!」至於灼見自己的介紹,除了在比賽中至少會用10台攝影機追蹤各種擊球與投球細節,進行影像數據整合,也會「將數據和影像轉化成一頁頁的報告」。

但在海量數據中,何以精準擷取選手最需要的敵情解讀?這或許和灼見創辦人徐樂的背景有關。美國加州州立理工大學建築系畢業的他,曾在當地建築師事務所工作,然而從小到大,徐樂始終也有棒球夢,小學打過社區少棒,高中赴美後,曾利用暑假回台參加兄弟隊訓練營;2019年,甚至參加了當年中華職棒的新人測試。事實上,徐樂也是本次情蒐小組成員之一。

在本次情蒐小組的成功因素中,除了時間充裕、重視運動科學,另一項關鍵確實就是「從選手的角度出發」;職棒聯盟祕書長楊清瓏曾形容本次情蒐工作的特色,「是以『選手想要看到什麼』為收集重點。」陳瑞昌也表示,當情蒐資訊加上「選手級」的意見解讀後,「你會發現,全隊都是英雄,誰都可以適時跳出來,忽然轟出全壘打。」

高國輝分享敵情,助戴培峰對日開轟

以11月16日預賽階段的中日大戰為例,第7局,當今年中職賽季323個打席只有一支全壘打、轟出牆外機率僅有千分之3的戴培峰,遇上今年在日職被敲全壘打機率不到2%的強投北山亘基,誰能想到,經過熟知北山底細的打擊教練高國輝一番面授機宜,戴培峰竟也無視機率法則,轟出一發激活台灣氣勢的重要陽春砲。

再看「老虎」黃子鵬對上多明尼加的那六局完美演出,陳瑞昌透露,負責分析多明尼加隊的情蒐小組成員,是合庫隊業餘強投吳昇峰,「就像黃子鵬一樣,吳昇峰也是下勾投手,他在賽前給黃子鵬的建議,發揮了很大作用。」

「無論如何,重點還是在於每位球員表現亮眼。」彭政閔這麼說。不過,一趟提早啟動的情蒐計畫,終究是這次台灣奪冠的幕後功臣;而在蔡其昌的想法中,「情蒐工作必須常態化,接著,就是國家隊的常態化,要讓年輕一代來操盤國家隊。」他說,這次精進計畫只走了三分之一,下一步是瞄準2026年經典賽,接著就是2028年洛杉磯奧運。

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本文授權轉載自:今周刊

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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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