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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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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