大與小的對比,總是讓人氣惱;幸運的是,大通常代表舊,小通常代表新。小的通常慢慢變大,大的,則往往急速變小。這個過程,我們叫它「企業循環」。
新而小的企業,通常離消費者比較近-它們年輕,天生跟成長中的未來消費中堅站在一起;它們一無所有,只能拼命向前。更重要的是,當20世紀中科技開始左右經濟的變遷,它們是「發明」又「真誠相信」(true believe)的人。
所以它們中間有些能由小變大,緩慢,但是果敢。
大而舊的企業,相信它過往由小變大的事功,無法感受新科技的潛力、拒絕新人類的需要。它長年周旋在金融家晚宴與果嶺球場間,即使它對顧客有使命感,它也必定離顧客的喜怒哀樂很遠。
所以它們大部分都急速歸零,只留下錯愕的CEO自傳。
今年比爾蓋茲又在他西雅圖的豪宅舉辦年度總裁高峰會,感受特別令人深刻。照例,全世界各國大企業的CEO齊聚一堂,分享他們對未來世界的想法,這樣的做法,在九○年代看起來多麼新穎,但在今天,卻又感受些許老舊。
並非微軟的官司,使我們對它產生了偏見,而是我們驚覺金童蓋茲竟然無法感受Internet世界的自由與開放,他選擇了菁英,遠離了平民-過去一直付錢給他的多數人。在這個時空裡,企業的競爭與成功,「聽消費者聲音」、「與消費者站在一起」,遠比眾CEO的二手解讀來得重要,而且這「1-click-away」的時點,比這即將離去世紀的每一刻,更來得迫切。
即便如此,蓋茲也絕不邀請他的對手-甲骨文(Oracle)的拉瑞艾理森、昇陽(Sun)的約翰麥理尼以及美國線上(AOL)的史提夫凱斯,縱然這些角色佔據了網路時代關鍵再關鍵的角色。其中艾理森的身價,還在上個月超越了蓋茲。
蓋茲心中的企業藍圖,究竟是新經濟,還是舊經濟呢?
企業老化的速度很快,根據統計,全美五百大企業中,80%在30年內就退出榜外。但是國家老化的速度就慢得多,因為國家裡的企業會進行破產與創業間的新陳代謝。愈能「鼓勵」創業的國家,可以長青過祖宗三代,美國就是例子;愈難創業的國度,痛苦指數愈高,「高收入、低所得」的日本是負面教材。
科技不連續性競爭的時代,昔日資產就是負債,新價值必須靠新創事業(Start Up)來創造。國際智慧集合競爭的Internet時代,企業再也難以築造競爭壁壘,除了不斷提出創意的服務,再也不能坐收消費者「含恨」付出的「租佣」(rent)。美國東岸波士頓的高科技國防工業,瞬間被西岸的民生電腦工業取代,毫無還手之力;小一點的例子,昨天的防毒軟體巨人美國Symentec不敵台灣的趨勢科技,看似也不過五分鐘就山河易色。
新創事業除了掌握新科技,他們也在與市場的謙虛互動中,發現企業、產品、消費者最佳化的互動模式,比老大哥更能建構一個準確有效的商業模型。他們隨後的成功(reward),就是跟上社會心靈群組(mindset)演變的獎賞。威盛能夠在晶片組市場擊破Intel防線與觀察家眼鏡,就是這家不到十歲的小公司,了解了主機板客戶以及「客戶的客戶」-PC系統廠商的需要。
當然,新創事業的失敗者遠多於成功者,根據美林證券的統計,在1980至1999年的二十年間,美國共有1502家公司上市,但是只有其中的5%,創造了該項產業其中77%的總市值。然而縱然如此,也比50年前創辦的事業成功得多,今天沒有人再議論新英格蘭製鐵、摩根銀行這些昔日藍籌股;而思科一家的總市值,超過美國三大汽車廠的總和。
對比歐洲與日本,我們有理由相信:台灣正進入新高成長的跑道中。台灣是一個破產與創業都很容易的國家(除了金融業);台灣在過去高科技市場的爭戰中,磨練出對科技敏銳的感受力;而且台灣高教育的知識工作者,正佔據就業市場最多人口;台灣是海島型經濟,從來沒有「自大」過……。
我們也許不會有一個比爾蓋茲,但是不妨期待有五百位威盛陳文琦總經理,他們的新創Cool Company,將共同創造匹敵今日微軟的價值!
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。
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。
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。
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。
