意藍5月底上櫃！總座為「純血AI股」拍胸脯：老牌搜尋引擎蹲點18年，如何靠輿情煉金？|數位時代 BusinessNext

「我們在裡面（台股）應該算是最純的AI軟體公司。」 今年5月底意藍資訊（以下簡稱意藍）預計上櫃，登錄在數位雲端類股。

創辦人暨總經理楊立偉敢喊「純血AI股」並不是空口白話，因為無論是自然語言處理（NLP）、搜尋引擎或大數據等AI的核心技術，早就在這家公司的DNA中。

所以當其他公司在趕著為產品注入AI血液，2007年成立、正臨成年之際的意藍，只需要在既有的骨架上長出肌肉，「圈子裡都說我們幫大家先開路，讓資本市場比較認識：原來台灣也可以有純的AI軟體股。」楊立偉說。

AI掀新成長動能，挾自有大型語言模型上櫃

意藍2024年營收約新台幣1.83億元，最主要的服務是「網路聲量觀測平台OpView」，營收佔比、續約率和毛利率都達到8成以上。

OpView運用語意分析技術，協助客戶追蹤和分析網路輿情，應用領域包含市場行銷、公關、公共議題追蹤和學術研究，目前客戶以金融、零售跟高科技業居多，政府單位亦占1～2成。

AI最熱的關鍵技術，幾乎與OpView的運作基礎重疊。這波AI熱潮讓楊立偉看到很大的成長動能，才決定選在這個時機點上櫃，「我們剛好搭到浪潮，也要趕快升級自己的技術，不然技術迭代得很快。」

楊立偉表示，意藍大概2年前開始，就將生成式AI結合既有語意分析技術，並整合大量網路輿情數據。2024年更是鎖定AI市場領域的關鍵年度，意藍全力投入敏捷開發，整體產品的開發流程和步調，都加快到每個月更新一個版本，才跟得上AI動態。

舉例來說，意藍陸續開發原生的AI應用，像是自有的大型語言模型「eLAND GOAT」，蒐集了台灣社群網站、網路媒體的繁體中文語料進行訓練。

利用eLAND GOAT，意藍為當家產品OpView加上「輿情GPT」功能。過去OpView回收了輿情資料後，還需要經過人工判讀，有了輿情GPT後，使用者可以針對爬取到的輿情資料，用口語和AI輿情顧問諮詢細部問題，由AI來協助分析、給予解答， 「它不像ChatGPT空泛地給你一個通用的準則，輿情GPT會基於台灣的輿情資料，立刻閱讀分析之後，講出符合實情的答案。」 楊立偉解釋。

除此之外，楊立偉說eLAND GOAT也專精於處理企業應用，意藍去年就多了一項新生意：提供企業小型化、特式化的地端模型。

「把輿情的資料當成湯底，再加入企業內部的資料，訓練出來專屬企業的AI模型。」楊立偉表示，直到去年企業要擁有專屬AI模型，成本至少上千萬元，意藍現在能夠以1年100萬元以內的價格、4個禮拜內幫客戶訓練好一套標準化模型，「今年模型的優化跟效能技術，我們做起來已經很成熟了，所以可以壓到這樣子的價錢，企業就很好入手啊！」

只不過，就算AI熱潮爆發，還是要經歷一段教育市場的時間，楊立偉說早期要以淺顯易懂的方式向企業喊話： 「意藍能把Google搜尋搬到你的公司——如今情景相似，要讓客戶理解每家公司都能有自己的ChatGPT。」

技術洗牌！碩果僅存的本土搜尋引擎拼再生

除了訓練自家大型語言模型，楊立偉也抓準另一個全球性的AI趨勢，將語言模型整合搜尋引擎。

回溯至2008年，意藍收購提供企業內部搜尋服務的子公司「龍捲風科技」，至今仍是支持OpView運作的基礎搜尋引擎，「每次查詢都是動輒十幾億到百億筆的資料，這個是我們最驕傲的自有核心。」楊立偉表示，意藍也整合搜尋技術，推出新的「AI Search」系列產品，去年營收佔比年成長率達40%，今年則預估成長率超過60%。

目前「AI Search」系列產品主力在知識管理（KM）和電子商務（EC），以針對企業知識管理的AI Search for KM為例，除了內部資料，包含新聞、社群輿情，或者是政府開放資料，AI都會自動向外部搜尋，「這個工程還蠻大的，我們要把全部的資料預先建好在語意空間的向量索引，比較少人有做這麼底層，可是這些下水道工程不做，上面的服務也做不好。」楊立偉說。

龍捲風雖然是台灣少數存活下來的本土搜尋引擎，過去沒辦法發展到像Google一樣面向大眾的規模，楊立偉認為，關鍵在於Google率先找到成功的商業模式，「它在包含關鍵字廣告、SEO優化等所帶動的整體流量跟生態產業、廣告產業，是比較厲害。」

不過，生成式AI帶動自然語言問答的新資料搜索型態，加上AI能代理數據專案大量資料處理前置作業，技術洗牌讓楊立偉嗅到從企業端轉向消費者端，重新推出台灣搜尋引擎的機會， 「搜尋引擎呈現樣式會改變，我們說不定有機會再推出一個套上大型語言模型的搜尋引擎。」 如果願望成真，等於意藍會站上另外一個極大、極競爭，且早已沒有台灣公司存在的搜尋引擎戰場。

但無論如何，蹲點了18年迎來的AI浪潮，抓穩了，就會是意藍躍級的跳板，台灣股票板上第一家「最純的」AI軟體公司，能不能成為「最強的」一家？要看意藍成年禮後，新的一條成長曲線走勢。

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責任編輯：李先泰

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

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。

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。