量身訂做理財情報
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2000.06.01 |

「這些其實都是過去大型券商一直想做都做不起來的一塊,」現任嘉實資訊執行長的王貞海說。這位曾任元大證券副總、元大投信總經理與統一證券執行副總的金融老將,「數字敏感度極高,設計管理報表及行銷能力相當強,」過去為王貞海部屬的嘉實資訊企劃部副總林昆諒形容。
之所以能請到王貞海坐鎮這個年輕的網路團隊,今年35歲的嘉實總經理李政霖說:「去年3月剛創業時,為了幫朋友尋找金融專業經理人,因而拜訪當時任職統一證券的老長官王貞海,沒想到卻因此種下合作契機。」
當時王貞海正準備推「全民利多」免費電腦專案,便問李政霖是否能介紹資訊設計公司給他。「當時便直覺我們可勝任,」他回憶,當天下午四點回去,與三位台大資工系畢業的創業夥伴溝通需求,七點半便接到「Sample已經好了」的電話,成為嘉實與大型券商合作的起點。
目前這支擁有十餘年證券金融經驗的經營團隊,已先後與20多家如元大、統一、元富等券商合作,以建立網路盤後分析系統、收集整理研究報告以及提供電子郵件發送機制等為公司爭取營收,「自今年2月已出現利潤,」李政霖說。從過去直接服務券商,嘉實目前正著手的網路投顧平台,可說是從B2B延伸服務戰線,擴大到直接面對投資大眾(B2C)。
「外國的月亮不一定比較圓,」王貞海指出。在成熟的股票市場,券商所能收取手續費的高低,決定於研究品質好壞,這也是為什麼美林證券手續費高,卻仍吸引諸多投資大戶趨之若鶩。
而在國內,卻沒有一套便捷機制明顯分出券商研究品質的落差,網路投顧的推動,目的是仿效國外個股評級制度(Rating System),建立比較機制。「我們對個股評級有明確定義,投資人可清楚看到券商對個股的態度(如逢低買進、賣出等),」李政霖指出,投資人也可經由日後股價檢驗,看出哪家投顧的推薦與市場趨勢最貼近。
換句話說,網路投顧建立了一個讓投顧在此「華山論劍」的舞台,「讓投顧們不得不全力以赴,」參與這個平台的建弘投顧副總林英貴如此形容。
對大型券商所屬投顧來說,過去只能服務自己集團客戶,現在藉此則可增加成果展示的管道;但另一方面,也如同在百貨公司開精品店般,隔鄰就是同業,因此研究報告的質與量顯而易見,競爭也更激烈。
目前網路投顧是免費提供服務,但「白吃的午餐」究竟能持續多久?
「如果投資人需要更明確如多少價格買進或賣出等投資建議,我不認為免費提供是長久之計,」李政霖表示。相較於第四台或0204語音服務動輒上萬元的會費,嘉實未來將以每篇數十元的價格,把看與不看、或選擇哪家投顧報告來看等選擇權交給投資人,「這個平台若能順利運作,對投資人、投顧業者與嘉實是三贏的合作,」王貞海也說。
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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