體系內e化？還是體系化e化|數位時代 BusinessNext

因為網際網路企業的工作概念與組織設計，與傳統公司有許多不同，傳統公司要尋求轉型其實矛盾多多困難重重。亞馬遜網路書店(amazon.com)擊敗傳統連鎖巨人邦斯諾博(Barnes and Noble)的故事，已經成了經典案例，論者更說：「像亞馬遜與邦斯諾博這樣的故事，將來會不斷地在所有產業重演。」一個「純」網際網路公司，往往比「轉型」網際網路更其優勢。
既然「純」網際網路企業比「不純」的網路企業較具優勢，何不讓我們的網路企業一開始就是「單純」的呢？把它放在體系之外，視它是一個獨立摸索的個體，不讓它捲入原有企業體系內的種種糾葛，它通過「付費」來取得原有企業的資源(在它未找到獲利模式前，原有企業先得到利益，抗拒也為較小)；如果後來網路企業發展得夠快，何不讓新的網路企業把原有企業「購併」下來？是的，不是原有企業(不管它原來多大)「擁有」一個網路部門，而是預備讓網路公司來「擁有」原有企業，這是更適應未來發展的架構。
我看到多數企業e化的選擇不是如此，它們多數沒想清楚就為公司設立了一個網站，而這些網站的業務也無非就是原有業務的「網路版」 (有時候更網路化得沒頭沒腦)，並不具備網路企業獨立發展的架構，它們常常就是眾人口中所說的「企業網站」。
但以我的想法，「企業網站」毫無價值，「網站企業」才有價值，走向企業網站的路是白費力氣的。如果有人經營了非常出色的企業網站，你會發現，它既不能形成一個全新的開創性業務，又不能讓別人投資，它的唯一功能就是「降低」原有企業的獲利(因為網站經營初期多半是賠錢的)，原有公司也會因此而價值降低。
網站企業則不然，它在體系之外，可以運作的業務有開展性；而如果它做得好，即使前期虧損，仍然可以極有價值(因為它是「網路股」)，而轉投資它的母公司也會很有價值(因為它是所謂的「網路概念股」)。想想看，放在體系內，網站與企業都沒有價值，放在體系外，卻可能兩者都變得極有價值。不同路徑可以有如此不同的結果，可見發展策略的重要。
當原有企業試圖向網際網路企業轉型時，如果能夠體外建制，減少與原組織成員的摩擦，創造兩條前後發展的學習曲線，當原有企業下滑時，新曲線已經跟上，這是企業轉型所能得到的最佳結局。

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。

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。