網路俠盜出英雄
網路俠盜出英雄
1999.09.01 |

今年美國商務部的一份報告《成長中的數位經濟》指出:到二○○六年,將有約50%的美國勞動力,受僱於大型生產者以及大量使用資訊科技的公司。連一向備受尊重、謹言慎行的美國聯邦儲備理事會主席葛林斯潘,在最近的一次國會作證時,也不得不承認資訊科技的創新大幅提昇了企業的效率,使生產規則更精確,庫存浪費減少,交貨前置時間縮短,物流型態改變,資本周轉的速度更快:因此使得資訊科技的投資更具有生產力和吸引力,企業也將更主動地以資本代替勞動。換言之,資訊科技改變企業經營方式和產能已是不爭的事實,以「資訊」為主力的「新經濟」已經開始萌芽。電腦加上網際網路不但改變了公司、供應商、和客戶之間的作業,並且「革命」了企業管理的歷史,造就了一個全新的產業:如戴爾電腦30%的訂單是透過網路處理的,而思科系統公司則高達80%的業務靠網路擔當。也可以說,這個「新經濟」就是「網路經濟」,而美國產業大規模的「網路經濟革命」已是「山雨欲來風滿樓」,虎視眈眈、蓄勢而發了。

**從企業宿命輪迴談起

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毫無疑問地,「新經濟」將帶來新的企業,「新企業」將帶來新的組織,「新組織」將帶來新的文化,而「新文化」則將孕育一批新的英雄人物,帶領風騷,創造潮流。那麼,「新文化」的本質是什麼?「新英雄」的本質又是什麼呢?應該是一個很有趣的話題。基於「陽光底下沒有新鮮事」的道理,我們從一東一西的兩個企業文化方面的研究開始著手探討。
日本學者河野豐弘在一九八八年出版的《變革企業文化》(遠流出版公司譯作《改造企業文化》)書中把企業文化的類型依三個軸而分:一、採取的行動是創新的抑是保守的?二、思維型態是分析的還是直覺的?三、領導方式是獨裁型的還是參與式的?為了本文的探討方便,我只採用「行動」和「思維」兩個向度把企業文化分成4種類型:企業在開創初期,往往以「直覺」主導「創新」,屬「領導型文化」。跟著業務成長,不斷擴充市場,講求效率追求利潤,仍能維持創新與挑戰的精神,屬於「分析」主導「創新」的「活力型文化」。而後隨著組織制度的日益完備,罹患「過度謹慎、害怕失敗」的大企業病,則是「分析」主導「保守」的「官僚型文化」。最後,由於競爭的惡化及領導者的獨裁,使成員喪失士氣,卻勇於內鬥,形成派系與特權,可稱做「直覺」主導「保守」的「僵固型文化」。一個企業的文化週期,由領導型進入活力型,而轉為官僚型,最後以僵固型終了,似乎是一個宿命的輪迴:但不是不能打破的。

**俠、將、相、盜,各領風騷

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美國知名的企業諮詢專家勞倫斯米勒(Laurence M. Miller)在一九八九年亦出版了一本《Barbarians To Bureaucrats》(時報出版譯作《領導者的7次微笑》),書中把企業生命化分成7個階段:預言者階段、野蠻者階段、建設者階段、綜效者階段(企業譏笑顛峰)、行政者階段、官僚者階段、以及最後的貴族階段。仔細比照兩本書中的內容,我驚喜(但不太意外)地發現,東方的「4個類型」與西方的「7次微笑」之間,不但形似,而且神同。為簡便計,我採取「4個類型」(因為4小於7)來做以下研究推論的參考架構。
依我的研究分析,「開創期」的「領導型文化」需要的是「俠客型」的人物,亦即「俠才」,他們是創新突破的夢想家,有解決艱難問題、突破困境的能力,也能以身作則,鼓舞員工的士氣。他們有直覺式的浪漫,也有不甘放棄的堅持,往往能轉危為安,化不可能為可能。而「成長期」的「活力型文化」需要的是「立功型」的人物,亦即「將才」,他們長於開疆闢土達成任務,服從命令與發揮效率。他們有膽識也有技術,喜歡真槍實彈,指揮作戰,卻不一定擅於抽象的創意。它們往往是生產和行銷的專家,能為企業建立良好的制度與績效。「穩定期」的「官僚型文化」需要的則是「智謀型」的人物,亦即「相才」,他們能深謀遠慮,使組織在安定中求進步發展,他們也必須運用智慧使保守的企業恢復創新的精神。最後,「衰退期」的「僵固型文化」最需要的是「破壞型」的人物,亦即「盜才」。他們勇於挑戰威權與不合理的事物,不甘於墨守成規服從現狀。往往是令獨裁保守的領導者頭痛的人物。稱其為「盜」,是因為他們主要的功能是「除舊」以便「佈新」,「破壞」以便「建設」。

**網際網路,俠盜顯身手

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網路經濟既然是「新經濟」,就必須在「舊經濟」中殺開一條生路,所以需要能「破壞舊經濟」的「盜才」。同時也需要能「開創新經濟」的「俠才」。目前的網路新經濟尚在萌芽階段,仍以直覺與概念領先而取勝(譬如亞馬遜書店雖然虧損,但股票價值卻很高),因此「將才」與「相才」似乎還不是最迫切需要的。但是隨著網路經濟的成長,今日的「俠盜」之才,必將成為明日的「將相」之才,這就算是我的初步結論吧:「網際逐鹿爭風騷,總惹英雄出俠盜」。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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