勇敢面對全球才能供應鏈
勇敢面對全球才能供應鏈
2007.10.01 |

五十八年次的京群超媒體技術長謝豐州,看上去有著一副穩健的體格與年輕的臉龐。今年才剛從大陸回台灣工作的他,是台灣第一大入口網站、全球最大的桌上型作業系統軟體廠商,爭相延攬的研發部門高階經理人,最後他選擇線上博奕遊戲軟體公司落腳。問他為何沒有選擇到大企業去任職,他很輕鬆地笑著說:「研發人員往往比較在乎寫出來的程式,所贏得的成就感,多過於薪資的酬庸。」

從中原大學工業工程研究所畢業之後,謝豐州陸續做過傳統產業資訊部門的資訊工程師、大型醫院的電算中心主任。後來隨著網際網路的蓬勃發展,他進入了飛行網,自此與網路技術結下了不解之緣。

累積兩岸三地研發經驗
四年前,他被公司派駐北京創立數位電子雜誌的平台,當時他手下帶了四十九位研發工程師,個個都是北大、清大的高材生。
「研發工程師其實是心裡很複雜的人,尤其面對大陸年輕人的好強,你的技術如果沒有比他們強,絕對管不動。」謝豐州因此從來不敢在技術上懈怠,「技術的精進永遠沒有止境,你只能不停地追、不停地學。」就這樣,謝豐州累積了兩岸三地研發經驗的實力。

謝豐州看過很多工程師在技術上遇到瓶頸就怠惰,甚至停滯不前。「因為別人把規格開好了,你只要照本宣科把程式碼寫出來就可以,可是這跟硬體製造代工有什麼不一樣?」然而研發講求的是創意,要的是腦袋與智慧,「自己開發技術才可以更進一步。」

他比喻研發工程師就像是魔術師,要無中生有。謝豐州認為,如果永遠安於軟體代工,未來一定會失去競爭力,他認為工程師們應該要自問:「你覺得自己想要在全球才能供應鏈裡居於什麼地位?」

他提醒技術研發的工程師,軟體技術不是非誰不可,只要會寫code的人都可以。但未來的社會是屬於強者的社會,能力夠就能在競爭中存活,能力不夠就永遠只有被打入全球的勞力池(labor pool)當中。

「研發人員的另一個毛病就是築牆自居,躲在象牙塔裡。可是任何技術的進展都要能在現實裡落實,否則就是理論,就是空談。」因此謝豐州不只鑽研技術,即便在職場一路走來都是研發部門的主管,每一回行銷部門、業務部門開會,他必定到場聆聽,「我要了解市場需要什麼,我寫出來的程式可以做什麼,」他強調研發工作就是要符合市場的「期待」。

從他的回答,看到了一個技術狂熱者對於研發的執著。雖然技術最後還是有可能為他帶來財富,但是最終那是一種成就感與財富累積而成的優越價值。

謝豐州
現職:京群超媒體技術長
學歷:中原大學工業工程研究所
經歷:榮總電算中心主任、飛行網技術長、新數通盛世科技Xplues數字媒體發行平台技術長

After
技術的精進永遠沒有止境,
你只能不停地追、不停地學。

**Expert
**

徐維良(協能擢才顧問合夥人暨執行總監)

多累積相關領域的專利,
把自己的能力提升成專家。

科技產業(IT)與其他產業不大一樣,主要差別是IT產業是一個開放的產業,與汽車、石化等封閉型的產業相比,產業變化的速度快,沒有絕對的贏家或是輸家,過去是獨領風騷的公司,未來有可能被購併而消失。因此在IT產業工作的人一開始就有要心理準備面對職場變化快速與多面性,在掌握趨勢變化的同時,也讓自己具備專業才能,才是確保競爭力。

員工分紅費用化衝擊最大的一群,應該是工程製造背景的科技公司,如台積電等半導體公司。制度施行後一定會在薪資上有所調整,變成股票換成現金的另一種獎勵。

在對自己能力的培養方面,如果擔任工程師的工作,那麼加強自己的專業是最核心的重點,例如有計畫地考取證照。工程師因為接觸的技術比較專精,被公認為一項專才,所以把自己的能力提升成專家,甚至多累積相關領域的專利,是一個很好的方向。

員工在選擇公司時,要注意的重點是,依據自己專長挑選適合企業,如電子、電機專長,可選擇重研發的華碩、鴻海;專長是品牌行銷的,可選擇宏碁、明基;工業管理及流程管理方面,台積電是不錯選擇。
如果希望在穩定中求成長,可以先進入大公司,因為大公司會有較完善的制度及軟、硬體的福利,在裡面可以學習到較完整的技術及面向。同時因為是大公司,有更多機會可以跟上下游廠商合作,也是建立自己人脈的重要資源,甚至也可以在公司內部獲得不同職務輪調的訓練,對個人的職能培養會更全面。(採訪.撰文=胡華勝  攝影=莊明穎)

科技人專精化3法則
1. 勇於學習並充實本職學能
2. 保持積極,不計較職務頭銜
3. 挑選核心文化與自己相符的公司

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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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