人工智慧的發展持續擴增經濟型態，舉凡企業、政府與各新創公司無不趨之若鶩，宣示插旗。在 2018 年 7 月，一份國際調查報告 （註）中，過半（51%）AI 早期採用者的組織表示部署 AI「獲得實質成效」，77%認為「分析技術」在其中扮演重大角色。但實務上，許多企業的 AI 發展仍處於沙盒演練狀態，究竟分析技術如何協助企業部署 AI？還有哪些基礎建設，是這些表示已改善流程、提高營利的組織，所共通投入的做法？

做到企業級 AI：分析驅動、最佳決策以及流程自動化三合一

「AI 對企業的價值在協助或部分取代『高重複性』及『高運算量』的人類工作，而本質就是分析」，SAS 台灣資深顧問分析師林育宏說明，「AI 的商業面貌是分析驅動的自動化決策 ，為建構這樣的價值，在應用上要做到讓營運流程具備『分析驅動』、『最佳決策』以及『流程自動化』三要素合一。」

林育宏以電商導入 AI 為例，商業目標是從消費者的大量消費、瀏覽紀錄中，使用 AI 學習分類消費者的數位樣貌，加以預測其購買機率、潛在流失機率。我們該如何開始呢？

首先，分析團隊必須瞭解資料特徵、業務情境、應用限制等，以擬定「分析策略藍圖」，協助營運單位快速預測消費者的未來行為（Prediction）。-分析驅動

進一步地，透過業務經驗或進階演算法，從眾多行動方案中，擬定出對客戶與公司而言整體最好的決策（Optimization）。-最佳決策

同時，分析團隊需反覆評估整體流程的邏輯是否符合 AI 導入的預期產出，最終由 IT 人員將「資料→模型→決策」的流程做到自動化（Automation）。-流程自動化

上述透過分析驅動，到完成自動化決策的流程，能大幅降低「高重複性」或「高運算量」人力的需求，將員工生產力集中在高附加效益的策略性業務上，實現企業級 AI 的價值。

（圖片來源：「人工智慧的動能、成熟度和成功模式」調查報告，SAS）

AI 導入起手式： 將大數據由「資料型態」轉換為「模型型態」

許多企業發展 AI 專案時，光在啟動階段就因面臨到不同部門對導入 AI 有認知落差而延宕。究竟開始投入時，該如何雙方協作 ？林育宏以金融業打造智能客服為例，分享 SAS 協助業者發展 AI 的實際程序：

Step1：發想業務情境 -由營運部門提出，根據 AI 三要素，思考商業情境。例如：我們要打造一個智能客服，滿足「自動回應客戶的常見問題，並從對話過程中適時提供客戶感興趣的服務或商品，進而提升客戶滿意度與營運績效」。

Step2：拆解分析命題 -由 AI 或分析團隊提出，將業務情境細分成多個分析命題。例如：「如何從對話中瞭解客戶意圖 ？」、「如何專業回應客戶問題 ？」、「如何瞭解客戶偏好、特徵 ？」、「如何做到個人化推薦 ？」。

Step3：擬訂分析策略 -由 AI 或分析團隊對每一個分析命題提出多個模型或演算法，如：「自然語言處理」、「意圖預測」、「情緒分析」、「客戶特徵工程」、「客戶偏好探勘」，並開始與技術、營運部門討論業務邏輯。

Step4： 盤點營運數據 -由 AI 或分析團隊與業務部門討論，共同梳理實際可取得資料並建立衍生變數，如：「即時對話文字資料」、「帳務流量資料」、「客戶行為資料」、「CRM 價值特徵」。

Step5：建立 AI 模型 -由 AI 或分析團隊開始將企業數據由「資料型態」轉換成「模型型態」，建立智能客服模型。該智能客服模型經過測試後，正式部署到實際的營運環境中。

完成以上步驟後，當客戶開始與 AI 模型互動，企業即可收集到更多的資料，並回饋到下一次的 AI 訓練中建立良性循環機制，長期下來為企業探索更多潛在新商業。

完成 AI 基礎建設 – 統一、協作的分析平台

「如果說分析驅動是 AI 的關鍵起手式，那麼擁有一個『統一架構、共同協作的分析平台』就是 AI 部署的最後一哩路。」

林育宏提醒，AI 被高層認可的初步價值在於部署的速度及業務解釋的透明度，因此全程化的 AI 分析週期-從資料管理、分析洞察、模型部署，到資料視覺化都相當重要。企業要完成 AI 基礎建設需注意三件事：

1. 共享且協作 ：支援不同程式語言的協作環境，例如：Python、R、SAS、Java 等；且所有人均共享分析結果及模型。
2. 高運算效能 ：從資料管理、多元的模型演算，到模型推論的效能。
3. 資安權限控管 ：加速 AI 模型開發的同時，也能讓管理者統一治理數萬個模型及資料安全。

林育宏總結：「擁有統一架構的分析環境才得以讓企業的資料科學家、商業分析者及決策者協作 AI 的多樣性、共享策略，同時完成控管。最終，AI 的價值與倫理才得以被信任。」

了解如何使用單一平台管理、分析多樣數據
下載  實現 AI，驅動創新 –了解何謂統一、協作的分析平台 報告書 

註：「人工智慧的動能、成熟度和成功模式」這項調查由 SAS、Accenture Applied Intelligence 及 Intel 委託，由 Forbes Insight 於 2018 年 7 月進行。為一項針對 305 位企業領袖的全球調查，其中有超過半數是資訊長、技術長及分析長。

（首圖來源：Max Pixel，CC licensed，本文開放合作夥伴轉載。）

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2017 年，阿里巴巴創辦人馬雲提出「零售」將消失，取而代之的，是以消費者為中心的「新零售」。同時間，擁有逾 40 年歷史的中租控股，也在思考如何用數位服務，從消費者為核心出發，幫助商家創造最大的零售業績？

經過內部籌劃，與外部廠商尋求合作，2018 年 2 月，中租控股旗下經營消費巿場分期付款業務近 20 年的仲信資融，與 Yahoo 奇摩合作，推出「線上分期付款」服務，提供沒有信用卡或不想占用信用卡額度的消費者，也能分期輕鬆付款，提早擁有理想之物品。

不僅如此，仲信資融提供的彈性額度，也幾乎是現行銀行一般信用卡難以匹敵。例如，購買高達 99 萬元的重機能進行分期付款，上線迄今，已創下交易案例，而且，也讓 Yahoo 奇摩的平均客單價爆增 6.3 倍，引爆話題，吸引其他電商及商家的關注，進而與仲信資融接觸，洽談合作的可能性。

在 Yahoo 奇摩合作案一砲打響，帶動氣勢之下，9 月間， 仲信資融正式對外宣布推出「中租零卡分期」品牌，以及，商家與消費者各一款專用 APP，從過去線下經營商家的模式，進而直接迎向消費者，提出訴求；並透過數位新科技，引導消費者運用該款 APP 的定位搜尋功能，找到與仲信資融合作的商家，促成雙方的接觸。

零卡分期導入 500 萬無卡潛在消費族群，商機高達 2500 億元

仲信資融副總經理張銘聰分析，台灣消費者中有兩大主力族群特別需要零卡分期的服務。一、沒有信用卡，卻有消費及還款能力的消費者；二是信用卡額度不足者，例如 20-30 歲收入有限，或是，低底薪、高獎金性質，例如櫃姐、卡車司機、自由業、設計師等，無法拿到足夠的信用額度者。

張銘聰說，「大家總以為每個人都有信用卡，其實錯了。」台灣 2300 萬人口，扣掉約 1 千萬持有信用卡人數，再扣掉退休及未成年族群，2008 年雙卡風暴也讓 50-60 萬人至今無法申請信用卡，估計總數約有 500 萬零持卡，他們仍具有不可小覷的消費力，以每人平均額度 5 萬元，就是 2,500 億元。

事實上，仲信資融經營這群消費族群的時間已經長達近 20 年，張銘聰指出，「而這一塊消費人口，正是中租長期累積的經驗值和專業，我們對這樣的消費生態系很有信心。」

在信用卡分期都還不普遍的年代，中租看到機車行提供給機車族的分期方案，利率高達 3-4 成，不僅消費者的負擔重，機車行也必須承擔消費者不還款的風險。為此，仲信資融從中擔任媒介，消費者不只免辦卡，手續簡便、審核快速，還可運用便利商店等多元管道繳款，為機車行與消費者帶來便利。

逐步擴大合作業別，發揮資源，為社會盡一份心力

近年來，從機車產業開始，一路將線下分期擴展至家電、醫美、3C、補習課程、寵物醫療等各個領域。而且，在承做過程中，仲信資融秉持善盡企業社會責任的精神，希望將資源發揮在有助於社會發展的項目上。

張銘聰舉例說，苗栗偏鄉有位外籍配偶的單親媽媽，月入不到兩萬五千元，獨立扶養四個女兒；她想買一套升學補習教材給孩子們輪流使用，但是，信用卡額度不夠，銀行更不可能貸款給她，仲信資融特例通融核准她的分期付款案件。

「教育是投資國家的未來，七萬元的國中三年教材分三十六期，每月付兩千多，占這位外配媽媽的可支配所得十分之一，在她負擔範圍內。藉由幫助她，仲信資融也為社會盡一份心力。」張銘聰表示。

商家可以創造更多成交率，消費者貼心服務需求也被滿足了

基於回饋社會的出發心，提供消費者更為便利的 APP，相信將擴大運用效益。消費者下載「中租零卡分期」APP 後，加入成為會員，申請消費分期額度，經仲信資融快速審核後，再到店選購商品，即刻完成交易，不僅消費者受益，商家也搶到更多業績。

而這樣龐大的商機，對國內許多商家來說極具吸引力，也是中租的零卡分期生意能從線下走到線上的主因。而適合零卡分期的產品或服務很多，且往往出乎意料。例如台灣電動車大廠 Gogoro 就利用零卡分期的服務，增加顧客的購買意願。當客人上 Gogoro 門店賞車時，銷售員就會先推薦客人要不要同步確認自己是否符合分期資格，在賞車期間同時確認。若確認資格，購車的價格門檻降低可提升客人購買意願，成為一種創新的促銷方式。

除此之外，張銘聰說，零卡分期還能幫廠商加速去化大件商品。他舉例說，消費者替家裡佈置汰舊換新時，原本的預算只夠買一套餐桌椅，但又相中喜歡的沙發，加一加一口氣要掏十幾萬元，通常會打消念頭。這時候，買家的採購需求無法一次滿足，賣家能到手的業績也打折，透過中租的零卡分期方案，一下子就解決了消費者的預算限制。

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室內設計、車輛改裝、醫療美容，也是同樣的道理，商家提供分期付款的工具，客人就不必因為預算不足，下次再跑去其他店家消費。例如，中租與裝潢業者合作，本來消費者只有一小筆預算預計只改裝客廳，裝潢設計師整體規劃連廚房和臥房一起改，預算就要提升了。如果沒有分期付款，消費者客人可能會等 5 年後才裝修廚房和臥室，屆時，還不見得會再找同一家裝潢業者。

新零售彈性付款模式，降低商家風險更能有效促進顧客購買意願

換言之， 零卡分期不但降低了消費者的採購門檻、也替商家招來原本拿不到的更多生意。而且，另一方面，零卡分期的風險全部由中租承擔，商家絲毫不須擔心收不到款。

除了前述提到的裝潢、訂製化家具、婚紗照等傳統的零售業之外，中租控股數位金融發展組協理吳建頤指出，「過去中租沒有配合的業種，例如癌症治療餐，或是高單價的新創產品，甚至部落客的推薦商品，現在也已加入零卡分期的陣容。」

吳建頤解釋，新創公司研發的產品，如果單價太低，很容易被對手抄襲，失去競爭力，多半是以提高價格，拉高競爭門檻，例如一件新創 3C 產品 3-5 萬元，有了分期付款工具，消費者更願意支持新創，而新創也能維持自己的利基。

截至目前為止，有一萬多的商家與中租合作「零卡分期」，每個月平均產生交易的至少有 3,000 多家，累計百萬位消費者，交易金額超過 500 億元。如今，進一步拓展到線上，推出虛實整合平台，顛覆傳統模式，讓更具彈性的付款工具普及到更多商家，加惠消費者；這對於消費者、優質廠商和中租來說，等於創造了三贏。

（本文開放合作夥伴轉載，首圖來源：Pixabay）

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隨著亞太洗錢防制組織（APG）抵台正式展開評鑑，反洗錢這個議題也再度躍上檯面，成為台灣金融圈熱烈討論的話題。如何善用新型態機器學習技術來防制可疑洗錢交易，也成為金融業引進智能科技的新型態手法。

過去二年來，洗錢防制在金融圈熱度不減，一來因為美國金融服務署 (DFS) 開始針對國內外各知名銀行，針對洗錢防制疏失開罰鉅額罰款，震驚整個台灣社會；二來則是 APG 評鑑結果將關乎台灣金融業的海外市場業務競爭力與國際形象，因此從政府到產業界都非常重視這一次的評鑑。

台灣反洗錢二大挑戰：人力成本、客戶體驗

然而，銀行為因應監管機關法規，從上到下所受衝擊之大，實非外人所能想像。為遵循法規要增列的洗錢調查或身分確認作業流程，不僅造成第一線行員的工作量激增、加以目前許多銀行所採用的反洗錢系統誤判率高，甚至沒有導入系統，也讓監控效率不佳，隨之，經辦人員也因反覆的調查詢問引發顧客負面情緒，直接帶來服務聲譽的影響。

為此， 全球數據分析領導廠商 SAS，台灣業務支援部首席顧問暨國際公認反洗錢師林詩敏直指，為了能夠做到洗錢防制的法規遵循，「人力成本」、「客戶體驗」即是台灣金融業在面對洗錢防制上的兩大挑戰。

林詩敏進一步說明，洗錢防制為高度勞力密集的產業，在沒有系統輔助的情況下，規模較大的銀行每天可能有高達 8,600 件疑似洗錢的案件，平均一件處理 5 分鐘, 共需 716.67 小時。一個行員每天工作 8 小時, 平均需要 89.6 人去做進一步確認，換算下來，每個月要付出新台幣 600 萬元的人力成本。

伴隨人力成本而來的另一個挑戰就是：客戶體驗。前述提及，被系統篩檢出來疑似洗錢的交易，需要銀行致電客戶確認交易細節，以便進一步判斷是否為洗錢交易。即有行員曾在社群網站表示，自家銀行定義的態樣為單日多筆小額轉帳金額，就得去電確認，然而現有許多客戶是職業遊戲玩家，每天靠著販售約單筆 50~100 元虛擬寶物營生，同一日內同一個帳戶就有好幾筆轉帳收入，於是同樣的人名每隔 2 到 3 天就會出現在反洗錢報表上，即便明知不是洗錢交易，也只能按照程序打電話，造成客戶反感。

因此，在顧及人力成本及客戶體驗的情形下，如何遵循法規，降低被鉅額裁罰的風險，是當今金融機構需面對的課題。

「人工智慧與機器學習技術，正可協助台灣金融業克服這兩大挑戰的關鍵。」林詩敏提出觀察。

結合機器學習技術 – 「快、廣、準」達到反洗錢效益

一般反洗錢系統，只是單純從系統所設定的參數去篩選交易，只要符合參數設定就可能是異常交易，這種非白即黑的作法，沒有考量到交易背後的其他可能因素，難免容易出現誤判。

林詩敏補充，為了解決誤判問題，反洗錢系統要能有人工智慧與機器學習的底層技術，從大量交易資料中偵測真警示與假警示，並歸納出異常資料的特徵值 (pattern)，進而判斷該筆交易為洗錢交易的風險值，數值越大，越有可能是洗錢交易，也是銀行要優先確認的對象。

為了讓機器學習，分析資料的面向廣度跟連結度要夠，須結合客戶型態、帳戶型態、帳戶特性、產業別、帳戶餘額、地理資訊（如：避稅天堂）、郵遞區號、交易產品類型（非面對面交易，如：網銀轉帳）等資訊去做判斷，並加入自主學習誤判的變因，才能達到精準。

除了交易監控 AI在洗錢防制上的更多應用

除了上述交易風險之智能警示外，AI 其實還可拓展更多應用：

第一、應用非結構化分析，做出預警偵測

定期分析新聞、社交媒體和網絡的文字資料，可於重大事件發生時，及早防範犯罪嫌疑客戶蓄意脫產；或利用分析進出口提單文件文字，了解商品中是否有軍民兩用品或是高風險貨品，以進一步調查是否涉及貿易融資洗錢。

第二、洗錢網絡圖分析

在偵測異常交易時，還會結合客戶資料與其交易對手和關係人所形成之社群網絡 (Social Network) 做進一步分析。舉例來說，一筆幾千萬的轉帳交易，如果交易對象是大型企業可能沒什麼特別之處，但若是兩三筆千萬帳款的資金流向，層層追溯在幾個企業戶背後卻有共通的個人親友戶，就有可能是異常交易。

第三、自然語言處理自動生成報告

金融機構被要求在發現客戶所進行交易有「可疑」之處時，就要提交可疑交易報告 (Suspicious Activity Report SAR)，否則將招致裁罰，因此如能利用 AI 結構化與非結構化技術自動生成初步報告，將可有效提升作業效率。

第四、交易監控閥值校準

應用統計方法，透過客戶分群與交易監控最適閥值分析，以降低警示量。在開始導入洗錢監控態樣前，金融機構需要針對各個洗錢樣態監控條件門檻，進行適當的客群與監控門檻值分析。舉例來說，個人帳戶與法人帳戶的交易行為通常不同，若以相同的監控門檻進行偵測，則容易造成大量的誤判警示，因此應該將具有類似特徵的客戶進行分群後，再定以適當的門檻。這樣的分析過程也呼應了「以風險為基礎」的原則與精神。

除了初始上線的洗錢態樣之外，金融機構也應定期對既有監控態樣之監控門檻值進行校準，瞭解是否有低於門檻值以下的洗錢漏網之魚，或是有調校門檻以降低警示量的機會。

據國外金融業者統計， 導入具有機器學習能力的反洗錢系統，在交易監控的作業成本、人力與時間上，最高可降低 70%~90%警示量 。 根據 SAS 協助日本三井住友銀行，導入人工智慧反洗錢系統的經驗，林詩敏指出 AI 在監控詐欺上主要帶來的三大效益：「快、廣、準」。AI 能支應高運算量，自動找出風險高的交易，以更低的成本提高偵測效率，達成「快」制惡；在「廣度」部份，正所謂道高一尺魔高一丈，犯罪份子的洗錢方式不斷在改變，而透過 AI 不斷自主學習，還可能發現未知高風險的洗錢行為，有效擴大偵測範圍。最後因為機器智能為整理系統增加「精準度」，降低誤判率，讓企業能真正迎合法遵要求，降低名譽損失。

林詩敏強調，人工智慧提供給企業的視野將愈來愈廣，從拓展業務到詐欺監控，攻防兩方皆可成助力，尤其在反洗錢業務上，更可讓員工專注偵察策略的制定，免於操作性工作帶來的負面情緒，讓企業外部商譽與內部員工生產力都可提升。

（本文開放合作夥伴轉載。）

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超越摩爾定律主宰的量子運算技術，成為美、歐、中等技術大國高度關注的前沿技術發展。未來五年「量子運算」相關研究將大鳴大放，台灣科研機構與產業也應該同步關注的國際發展趨勢。科技部主辦 2018 未來科技展 Future Tech「量子電腦論壇」，解密量子電腦神秘面紗。

半導體的摩爾定律即將走到盡頭，大家殷殷期待救世主出現，而「量子電腦」被寄予厚望。它的理論基礎「量子」，曾讓在科學界有神級地位的愛因基坦說是：「鬼魅般超距效應」。如果連物理大師都有如此說法，可見量子電腦相關技術的影響力被整個社會高度期待。

IEEE 量子運算委員會主席、量子運算新創公司 Strangeworks 執行長威廉赫立 (William Hurley) 上個月在美國知名科技媒體 TechCrunch 發文形容：「量子運算是 21 世紀的太空戰爭」，而要了解這場戰役的重要性，必須先從「量子」談起。

從物理學上的「量子理論」開始講起

所謂的量子理論，是在原子和次原子的層級來解釋能量和物質；以電子為例，古典物理學偵測到一個電子，發現它在某個位置，便認定它一直在那裡；但量子理論則認為，當我們不去偵測電子時，它的波函數是散開的，四落在不同地方；一旦我們再去看它，電子又會出現在某一個位子。甚至同一時間以不同儀器觀察，也會看到不同樣貌。

東方的讀者有沒有一種似曾相識之感？量子理論所要闡述的，宛如佛教心經所說：「不生不滅、不垢不淨、不增不減」；只不過換成了量子，它是「又生又滅、既垢且淨、增增減減」。也就是粒子或物質在同一時間可具備多種狀態，正因為這樣的特性，隨之而來的應用就有無盡想像空間，在這眾多應用中，其中之一就是被視為摩爾定律救星的「量子運算」。

傳統的電腦運算是兩位元，非 0 即 1, 再利用 0 和 1 的排列組合來進行運算。量子運算則打破二元界限，「量子位元 (quibit)」可以同時是 0 和 1, 就像硬幣的正面是 0, 反面是 1, 把硬幣扔到空中，它不停在正反面間旋轉，兩種身份便同時存在。甚至量子位元還能疊加，具有 0+1+1+0….. 的延伸特性。

傳統電腦的運算步驟會被位元數所限制，例如要找出 4 位元的某組數字，傳統運算最多須嘗試 16 次才能找到答案，量子電腦只要 4 次就搞定；20 位元的某組數字，傳統電腦最多要嘗試 100 萬次，量子電腦只要 1000 次。

量子電腦走出象牙塔，箇中關鍵是「機器學習」技術發展！

Hardward Club 合夥人楊建銘指出，過去一直被關在學術界象牙塔裡的量子電腦，近兩年之所以突然成為熱門話題，最大推手是「機器學習」。因為神經網絡的矩陣乘法，若以二位元電腦來運算，硬體需求將呈指數成長；不過若換成量子電腦，僅呈線性成長，不被硬體需求所限制，未來可以走的路更長更遠。

國際巨頭把量子技術發展當成新一代太空競賽在看

目前各國政府、科技巨擘都在瘋狂投入量子電腦的研發，彷彿一場登上太空的軍備競 賽。根據英國經濟學人雜誌的調查， 2015 年對全球總計對量子電腦的國家級投資達到 17.5 億美元，第一名是歐盟的 6.43 億美元、其次是美國的 4.21 億美元、中國的 2.57 億美元、德國的 1.4 億 美元。這還不計入未公開的機密研發投資 。

歐盟在量子運算領域已有長達十年的研究計畫，今年開始，歐盟更將投入 10 億歐元成立「量子旗艦計畫」；牛津大學、荷蘭理工大學等學術界也來參一咖。美國的量子運算技術領先，不過卻缺乏國家支持的力量，今年已受到國會重視，大力投入。另外，加拿大、澳洲政府的官方投資也在上億美元之譜。中國雖公開表示，十年內量子運算的成果要超越美國，中企如阿里巴巴、騰訊也宣佈相關計畫，不過一般認為中國處在「跟跑」的狀態。

科技大廠包括 IBM、Google、Intel、微軟等也積極開發自己的量子電腦硬體；IBM 最近甚至大膽預言，三年之內量子電腦的效能將超越傳統電腦。有趣的是，量子運算新創公司 Rigetti 今年推出了「量子雲端平台」，揪大家一起來開發量子運算，眾志成城，希望更快實現各種應用。開發者可在這個平台上測試演算法，Rigetti 還提供 100 萬美元，誰先開發出量子運算的商業應用，就能抱走獎金。

各界也在攜手發展量子運算的標準，例如 IEEE 標準協會的量子運算小組，就正在發展兩項標準，一是量子運算的定義，讓大家能用同一語言溝通。二是效能評比標準，用來比較量子電腦和傳統電腦的效能差異。

量子電腦的幽冥級算力，雖讓各界期待，但目前仍有瓶項待克服，如何創造出量子，並讓它們存在得夠久來完成運算，都是挑戰。

威廉赫立表示，量子運算的目的是輔助並擴展傳統運算的能力，它不會取代傳統運算，而只是一個執行特定功能時更有效的新工具。事實上，量子電腦還須要傳統電腦的支援，例如在進行系統優化時就須仰賴傳統電腦。

他認為，量子電腦在能源、金融、航太領域，將更能帶來突破，幫助人類治療疾病、改善金融市場運作、解決交通問題等；最明顯的例子是，透過量子運算，新藥開發的過程能夠加速；或者大氣模型的判斷可以更準確，幫助我們追蹤或解釋氣候變遷的各種變因。「我把這類應用稱為『人道精神』的量子運算，期待這個強有力的新科技，能用來造福人類。」

從 PC 傳統電腦跨入 QC 量子電腦
誰才是未來新技術強權？
未來科技展-量子電腦論壇即將登場
12/15（六）10:30~12:30 >> 立即報名 <<

（首圖來源：Wikipedia，本文開放合作夥伴轉載。）

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3D 列印在生物醫學應用上有了重大突破，國家實驗研究院儀器科技研究中心（儀科中心）於 29 日正式發表，與三鼎生技共同研發的「生物 3D 列印骨骼重建系統」，改善傳統口腔癌手術時間冗長、術後顏面容易變形的缺點，讓口腔癌患者在接受治療之餘，也能保有自信與笑容。

根據衛福部統計，自 2016 年起，口腔癌已成為男性腫瘤發生率與死亡原因的第 4 位，且有逐年增加及年齡層下降的趨勢， 如何提高口腔癌治療品質，已經成為台灣醫療產業重大課題 。過往，口腔癌患者除了接受化療或放療外，還可能會切除被癌細胞侵蝕的顱/顏面骨，再裁切小腿或手臂的腓骨或橈骨，進行顏面的重建。

科技部次長謝達斌指出，這種手術方式重建出來的顏面骨，與一般正常顏面骨的形狀不完全相同，導致患者術後經常有社會適應的問題，如今透過 3D 列印技術的應用，使用經過美國食品藥品監督管理局 FDA 認證之生物相容性骨骼填充物、病患自體生長因子與生物膠體作為列印材料，就能直接列印出病患自己下顎骨輪廓的 1:1 下顎替代骨。這不僅是醫療產業的重大革新，更是口腔癌患者的福音，能夠維持病患術後的生活品質。

由於「生物 3D 列印骨骼重建系統」所使用的列印材料中，生物膠體必須在 5~10℃才能維持液態，而生長因子卻必須在 37℃才能維持活性，為了克服這兩種材料在貯存溫度上的差異，國研院儀科中心特別發展出「兩段式智慧溫控系統」。

國研院院長王永和進一步說明，智慧溫控系統可以自由調配溫度，用低溫保存生物膠體並嚴控制管路溫度以維持其流動性，同時將 3D 列印成型區控制在 37℃，以列印出維持生物活性之人工替代骨。此外，「生物 3D 列印骨骼重建系統」還搭配機台狀態與模型製作的遠端即時監控系統，讓醫師能夠隨時確認模型製作進度，藉此評估與掌控手術時程。

儀科中心副研究員蔡心怡強調，對口腔癌患者而言，使用「生物 3D 列印骨骼重建系統」進行顏面骨重建，主要有兩大效益：第一、省去開刀取出小腿/手臂的腓骨或橈骨的過程，不但能縮短一半的手術時間，也減少傷口數量及肢體復原時間。第二、可以根據病患下顎骨缺損處量身打造，製作出完全符合缺損處形狀的人工替代骨。對此，雙和醫院牙科部主任黃茂栓也頗有同感，他認為，3D 技術可以比較精準地模擬骨骼角度，讓重建出來的顱/顏面骨骼與原本沒有太大差別，維持顏面外型不變。

目前「生物 3D 列印骨骼重建系統」已完成工程驗證，更成功地推廣至東南亞，三鼎生技董事長歐耿良表示，希望能藉此機會將台灣生技醫療產業帶到國際市場，至於在台灣，未來將與臺北醫學大學附設醫院合作進行後續臨床試驗，預期將能廣泛應用於各種骨骼移植手術，造福口腔癌及其他骨骼病患。

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2000 年，全球網路泡沫化、台灣也正好進入實質薪資成長大幅落後於實質經濟成長的惡性循環中。在長年依賴資通訊產品出口作為經濟收入主體後，當資通訊產品價格在全球市場競爭力卻愈來愈低；同時，國際原油價格持續上漲的大趨勢導致民生消費品價格不斷上漲，最後的結果就是社會生產力成長，但整體薪資停滯、投資停滯、人才持續外流的惡性循環。

「突破台灣經濟發展困境的解方，以及下一步方向在哪裡？」

從亞洲四小龍的頂峰開始走下坡，近 20 年來，台灣社會試著尋找這個答案。

2000 年進入社會的六年級後段班，以及在他們之後的新世代們，來不及趕上 90 年代的電子出口產業榮景巔峰，卻又同時面對創新競爭受限的法規制度環境，只能用一整個世代多元的人生職涯選擇，共同堆疊累積，嘗試著理解台灣的困境、一起為下一代尋找可能的方向。

《BuzzOrange 報橘》創辦人戴季全與 AppWorks 之初創投創辦人林之晨，都是 2000 年進入職場的一代，在各自創業超過 10 年、也關注台灣產業創新超過 10 年後，兩人聚首，分別以新媒體人和新創投業者的身分，一起思辨台灣的下一步。

兩人都認為，台灣要跳脫發展停滯的困境，要讓社會擁有創新創業的基因與環境，產業才有每三到五年一次演化突變的能力，才能避免經濟發展停滯的惡性循環。

林之晨從全球產業變遷來分析，mobile internet、AI 跟 Blockchain 時代，受到衝擊的不只是台灣，但台灣過去的成功元素，的確成為我們面對這波挑戰最大的罩門；過去在硬體時代練就的「針對某一個既定的標準做出產品」的 DNA，如今已經不適用。

戴季全在對談過程中，從政府推動的培育台灣獨角獸政策，反思台灣要培育能夠迎向新時代挑戰的 DNA，真正缺乏的是「 鼓勵競爭、歡迎資金投資與人才培育」的環境，而這正是他們這一代創業者努力在台灣倡議與推動的。

「創新，必然的動力來源是很競爭 。」 想要走出產業困境，台灣社會必須勇於面對一個開放與競爭的環境與體制，然後，我們才有可能走出一個新的方向、新的未來。

採訪：戴季全   文字、整理：鄒昀倢

「如果企業本身不新陳代謝的話，競爭力就會越來越弱，在裡面工作的人就會覺得越來越被剝奪、薪水沒有成長、前途沒有機會。」

流線傳媒社長戴季全（以下簡稱『戴』）：你從紐約回來已經八年了，AppWorks 從 2010 年草創至今，現在 AppWorks Accelerator 也進入第十七屆，這八年你看到什麼樣的台灣產業變化？

AppWorks 創辦合夥人林之晨（以下簡稱『林』）：最大的變化當然是越來越多優秀的年輕人，不覺得去宏達電、聯發科上班是他們人生最佳選項，他們會覺得出來創業或是加入新創公司是更好的選項。

另外一方面，我也看到更多國際創業者來台灣在這裡創業、經營台灣市場、建立 RD 團隊，這些是八年前看不到的景象。

戴：那這八年來什麼成就是你最自豪的？

林：這個月剛完成的第 17 屆 demo day 統計，現在活躍的校友公司（編按：AppWorks 加速器每一屆的校友成員，自稱為『AppWorks Mafia』）總共有 328 家，員工總數超過 9500 人，所以就是說搬回來八年幫忙台灣創造的工作機會將近一萬個，這個是我最驕傲的一件事。

戴：那你覺得從潛力值來看，台灣在創新的範疇可以創造出來的工作機會最多可以到多少個？

林：這很難說，有一些企業已經是中大型公司，也不能叫他是新創。台灣 1,100 萬的就業人口，有 75% 在中小企業上班。如果企業本身不新陳代謝的話，競爭力就會越來越弱，在裡面工作的人就會覺得越來越被剝奪、薪水沒有成長、前途沒有機會。我們在這個過程當中可以去創造新的、有競爭力的公司，讓更多人能夠參與新的產業成長，能夠分配到的收益比較大、前途比較有機會，我覺得這個是比較重要的貢獻。

但台灣的失業率也不高，在中小企業工作的人口比例也相當穩定的，這個結構倒也不是我們想要去改變的。

戴：有很多人說 AppWorks 是台灣的 Y Combinator，那 YC…

林：我們一直說 YC 是美國的 AppWorks 哈哈哈，開玩笑的。

戴：哈哈哈！YC 有一個投資理念是他們並沒有急著或是想要讓他們的企業出場，那這是不是一個長期持有的投資概念？從另外一個角度來說，AppWorks 在台灣也是持同樣的投資理念來投嗎？

林：是，而且我們還做得比 YC 更極端。事實上我們的 Acclerator（編按：中譯加速器）跟 YC 最大的不同是，YC 一進去就要新創公司收下 15 萬美金，給出 7％的股份。每一個公司都必須要拿 YC 的錢，那也就是相對的有一定義務創造投資的收益給 YC。

在 AppWorks 所有的團隊一進到這個加速器，不用給我股權，也不用強迫拿我的錢，也不需要強迫付我租金，它是一個完全免費的加速器。所以當我們在幫助這些創業者的時候，就是全心全意地幫助這群新創公司，幫助台灣創造經濟轉型的動能跟就業機會。

我們認為一個創業者的 lifetime 也不會只有創立一家新創公司，他會創 2、3、4，甚至 5 家、10 家公司。我們希望幫助他在早期的時候學習到更多關於創業的精髓，幫助整個人生創業的 career 更成功，創造更大的 impact。所以不管是對跟創業者之間的關係，或是對人生 long term 的想像，我覺得是比 YC 還更極端的。

「全世界目前對獨角獸的定義是承襲美國一種非常狹義的定義，我們要打破這個狹義的定義。」

戴：行政院賴清德院長提出，台灣政府要傾國家之力，培育出自己的「台灣種獨角獸」。 其實我創業的早期，也曾希望自己成為獨角獸；我相信很多有企圖心的創業者都有過這樣的想法。這幾年針對獨角獸培育也有很多討論，你覺得台灣這個地方適合發展創業獨角獸嗎？如果不適合的話，台灣欠缺的條件是什麼？

林： 第一個，我覺得全世界目前對獨角獸的定義是承襲美國一種非常狹義的定義，價值或估值十億美金的未上市公司叫獨角獸。這個定義為什麼很狹隘呢？ 美國經濟體是台灣三十倍大，假設大家都只做國內市場，在美國市場裡面要成立一個估值十億美金的獨角獸，其實是比台灣容易三十倍。

當你用這樣的角度去量身高的時候，會發現說美國人達到那個身高的比台灣人多很多。 我們要打破的是對獨角獸狹義的定義，其實獨角獸是一種對社會有相當大影響力的成功，是一種非常特殊的存在，倒不一定要用十億美金這樣的估值去看他

為什麼培養極大成功的企業對社會很重要，對於年輕人來講，都是看到那一兩家成功的故事而有啟發而想要有為者亦若是。大家不會去看 AppWorks 有 328 家公司，他不會覺得有 328 家、528 家公司干我什麼事這樣子。

但如果說 AppWorks 有一家公司，例如 EZTABLE 從 AppWorks 第一屆出來，變成了台灣第一家線上訂餐的龍頭，現在又去印尼發展；又譬如說 AppWorks 有一家 CHOCOTV，變成線上看劇的龍頭、又被 Line 投資，才會啟發年輕人想要有為者亦若是。這個用意倒不是獨角獸本身，而是他的外溢效果、包括經濟成長、就業機會，包括獨角獸對下一代年輕人所產生的啟發作用，甚至包括教育一整代的工作者，這些都是這種巨大有影響力的公司帶來的外溢效果。

戴： 因為美國已經有很多波的獨角獸上市潮，看起來明年又有一波，像 Spotify、Airbnb、Dropbox、Uber 都是美國新一波獨角獸上市公司名單。更前期還包含 Yahoo、Amazon、Google、Facebook 等等…… 台灣好像在這幾波全球獨角獸浪潮裡好像都缺席了，你看是什麼原因？

林：這有兩個點，第一個點我要回到在「美國十億美金的獨角獸」與「台灣十億美金的獨角」獸成功的幅度差太遠。在台灣必須要 30 倍的成功才會達到十億美金，那美金跟台幣剛好是 1:30，如果把那個美金除過來，其實在台灣有達到十億台幣的市值或是估值，就等於在美國十億美金那樣的成功。

看台灣幾十年的歷史下來，每年都有很多公司達到十億台幣的估值或是市值，但是這些公司在台灣沒有獲得一樣大的關注。因為我們的市場比較小、人口比較小，美國有三、四億人口，假設每個人能關注的公司一樣多的話，美國人能夠關注的公司就是台灣的十幾倍。台灣雖然有很多達到十億估值或是市值的公司，但他們得到的關注沒有這麼多，因為台灣的人口比較少。

第二個，如果不要去談台幣獨角獸要去談美金獨角獸，大部分的垂直市場來講台灣都太小了，它必須要是一個區域級的成功故事才有機會得到關注，那你就必須去探討，為什麼台灣過去這幾年比較沒有產生區域級的成功。

台灣過去在 PC 或是手機的時代比較容易能夠產生區域級或是國際級的成功故事，是因為以前 PC 跟手機的標準規格是比較固定的，所以以前只要做出符合規格的硬體就有機會可以賣給下游的廠商，對於台灣人來講，那個時代要去做全球市場的公司是稍微比較容易的。我只要能在那個零組件裡面做到數一數二好的就可以賣給全世界

現在進到 mobile internet（編按：台灣譯為行動互聯網），或是 AI 跟 Blockchain 時代，是沒有固定規格的。必須要做某種 service 吸引消費者來用，或是要達到某種 SaaS（編按：台灣譯為軟體即服務）要可以賣給很多中小企業，達到某種規模經濟。這是另外一種 DNA ，所以 台灣過去在硬體時代練就的「針對某一個既定的標準做出產品」的 DNA ，到現在 mobile internet、AI 跟 Blockchain 時代不適用，所以台灣正在重新學習這個 DNA。

「一個生態系或是城市，創新發展得比較好，必定這個城市競爭比較激烈。」

戴：你認為這個新的 DNA 核心或是要素是什麼？是創新嗎？

林：創新是結果，當我要做一個產品，對於消費者來說，它比前一代產品更好用十倍、百倍，必然我不能做得跟它一樣，一定要做得比它更新更好的東西，所以他是一個結果。那是為了要達到更好的產品的必然結果。

但以前在做零組件的時候不用創新，只要做一樣的規格就好，所以以前的創新比較是「製造方式的創新」，也就是所謂的 process innnovation（編按：譯為流程創新），意思就是要做到同樣的 spec 要怎樣透過某種技術跟方法，達到比較低的成本、比較高的效率、比較高的 throughput （編按：台灣譯為產出，意指一個系統如機器、工作中心、工廠、工廠群在單位時間內的投入產出量，即流過系統的量）去做到。但是在現在要做的 mobile internet、AI 跟 Blockchain 是 product innovation（編按：產品創新），甚至是 platform innovation（編按：平台創新）。

戴：那美國 AppWorks（編按：戴在此意思是 Y Combinator）的創辦人 Paul Graham 曾經聊過一地要培育新創，當地的人口與城市必須要備有相當的條件，並不是說任何一個城市或是產業脈絡都一定可以發展出適合培育新創服務的生態圈，你認同這個觀點嗎？假設是的話，你認為台灣哪個城市或是哪個區域比較接近這個條件？

林：更精確地講，一個生態系或是城市，創新發展得比較好，必定這個城市競爭比較激烈。因為競爭比較激烈的地方，每個人就必須要要更快速的發展下一代更新更好的東西， 所以如果你覺得一個城市他夠創新，必然的動力來源是很競爭 。

戴：鼓勵競爭嗎？

林：對，必然是一定有某種因素去形成競爭的激烈程度比較高。

不然就是這個地方的進入門檻很低，所以很多人都要做自己的產品或是商業模式。或是這個地方有比較多的人才流進來，例如有一個大學像史丹佛，吸引世界人才都來這裡念書。人才念完書都想要參與這種新經濟的發展。因為他們都很聰明，所以讓這個地方充滿競爭。要不然就是資本的供給，厲害的人都來這裡募資，募完資都留下來在這邊創造產品或商業模式造成競爭。 通常都是客觀的環境來促成競爭，特別的競爭就會促成創新。

戴：所以我做個小結。第一，環境要鼓勵競爭。第二，要歡迎人才進來，看起來最重要的要件是大學，甚至不是只有新創企業，在大學這個時間點，年輕人的可塑性與適應性比較高，所以要從大學著手。第三，資金匯聚的能量規模要具備。

過去這幾年，我們在新創圈一直有一個聲音是說台灣的資本市場不夠開放，你覺得現在還是這個狀況嗎？

林：台灣的資本市場不夠開放其實有好多問題。資本市場有上下游，上游的創投或是天使投資人有個世代交替的問題。台灣現在比較活躍的創投都是成立在 8、90 年代，進到這個時間點他們的資金規模都比較大，規模超過一億美金，因此投資的規模都比較偏晚期。

台灣過去 20 年缺乏新的創投管理公司起來，這是資本市場上游碰到的問題。像 AppWorks 這樣新型態的創投，我們 6 年前（2012 年）募第一個 fund 的時候是 3.2 億台幣、4 年前募第二個 fund 的時候是 15 億台幣，我們現在募的第三個 fund 才會募到 30 億台幣左右的規模。每一個創投基金都會走過這個過程，矽谷的資本市場上游生生不息是因為一直有新的創投出現，他們都是從小的 fund 開始，因此投的也比較早期，後面創投越做越大，就會去投晚期。

下游我們碰到的問題是資本市場 IPO 的遊戲規則非常的不現代化。你看美國 IPO 市場的規則不斷在因應時代潮流，更新他的遊戲規則，甚至現在連香港市場都跟上，但台灣的遊戲規則一直無法更新，非常地緩慢。他也造成新經濟的公司跟台灣的 IPO 市場非常的不 fit，這也造成說台灣上、下游市場各自有各自的問題。

戴：如果舉一個比較當代的例子，是不是因為這個問題才讓 PCHome 沒有足夠的子彈跟蝦皮對打？

林：PCHome 沒有足夠的子彈跟蝦皮對打，最核心因素是因為他是一個 local 公司。公司要有很高的市值，投資人要看的不是現在的營收與獲利，是在看未來所能產生的獲利折現，所以如果說 PCHome 是一個台灣的成功故事，大家就會想台灣的屋頂在那裡，用這個屋頂把它折現回來後，他給你估值就會這麼高，募資時就做不多。

PCHome 在資本市場上無法用很便宜的資金成本募得很大的資金，是因為自己就是一個 local 公司。想要解決這個問題，他們必須要變成一個 Regional（編按：意指區域型）的公司。他的屋頂要放大十倍一百倍，折現回來的市值就會是五倍十倍，能募到的資金就會多。這個問題的核心是這樣。

「台灣下一個三十年必須要扮演大東南亞的一員，讓國際把大東南亞的研發總部設在台灣。」

戴：你是因為基於同樣的理由開始要讓 AppWorks 在印尼拓展第一個海外分店嗎？

林：這是一個理由。最大的理由是我覺得台灣下一個三十年必須要扮演大東南亞的一員。三十年前我們看到中國改革開放崛起，那時候我們跟中國政治上互相矛盾，但是台灣跟國際喊出大中華地區的概念。大中華地區沒有簽任何協議的，但是我們喊出想像的共同體。歐美公司看到這個，覺得 make sense 、認同這個理念就來台灣設立公司，然後輻射整個中國市場，台灣就在過去三十年中國改革開放的紅利當中得到很多好處，我們協助中國成長。

但時至今日，中國雖然經濟成長放緩，但內在經濟相對穩定發展前景很大；比較下，台灣只是中國的 1/20。很多企業把很多大中華總部搬到北京、上海，台灣反而就在大中華市場變邊緣化。往前看三十年，我覺得應該要改變台灣自己的經濟定位。現在東南亞這些鄰居，因為人口紅利、經濟正在成長，我們這個時間點應該要喊出台灣是大東南亞的一員，讓國際把大東南亞的研發總部設在台灣。

AppWorks 過去這八年立足在台灣。大東南亞有 6.5 億人口，印尼有 2.6 億人，所以印尼就是東南亞之首。我們要讓台灣跟東南亞更接近的話，可以把一隻腳站在台灣一隻腳站在印尼，用自己的力量就把兩個市場拉近一點，就可以讓越來越多企業把台灣跟印尼視為同樣的市場。久而久之就把台灣視為跟東南亞是同一個市場。這是我希望用個人的努力把台灣跟東南亞拉近一點，形成大東南亞市場。

戴：但為什麼是印尼，是因為他的人口數嗎？

林：印尼這個市場的 GDP 是 1.2 個 trillion 也是東南亞最大的經濟體。

戴：會不會經濟發展機會集中在都會區？

林：這是當然的，印尼百分之 40 的 GDP 還是來自於大雅加達地區產生。

戴：你有考慮過新加坡或是泰國嗎？

林：我有考慮過，但這是機會成本的問題。 如果可用未來的 3-5 年做一件，印尼是最好的選擇。

戴：你是從幾年開始思考往印尼佈局發展的？

林：AppWorks 開始去想東南亞是過去三、四年的事情，這段時間我們不斷往東南亞去參訪，也邀請當地團隊來參加我們的加速器。過去我們加速器幾乎沒有東南亞的團隊，到現在現在 AppWorks 有一半絕大多數是東南亞團隊，這是過去幾年累積下的成績。

戴：雅加達當地的工作環境怎麼樣？

林：印尼是一個 2.6 億人口的國家，大雅加達有 3 千萬人，你可以說 top 10% 的精英都集中在那。你到那裡時會發現當地的步調也很快。因為他們都是全國的菁英，都很有國際觀，英文都講得非常好。在接下來二十年、三十年的經濟大成長期，你主要要看的是這些創業火車頭的狀況。在大雅加達的感覺就跟大北京、大上海、大東京的感覺差不多。

戴：用這個比喻回來談，看起來在台灣是大台北區有機會嗎？大台北區其實是北北基桃，大雅加達區也是一個主要城市加上附近的衛星城市。照這樣的狀況來看，台灣的行政區域有沒有要調整，會不會比較符合現代大都會區的定義？

林： 其實我覺得台灣如果要講整個科技生態圈，應該要擴展到新竹。這是過去四十年科技發展的主力生態系。去量距離與人口數，基本上就跟矽谷 San Jose 到舊金山距離差不多 。 當然大雅加達的人口多很多，但一個科技生態系發展不一定要 3 千萬人都在科技業上班，去看 San Jose 可能是數十萬人在科技業上班，其他人提供生態系的其他服務。

印尼比較重要的是市場，他們的年輕人口、中產階級消費意識很高，很喜歡享受生活，在印尼的市場，大家如果去那邊發展是可以抓住中產階級崛起的過程。

「我覺得我們政府並不把鼓勵競爭作為施政的重要目標，但廠商越競爭對於民眾的就業與消費都是有好處的 」

戴：台灣在特殊的政治結構下，是不是應該要由中央主導你講的台北到新竹的大台北區創新生態系創建與發展？一我們不太可能短期去改行政區、二是地方首長很難有這麼大的政治格局，三是資本市場、大學等鼓勵競爭的環境條件，其實關鍵是在中央。

林：對，我覺得台灣比較大的問題是中央的問題。我舉個例子好了一直以來交通部很想要消滅 Uber，但這是鼓勵競爭還是打壓競爭？我覺得比較像是打壓競爭。 我覺得我們政府並不把鼓勵競爭作為施政的重要目標 ， 但廠商越競爭對於民眾的就業與消費都是有好處的。這部分來講的話台灣政府在這點上面可以再看更遠一點，這些問題好像比較從中央來的。

戴：行政院、地方政府都會編列預算，例如前瞻基礎建設。你會不會主張要針對人才提列具體預算，不是五年五百億那種，而是一個具體、針對教育的預算，以因應新經濟的發展與人才的培育？解決政府投資長久以來無法與產業、預算接軌的狀況。

林：我好想要八千億預算都花在教育上面。但其實投資人才不需要這麼多錢，傳統的觀念裡不覺得投資人才是在做建設或是拼經濟。

戴：因為傳統財報上無法認列。

林：時至今日，我們在計算 FDI（編按：外商直接投資 Foreign Direct Investment， 指外國企業為獲得利益在本地所作的經濟投資 ），我們沒有把外國人來台灣雇人才、訓練 RD 這件事情算在裡面。都是要算他來台灣投資廠房、設備，但那是二十世紀的方法。

我們現在的政府都還是強調在建設，例如要蓋一條鐵路上才感覺有在做事。雖然投資人才才是對國家最重要的事情，但感覺好像沒在做事。如果我們能夠改變那個心態，那個八千億都可以花在台灣人身上，讓年輕人參與研發，那台灣會有非常光明的未來。端看我們何時可以形成這個共識推動政府。

戴：我猜政府直覺會認為這是教育部的職責。

林：可以參考新加坡，現在社會就業前的教育越來越不重要了。資料科學家、社群編輯都是這 5-10 年才冒出來的新職業，學校都沒有這些科系。全國的國民在職涯中一直都需要再教育，訓練新的職能。

新加坡在 2015 年的時候推出一個計畫叫做「SkillsFuture」， 要當新加坡國民終生學習的範本。所以新加坡國民工作到一半，如果發現自己需要學習資料分析的工作才能當資料科學家，就可以透過這個計畫學習。我覺得現在台灣對於教育的觀點還是太卡在在 20 世紀，認為所有教育一定要在就業前搞定，但 21 世紀已經不是這樣的，所以這件事情不是教育部的責任，這是整個政府的責任，也是全國人民必須要有這樣的意識，這世界變太快了，每個人都應該要當終生學習的個體。

戴：現在的政府架構裡面，就業前的教育是歸教育部，就業後歸勞動部。

林：而且，勞動部的概念是「你失業了我來救濟你、失業了我來輔導你」，他們覺得失業是一種失敗，是一種社會負擔。但其實不是呀，21 世紀裡大家都是斜槓人生，有人工作幾年想要換工作轉換成另外一個職業路線、角色都是很正常的。對於國民的再學習態度，若還是「你很可憐我來救你」，那我們還有很長一段觀念翻轉的路要走。

戴： AppWorks Mafia 已經創造了將近一萬的就業機會，我知道這個數字比鴻海在台灣創造的就業機會還要多。我們這代很多同學畢業後都是到鴻海、台積電去上班，但我觀察到這一代的畢業生就業取向跟我們以前不一樣，新創企業提供了很多新的職務需求，例如資料科學家、社群編輯。從 2010-2018 年你們的 Mafia 生態系已經到了一個基礎，除了我們要鼓勵競爭，你認為，新創企業增加新形態工作機會能夠解決台灣低薪問題、競爭力不足問題嗎？

林：與其說新創企業，我會說是研發。

戴：你是指既有企業增加研發佔比？

林：如果把資料科學家視為研發人員的話，其實研發人員的薪水是管理階層外最高的，甚至是超過。研發是公司的核心，取代過去的生產與製造。現在的軟體是每天都在變化，每天工程師都要研發去與時俱進，以前的生產與製造是機台，現在的生產與製造是人才。如果要解決低薪問題、增加中長期的競爭力，其實就是研發。關鍵就是教育 empower 更多的人，鼓勵他們去做研發的工作。

戴：你是不是發現了這個才做 AppWorks School？

林：我們三、四年前就發現了。當時的 AppWorks Mafia 全部公司員工數就好幾千人，每年還要增加一千人。很快這樣的人才需求，一定會超過學校能供給的程度；所以我們就想，怎樣讓念錯科系但想要來參與研發的人能夠擁有研發能力。

兩年多前我們成立了 AppWorks School，免費四個月教寫程式，培養研發人才還幫他們媒合去上班，當然 AppWorks 的校友可以近水樓台先挑，但是我們也不會強迫，都是大家自己的選擇。現在每一批 AppWorks School 招生大概有 30 人，現在已經累積總共有 100 人，下一屆 AppWorks School 預計招生到 40、50 人。我希望可以每年成長到招生一千人，雖然這樣還是不夠，但這是 AppWorks 杯水車薪僅有的資源下能提供的。

戴：除了這個之外，AppWorks 今年開始全力專注在 AI 與區塊鏈，你看到的國際趨勢是什麼， AI 與區塊鏈新創是台灣下一個經濟的成長引擎嗎？

林：最近我看到智慧手機出貨量量， YOY 是 -5～6%，智慧手機在發展十年後紅利期已經結束了。底層平台紅利結束，上層要發展 app 服務，自然而然這個紅利也會漸漸消失。

我們觀察年輕創業者會從生活找靈感，所以他們第一個想要做 app，但我們覺得要提醒大家「市場要飽和了」這件事情。剛好現在有兩個巨型的在創業 paradigm shift（編按：創業裡說的『典範轉移』）要來了，就是 AI 與 Blcokchain。我們為了在這個時間點提醒年輕人：「mobile internet 的紅利期要過了」，我們才會喊出來說只收 AI 與 Blcokchain 團隊，那樣大家就會自然而然去討論這件事情，大家的注意就會被喚醒。

像我八年前回台就是希望對轉型有所貢獻，每一件事情我們做的都是希望對生態系往前進有貢獻。

（本文開放合作夥伴轉載。）

1/24 鎖定 TO 重量級台美能源創新技術發展對談

時間：1/24 下午 2:30 ，TechOrange FB 粉絲團準時開播

《TechOrange》、《BuzzOrange》重量級直播 – 台美對談能源科技創新發展綠能會是台灣未來能源主流嗎？台灣可否透過新能源技術研發，解決能源不足問題？美國前能源部長朱棣文 V.S. 科技部長陳良基精彩對談，不容錯過

Posted by TechOrange 科技報橘 on Wednesday, 23 January 2019

本節目將由中/英雙語進行，並會於直播留言區附上即時重點整理

綠色再生能源，能成為台灣的主流嗎？綠能家園要從口號變成真實，應該怎麼做？

能源科技是綠色能源的基礎，國際社會如何透過新能源技術研發，降低氣候暖化造成的「氣候難民潮」衝擊？台灣的關鍵角色是什麼？

TechOrange《新科技新經濟》直播節目邀請諾貝爾物理學獎得主、美國前能源部長朱棣文親臨現場，與科技部長陳良基，從新科技與創新經濟角度，對談「台美能源科技發展與政策方針」。

在本次直播節目中，我們將探討三大議題：

全球面臨氣候難民潮威脅，台、美的替代能源技術的研發與應用階段為何？

用科技做外交爭取國際合作，台灣怎麼定位自己的能源技術創新角色？

台、美在乾淨能源技術發展與產業轉型的創新要件是什麼？

關注台灣綠能發電的真實未來，你不能錯過這場精彩對談。

對談來賓介紹

來賓：美國第 12 任能源部長朱棣文 

1997 年諾貝爾物理學獎得主、前任美國能源部部長、前任勞倫斯伯克利國家實驗室主任，目前為史丹佛大學物理學、分子與細胞生物學教授。他主張加強對可再生能源和核能的研究，作為因應化石燃料帶來的氣候暖化對策。

來賓：科技部長陳良基 

曾任教育部政務次長、國家實驗研究院院長、台大學術副校長、台大創創學程主任。過去在台大擔任副校長時期，曾組成創聯會、開辦創意創業學程，被認為是「台大創新推手」，產官學經歷豐富，也被譽為是有史以來最挺新創的科技部長。

主持人：TechOrange 與 BuzzOrange 總主筆張育寧

台大經濟系、清華大學社會所畢業，10 年平面媒體報導與管理經驗、8 年網路軟體型態新媒體經營與管理，帶領新型態網路社群媒體團隊攻下 Alexa 台灣前 60 大網站 ，擅長網路媒體議題設定與社群發展、互動式垂直社群經營、精準會員內容溝通、全媒體跨多螢內容編輯、網路社群媒體企業經營管理。

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台灣，能源科技

傳統電網革新契機，區塊鏈技術如何改變「能源配送」問題？

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全球智慧手機銷售成長放緩，蘋果、三星等大廠都發布展望預警。這也直接影響到今年全球半導體產業的前景發展。同時中美貿易戰造成全球供應鏈體系大洗牌，找到下一個成長風口會是 2019 年半導體產業的巨大考驗。

即使半導體產業的市場挑戰提升，國際半導體產業協會（SEMI）全球行銷長暨台灣區總裁曹世綸在本日（21）活動上表示，由於 AI、5G 等技術進入落地應用期，半導體的大爆發成長期指日可待。

半導體產業必須要面對不同技術、功能的整合設計挑戰，加上人工智慧、5G 將物聯網、智慧汽車、智慧製造等科技領域的關聯性加大，對技術深化的需求也會提升。

SEMI 產業研究總監曾瑞榆表示：「2017 年全球半導體產值首度突破 4000 億美元，2018 年進一步達 4700 億美元，2019 年產業景氣可能遭遇逆風。」但是，「隨著聯網設備的大規模成長，以及對數據處理、運算能力和資料存儲的需求激升，驅動了物聯網、 人工智慧與高效能運算等技術的逐漸成熟，而 工業用智慧製造、 車用電子與智慧家居 等應用的逐漸普及也推動半導體產業繼續擴張。」

在未來，對於能夠 跨界整合及擁有多元技術背景 的半導體產業人才需求將會更高，這也會是後摩爾定律的主流技術新方向。

針對景氣保守變遷，2019 年的晶圓投資也會有相關變化。曾瑞榆表示：「因應產業景氣保守，2019 年晶圓廠投資恐將趨緩，可能較 2018 年減少約 10%，不過，台灣 2019 年投資仍將成長 13%，將是投資成長最高的市場。」

（本文開放合作夥伴轉載。）

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法國對 Google 依照歐盟個資保護法 GDPR 開出首宗判例，罰款 5700 萬美金。

根據 TechCrunch報導，法國數據保護機構 CNIL 週一 宣布 ，對 Google 處以 5000 萬歐元 (約合 5700 萬美元) 的罰款。機構稱，在用戶使用 Android 手機時，Google 未能遵守歐盟隱私法——《通用數據保護條例》（GDPR)。

2018 年 5 月 25 日和 28 日，CNIL 收到了非盈利組織 NOYB 和 La Quadrature du Net（“LQDN”）的團體投訴。CNIL 表示，Google 沒有向用戶正確披露 獲取數據的目的、數據的儲存期以及哪些數據用於個性化廣告 等。例如，用戶想知道他們的數據如何用於個性化廣告，一般需要 5 或 6 次點擊。CNIL 表示，通常很難理解你的數據是如何被使用的，因為 Google 的措辭是廣泛而且模糊不清的。

雖然此次罰款的金額遠低於 GDPR 的最高罰款限度，即該公司全球收入的 4%。對 Google 來說，那將超過 40 億美元，但這是數據保護機構首次使用 GDPR 來約束和懲罰大型企業在數據方面的違法行為。

（本文經合作夥伴 Pingwest 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈Google 成 GDPR 受罚首例，被法国罚款 5700 万美元  〉。）

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智慧製造趨勢席捲全球，數據化先下單後製造模式正在席捲所有供應鏈。數位轉型的浪潮下，落後者彎道超車的策略是什麼？領先者的優勢應該累積在哪裡？透過全球領先的智慧製造企業達梭系統專欄，探討 2019 數位轉型戰略策劃。

作者：Cameron Wilson

製造技術的新時代已曙光初現，這是一個名副其實的 「復興 」時代。這個行業的很多權威專家也持有同種觀點。他們認為協作技術與工業物聯網、超高速互聯網、移動通信、大數據、虛擬與增強現實、數位孿生和 3D列印等日趨成熟的各項技術相互融合，正在推動未來大規模生產方式的發展。

製造商無需構建產品的真實原型，就可在虛擬環境中對產品做出調整，這樣做能夠有效節省資金與時間。

達梭系統全球品牌高級執行副總裁 Bruno Latchague表示： 「這場工業復興正在全球範圍內興起。它依託現實與虛擬技術，開闢全新的創造、學習、生產和貿易方式。它正撼動著如今各行各業。我們看到新型工業企業正在為新型客戶創建新型的解決方案。」

關於這場工業復興，我們都應該注意以下幾個要點：

新方式正在顛覆製造業          

新技術與新方式正在工業製造業內掀起一場又一場變革。

例如， 「數位孿生 」技術能夠為產品、元件、生產線、工廠或甚至是整個城市創建虛擬副本。這種模擬便於製造商在實際製造前對設備與生產流程進行虛擬實施與測試。

現在，虛擬化技術的進步意味著數位孿生測試床比以往更準確。製造商無需構建產品的真實原型，在虛擬環境中就能對產品做出調整，這樣做能夠節省資金與時間。

虛擬測試是構成數位化體驗平臺的一個環節，從資源開採階段到生產階段再到副產品安全處置階段，數位化體驗平臺把生產週期中涉及的各方聯繫在一起。這樣的平臺起著中央資訊共用中心的作用，讓各參與方能更好地與彼此協作。

其結果是產生了能夠提高製造水準的協同效應。供應商可能會發現工廠在使用次優材料生產元件，從而提出用更上等品來替代的建議；諮詢師在分析完反映整個系統情況的數據後，可能發現管理缺陷並提出建議的解決方案。每個利益相關方都能從這一系統全域中獲益。

達梭系統的新加坡城市數位孿生是虛擬化技術最具說服力的例子。達梭系統技術人員使用含幾何結構、拓撲、環境、道路交通和其他資訊在內的多種圖像和數據，為這個城市國家創建了一個詳盡的模型。

數位化模型便於使用者探索擬議專案可能產生的影響，優化物流、基礎設施、環境與災害管理和安全等各個方面。

根本性經濟變革正在改變行業

據達梭系統 DELMIA首席執行官 Guillaume Vendroux表示，製造業近年來受到經濟深度轉型的 「嚴峻挑戰 」。DELMIA為建模、執行和優化全球運營提供相關的解決方案。

他認為，這場轉型必須朝著 「體驗經濟 」的方向進行。作為服務經濟理論上的後繼，體驗經濟指消費者愈加重視商品或服務所能提供給他們的 「體驗 」，而非對實物本身的佔有。這一轉變讓那些從事實體產品生產的製造業陷入無法抉擇的境地。Vendroux表示 ，它 「已經掀起一場徹底改變我們做事方式的深度變革 」。

人力資源將成為投資重點

Vendroux認為，鑒於新的行業現狀，人力資源是一個關鍵發展領域，而且將需要投入大量時間和培訓。

他說： 「知識和專業技術將成為每家公司的財富以及公司間的差異化因素。要想做到持續改進，行業需要找到辦法，用來採集知識、積累知識並將知識提供給他們的員工。」

他認為，目前在如何利用這些新技術創造價值的問題上，行業還存在管理水準上的鴻溝，各家機構需要克服這一鴻溝。

同時，不同工業部門、業務部門以及學科間的傳統界限正在倒塌。這意味著管理者和工作人員都需要使他們的技能多樣化，在多個領域都能發揮專家的作用。

提升雇主對技術進步及其潛力的理解，仍然是個難題。然而，正如麥肯錫公司高級合夥人 Karel Eloot博士指出的，工業物聯網能在行業中發揮積極作用，人們在這一點上認知的不斷增強，是個積極信號。

他說： 「2016年我們開展過一次全球調研，詢問多家企業他們對工業物聯網有多大熱情。我們發現在日本和歐洲，企業的想法是 ‘這是不是一次炒作？ ’。但是到 2017年，我們發現企業對工業物聯網的熱情明顯高漲。」

中國正在引領工業復興

隨著新興經濟體竭力追趕發達西方國家，工業復興的變革影響力也體現在地緣政治上。 Eloot博士說， 「中國一直特別重視工業復興帶來的機遇。」 

他說： 「中國把它視為真正的領先機會，因為他們知道與西方國家間存在差距，並且想借助這些新工具和數位化方法加速縮小這一差距。 」 例如，中國政府大力踐行 2015年提出的戰略性工業規劃 ——中國製造 2025。

Eloot博士表示，這一規劃高度重視能從這些技術工具獲得發展助力並且推動行業新突破的關鍵行業。

工業物聯網創造新價值

Eloot博士表示最新產品性能監控技術功能為製造業開創新的價值管道。

例如，用工業物聯網監控工作人員在存在潛在危險的車間附近的移動，有助於減少工傷事故。工業物聯網監控技術現在能夠採集數據，匯入車間的虛擬數位孿生，推動工作場所設計和工位佈局的改進。

此外，工業物聯網還有助於實現設備的預測性維護。感測器能夠監控裝置的老化磨損情況，在設備發生故障前予以維護，提高工作場所的長期安全性。

分析工具也能對預測性維護起幫助作用。它透過解析系統數據和建立數據關聯，在故障發生前預測故障。這些技術的發展提升了效率，減少了停運時間，為製造商提供增值服務。

企業正從資本開支轉向運營開支

Eloot博士說： 「企業正在思考如何把資本開支轉向運營開支，如何讓我們的客戶與企業一起成長。」

這與從基於消費者的經濟模式向基於使用者的經濟模式的總體轉變是一致的。

Eloot博士稱，航空公司現在正在 「提供航空發動機小時，而不是單純銷售航空發動機。」

這樣就會推動客戶從基於一次性資本開支的業務模式向基於較小規模、重複發生的運營開支的業務模式轉變。這種業務模式下，客戶不僅可以更輕鬆地核算交易，還可以得到更優質的服務。供應商是設備所有者，並負責設備管理。這樣會激勵供應商確保設備運行良好。

Eloot博士說，當供應商能夠保證特定產品或元件的最低性能時，就能説明最終用戶更嚴格地控制運營成本，進而創造價值。

大數據是動力來源

14-16世紀的文藝復興涵蓋著多方面的發展，如文化成果、哲學變革、積極的科學發現以及技術突破。雖然傳奇性人物在這一歷史時期各領風騷，但他們終究是這個萬花筒般的時代的弄潮兒。

今天的工業復興大同小異。它誕生於多種技術合力所創造的強大指數效應下。工業復興的萬用字元是數據。我們所處的時代的典型特徵就是出類拔萃的數據蒐集與分析功能，以及它們在人員和資產之間建立聯繫的能力。  

Eloot博士表示： 「數據是新時代的石油。人們從自己的設備中採集數據，從中提煉出能創造新價值的深刻見解。」

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2019 年人工智慧、物聯網掀起的技術浪潮將持續衝擊、重組全球產業價值鏈。新型態的智慧工廠開始興起，首當其衝的就是製造業。台灣有很強的彈性製造，以及供應鏈管理的能力，但是進階到現在的智慧工廠趨勢，業者要如何發展在地化策略？

傳統製造業轉型智慧製造階段，首當其衝的問題就是如何將現有的製造與管理經驗系統化與數位化？ 過往仰賴黑手出身的老師傅靠著人為的經驗作產線調校，但是現在如何讓師父與工程師一起合作變成數據決策？甚至，如何在這個數位化過程中，創新產品、拓展自己的產業優勢範圍？

車王電的產線優化策略是什麼？

車王電子（股票代號：1533）就是一個本土業者的代表案例，面對全球的智慧製造浪潮趨勢，從中摸索出自己的路徑，發展出有台灣特色的智慧製造與工業 4.0 技術。甚至，在優化技術的過程中，還創新了商品服務。新推出的物聯網整合通訊平台就是車王電自家廠房使用的方案，再變成商品，甚至獲得 2018 年智慧機械金質獎認證肯定，成為台灣智慧製造的代表。

車王電董事長蔡裕慶分享，車王電的工業 4.0 兩大目標定義的十分清楚：「改善供應鏈效能」與「創新商業模式」。

從汽車電子零組件及產業工具起家，車王電專注電力電子、駕駛輔助系統、數控車用鋰電池工具、 電池管理系統，近年來更跨出領域，進入物聯網整合通訊平台及電動巴士創新研發。項目很廣，但同樣的問題都是在供應鏈管理上，如何能夠更進步、更有效率？

有台灣特色的工業 4.0 人機整合技術

車王電團隊直接現場 demo 了他們產線實際應用方案「精實物聯網智慧平台」，為了達到增進產線效率，讓供應鏈的管理可以更加透明化，車王電做的第一件事情就是把舊設備加上感測器，透過 IOT 閘道器設備，數據的確實搜集是第一步。

蔡裕慶表示，很多人以為工業 4.0 代表要砸很多資金下去做，但是最務實的方式是把舊設備透過新技術「升級」。光是這一步車王電就研發了自己專用的 IOT 閘道器，甚至現在也變成產品線之一。

再來，車王電把各種溝通管道與方式都「整合」在一個 app 上面，產線數據會即時顯示在戰情儀表板上，管理者可以在行動設備上隨時查看。透過內網的連結，即使今天主管在國外出差也能及時掌握訊息。

除了數據顯示，產線上的攝影鏡頭也是監測生產狀況的工具之一，可以設定異常狀況預警。如果產線狀況異常，管理者甚至可以用同一個 app 即時 call out 產線工作人員，撥打產線的分機編號就可以即時對話、排解狀況。最有趣的是這個 call out 的設計真的是有一個電話鍵盤按鍵，按下去還會有很傳統的撥號音。

此外，車王電在自動化的升級應用上也很多元，例如「智慧Ｕ產線」，利用精實生產概念，操控機器手臂加速生產效率。機器手臂也可透過 app 遠端操控狀況，即時調整生產狀況。某一些設備甚至可以進步到預測維修，透過 AI 預測耗材壽命預測。

以上從 app、IOT 閘道器、數據整合與機器手臂內程式控制都為車王電自己的研發成果，在應用的場景、UIUX 設計也可以看得出這是一套很具台灣特色的應用方案，解決的正是台灣本土製造業每日在供應鏈管理上會遇到的問題。

人機協同是台灣製造業都要思考的重大挑戰

蔡裕慶表示要達到工業 4.0 的設定目標，人機協同的挑戰是最巨大的。如何透過工業 4.0 做到整合人、機、工作環境等多方面元素，並且提升客戶滿意度是最大的關鍵。他認為工業 4.0 不光只是產線的整合或是自動化而已，更要講求人的價值提升與產值提升同步進行。因此在內訓上，也會培養團隊與產線上的員工逐步熟悉這些新觀劇。

根據 Gartner 預測， 2019 年人機自動化整合技術將會是重要的科技趨勢，原因也是因為越來越多的企業發現，整合不是別人的解決方案整套搬過來就好，更重要的是發展「自身需求」。

企業的自身技術需求，以及符合企業獨特性的管理人才技術無法外求，2019 年製造業者面對這樣的挑戰，準備好了嗎？

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減碳排與發展綠色能源成為國際間能源革命的主流，《科技報橘》邀請到前美國能源部部長、諾貝爾物理獎得主朱棣文博士於「新科技·新經濟」直播節目，與科技部長陳良基對談台美能源科技創新的可能性，找出綠能革新對於台灣能源轉型的機會與挑戰是什麼？

為了研究讓全球的碳排放量降低，物理學家朱棣文長期投入綠色能源領域研究。他於 1997 年獲得諾貝爾物理學獎的殊榮，在 2009 到 2013 年出任美國能源部長，負責美國聯邦政府能源政策制定、國家實驗室、先進研究計劃署（ARPA-E）及能源相關技術研發等重要工作，在能源領域具有全方位的視野。

改變美國能源部運作：把創新創業的冒險精神，帶進政府的能源科技研發政策

2013 年朱棣文從能源部辭職時，離開歐巴馬的內閣團隊時，華盛頓郵報這樣 評論 這個能源部歷史上第一位科學家部長：「在朱棣文之前，美國能源部很少關注能源。」在朱棣文之前，美國能源部更像核子武器部；朱棣文之後，美國能源部開始扮演美國綠色能源發展的研發啟動部門。

在與科技部長陳良基的對談直播上，朱棣文接受主持人提問，如何在短暫的內閣任期內，有效推動美國能源部的轉型？

朱棣文說，他相信許多能源科技如風能、太陽能，甚至是更新的充電技術在研究成果上已經有初步的成績出來，但是受限於建置成本仍然過高或是使用效率仍無法大量普及，因此社會應用也會受限。因此，大量投入研究加速能源科技創新是關鍵之一。在擔任能源部長期間，朱棣文最大的貢獻是將更多的研究與鼓勵創新資金，透過能源部的政策角色與資源能量，帶入能源科技研發。在他的主導下，能源部所屬的先進研究計劃署 ARPA-E 基金，開始大規模投資再生能源創新，投資對象包含新創、大學、能源實驗室、企業；投資的能源議題範疇則有綠色能源、核能安全、電池技術等等。

朱棣文提到， 政府必須要有 risk-taking（勇於冒險）的精神去投資研究，即指投資項目裡只有 20％ 會成功，也必須要加以鼓勵。投資的對象更不能只有傳統的能源產業，而是要讓產業、新創公司與學術研究都能夠互相結合。 相反的，台灣目前對於能源的研究投資規模仍小，陳良基也提到台灣接下來會加大對於綠能投資的幅度，研究綠能前瞻技術。

綠能科技大熱門「氫能」可不可以取代石油？

在綠能科技上，國際間有許多不同的研究面向。最熱門的就是被譽為會取代石油經濟的氫能。美國、中國、日本、冰島都在氫能上投注大量的研究資源，想要掌握這個未來的潛力能源技術。

氫能是利用氫氣經過化學反應後產生能量，不會產生廢氣，能量也可被儲存下來。氫能目前的挑戰是在於儲存氫能的基礎建設成本仍高，以及在發展氫能的同時必須要思考「原料」問題。

氫能來源可從風力、太陽能等乾淨能源產生，也可從燃燒天然氣的方式產生。朱棣文在專訪中提到，氫能要從風能或是太陽能這種乾淨能源取得，不然仍然會有二氧化碳排放問題。隨著風能與太陽能的技術成本變得更便宜，未來的確有可能更加廣泛應用。

想要降低全球碳排，甚至有把碳「捕捉起來」的能源技術

另外也有一種能源技術是把燃燒煤炭、天然氣後產生的物質捕捉起來，例如懸浮微粒、二氧化硫都可以透過過濾技術，預防散佈到大氣中。朱棣文也提到，目前相當熱門的「碳捕捉」技術，則是希望透過把二氧化碳捕捉起來，然後儲存到水底、地底下。不過朱棣文認為，台灣基於研發成本與身處地震帶的不穩定地理特色，並不適合發展這種技術。

風力發電產業是未來的能源行業

風力發電則是另外一個綠能熱門科技，因為零碳排成為國際市場新寵兒，但是風力發電非常吃地理條件。針對風力發電的使用，美國其實不陌生。朱棣文提到， 在愛荷華、德州等地有很好的陸地風場，農夫甚至會把農田出租給風力發電公司裝設風機，光靠租金賺得就比本業還多 。

至於最近在台灣討論得沸沸揚揚的離岸風電，朱棣文舉例提到，北歐是國際間發展離岸風電的最主要領導者。他說：「離岸風電業者會與老牌石油公司，例如殼牌，合作。因為石油公司有許多海上環境建設的技術。」英國因為有絕佳風場，所以已經積極在發展離岸風電。朱棣文提及，英國政府預估到 2040 年，不靠政府補助離岸風電的價格會跟天然氣的價格一樣。

他更強調 2040 其實聽起來不是那麼遠，因為能源科技的發展急遽加速中，為了要達到 2040 的目標，政府必須先設想 2020、2030 的能源計畫是什麼。

AI 可以加速電池技術發展到 5 分鐘充飽電嗎？

電動車科技也是朱棣文的研究主軸之一。世界上多國政府都下達政策在未來的一定時間內，要全面轉換成電動車。不過電池充電的速度影響著使用者意願，如果能研發出快充技術，只要 5、6 分鐘就能充電完成的電池，朱棣文相信會更加加速電動車普及，而且這樣的技術有望在未來十年問世。

電動車的電池技術要進步，很大一塊可以依靠 AI 來加速。陳良基表示，台灣在材料科學的創新領域有許多研究，目前可以利用機器學習去尋找不同物質的組合，加速材料科學的研發與測試速度，而且可以透過數位化的模擬加速 try and error 的速度。

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3. 內容流量監測、分析與優化
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資深採訪編輯 3 名

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3. 內容流量監測、分析與優化
4. 目標導向思考，對準目標、彈性工作
5. 加分特質一：英文成績多益 750（或同等托福、雅思成績）以上，英文閱讀無礙
6. 加分特質二：具 1-2 年網路社群相關工作經驗

月薪：40,000 up

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IBM 的辯論 AI 機器人 Project Debater，昨天（12 日）在第一場對全球公眾公開的辯論賽中，輸給了真人辯論對手 Harish Natarajan。Natarajan 是 2016 年世界辯論錦標賽的決賽選手，跟圍棋界的柯潔 一樣，是專業領域裡的人類冠軍 。

在「是否應該以公眾資源補助學前教育」的辯論主題下，以溫柔女聲現身的 Project Debater 被分配在正方，而人類辯論手 Natarajan 則負責反方論證。儘管 17%的人最後被 Natarajan 說服，從支持學前教育補助轉而反對學前教育補助；然而，在三輪辯證結束後，在舊金山辯論現場的人顯然都感受到，AI 人工智慧科技與人類社會的可能關係，已經產生重要變化。

令在場媒體記者和分析師在意的，不是真人辯論手具有較強的說服力， 而是高達 60% 的觀眾都明顯感覺，Project Debater 的論點，更有助於他們對這個議題有更完整的知識掌握 。

針對開放性議題作辯論，Project Debater 展現的意義是什麼？

Project Debater 能夠和人類針對複雜的爭議性議題，就不同意見現場即時攻防，這和 AlphaGo 花兩年時間從不會下圍棋到成為天下無敵手，是完全不同層次的事。

去年 Google 因為 AlphaGo 而在 AI 人工智慧新聞市佔率獨領風騷，但有更多人在新聞熱潮褪去後，疑惑的提出一個問題： 我們擁有一個很會下圍棋的機器人，然後呢？他/她可以為人類社會帶來什麼影響？ 除了在純技術領域跨越過去難以解決的難題外，沒有人能夠更好的定位 AlphaGo 的社會應用面價值。而在贏了人類圍棋高手之後沒多久，AlphaGo 也很快以獨孤求敗之姿宣告引退。

相對於 AlphaGo 的技術宅特性，IBM 的 Project Debater 似乎更貼近人類社會實質需求。圍棋是在封閉的規則中，走向零和結果的對戰遊戲。然而，辯論賽沒有正確或錯誤的答案，而是在開放性的可能中，權衡不同的選擇，這才是人類社會每天實際面對的現實。

和 Project Debater 直接對戰的真人辯論手 Natarajan 的感受可能最深刻，他在結束辯論後對記者說，「真正令我印象深刻的，是 IBM Debater 與人類合併時的潛在價值。」

AI 是解決民主社會發展僵局的新契機

IBM 在這場歷史性辯論賽結束後，緊接著進行分析師與記者交流會，有個問題自然而然地在會場中展開討論：AI 科技的發展，是否可能改變民主社會運作方式？成為新一代民主社會演化發展的契機？

網路時代的眾聲喧嘩，對民主社會帶來巨大挑戰。

網路科技讓人們有更低成本的工具，組織抗議活動、掀起議題討論，讓政治掌權者不再那麼容易隻手遮天；然而，我們也必須承認，以民主實踐為目標的科技應用，不只未臻於完善，還帶來全新的問題。特別是，當某些存在已久的極端勢力或獨裁權勢，也意識到、並善用這些科技利於煽動的特性時，民主實踐裡的「民意」價值，更受到前所未有的質疑。

傳統政治人物視網路和資訊科技為毒蛇猛獸，在眾聲喧嘩中，進退失據的不只是傳統政治人物，網路公民也在浮沈掙扎著。當推動民主普及的熱潮在全球因為網路科技而快速興起的同時，成熟民主政體社會中，不信任民主政治的沈默者、拒絕投票的人數，卻也同時增加。

對於想要參與政治的公民而言，最大的難題是： 即使意願上希望做到，但多數擁有投票權的公民在能力上永遠無法企及的是，沒有一個人能夠輕易了解每一個社會政策決策背後的複雜資訊與知識 。 而這樣的資訊與知識缺乏，正是那些極端勢力或獨裁權勢得以趁虛而入，操弄民意的根本原因。

了解 IBM 辯論機器人 Project Debater 的運作模式，就能輕易發現，她昨晚的表現，為這樣的僵局帶來新的可能答案。

我們可以把 AI 當成消化、理解複雜議題的全新助手

在比賽前 15 分鐘，Project Debater 被告知辯論主題後，運用 IBM Watsons 支援的底層技術，開始閱讀知識庫裡的 3 億篇文章，共超過 100 億個句子，然後結構出一段具有完整支持性的理論脈絡演說。Project Debater 閱讀的 這 100 億個句子， 集合來自媒體報導與學術研究的綜合資料，是人類社會對於相關主題的長期集體思考與智慧的集合 。

在引用了 廣泛的資料來源，包括美國國家早期教育研究所和疾病控制與預防中心的各種數據資料後， Project Debater 說：以公共資源補助學前教育，它可以使貧困人口受益，讓學生獲得成功，並降低犯罪率，而這的確符合公共利益。而除了資料性論點， 她還提出一個哲學性的論點：「 為不幸的人提供機會，應該是任何人的道德義務。」

如果，我們讓 Project Debater 再度站上辯論台，但這次賦予她反方立場的辯論目標，請她再結構一次新的論點。然後，我們讓現場觀眾聽完由 AI 人工智慧機器人協助統整的兩方論點，在獲得相對完整的判斷知識基礎後，做出真正的政策性投票呢？

Project Debater 在功能上，不是辯論手，而是協助人們以更短時間，消化、理解、掌握複雜議題的全新助手。

21 世紀民主國家，其實是在 19 世紀所建立的體制上運作；換句話說，我們在 21 世紀時，仍然採用 19 世紀科技與知識水準所設計出來的政治體制。在網路普及之後，體制不合時宜的矛盾越發加劇，然而，科技創新終究為政治體制創新打開了新的一扇窗；關鍵是，民主國家與社會，是否有能力善用和掌握這樣的科技創新？

AI 科技的發展，的確可能並開始民主社會新一輪的演化，這是 21 世紀人類社會發展的關鍵挑戰；而這才是 IBM 昨晚這場辯論秀，最重要的啟發。

（本文開放合作夥伴轉載。）

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2018 年，可以說是全球對「資料隱私」的覺醒之年。

回顧去年，Facebook 的劍橋分析資料外洩事件，讓用戶驚覺許多的社群帳號數據不知不覺地被挪去做第三方盈利之用；國泰航空大規模資料外洩，導致用戶信用卡、護照等高度個人敏感資料外洩；中國利用 AI 辨識技術做公民監控，全民得時時自我警惕不能踩線犯法，不然公民積分被扣分，甚至連火車票都不能買。

資料隱私成為信任缺口，科技企業與用戶間的信任建立是數位新挑戰

以上這些狀況，都在在提醒著，資料數據被交到企業、社群平台，或甚至是政府機構時，這些平台與機構是否有妥善的使用、保護我們的資料？ 我們身為資料的提供者，是否過往忽略了檢視、要求企業必須盡到資料保護之責？

網路科技讓人們有更低成本的工具，可以組織活動、線上購物、快速交換資訊，讓所有的資訊變得透明。不過，我們也得承認，網路科技同樣帶來全新的問題，每日用戶在網路上所留下的數據足跡，變成可以透視個人生活的新途徑，企業身為資料的取用與儲存者，應該要建立怎樣的保護機制與防範措施？

其中最核心的問題是， 消費者要如何對企業、機構、社交平台「建立信任」？

對於 Facebook、Google 這樣高度面對 C 端用戶的企業來講，資料隱私的保護變成企業經營挑戰的重要關卡。Facebook CEO 祖克伯、Google CEO Sundar Pichai 無可避免必須在美國國會山莊回應議員最關切的議題：「你們的企業如何處理並保護用戶資料？」尤其，在 AI 加速發展的趨勢下，更多的資料會被餵進企業做分析， 代表新的數位倫理與安全挑戰應運而生。

IBM 提出新概念，企業必須要對用戶資料保護盡責

國際科技龍頭 IBM 是一間超過百年歷史的企業，服務的客戶遍佈世界上各式各樣行業。透過這樣的合作網路，IBM 與其客戶生態圈每日所處理、累積的資料量驚人。在最前線見證到科技發展隨之衍生的社會與各種治理衝突，IBM 針對新的數位治理提出「Data Responsibility」（資料責任）的概念，並以此作為與公部門與客戶生態圈合作的重要準則。

資料責任其中的關鍵之一，也是被政策和學術界廣泛所討論的，就是演算法和資訊架構的透明度。隨著人工智慧應用與發展越發成熟，使用者的相關個資有更高的機率遭到濫用。因此，在利用 AI 之前，先確保資料獲得授權與應用過程的透明度變更顯得重要。

IBM 政府及法規部門科技策略副總裁 Tim Sheehy 認為現在的挑戰在於，早期的 AI 或電腦資訊系統，其架構相對單純，要進行追溯或檢視也較為容易，隨著 AI 近年有爆發性的進展，問題就變得更複雜，例如更深層的架構如神經網路學習等環境，算法怎麼運作，資料有被正確、妥善處理嗎？

IBM 許多客戶都是受到高度監管的銀行、保險，運輸行業；而這些行業對政府負有法規遵循的義務，一旦這些行業採用 AI 系統來輔助商業運作，就必須讓演算法或系統架構能夠被了解，因為政府有一天會說：「為了保障消費者權益，請你告訴我系統怎麼運作的。」政府的立場是企業在揭露系統架構時，不必揭露智財權機密、也不必提供程式碼，要讓獨立的第三方機構了解系統如何運作，才能判定這些架構是否合理，公平且值得被信任。

「信任」就是企業資料責任的最核心基礎

所謂的「資料責任」，Sheehy 認為最大的關鍵只有兩個字：「信任」； 不論是 AI、區塊鏈、資料隱私、網路安全等議題，都圍繞著使用者能否信任這個系統，信任系統背後的公司。

Sheehy 提到，IBM 在過去五十年處理全球很大的資料量，包括大型銀行、全球千大企業等等。到了今天，資料的重要性和複雜度愈來愈高，面對的威脅也愈多，就要加倍投入。比方說，IBM 旗下成長最快速的企業體之一就是網路安全 ，「如果能讓這些航空業、零售業、運輸公司等客戶放心，讓他們相信資料被處理的方式很值得信任，如此一來，客戶才能再讓他們的客戶—廣大的消費者—安心。」

換言之，一旦消費者覺得系統有問題、或透明度不夠，該去找誰？有沒有管道可查詢？演算法架構能否被檢視？甚至在衝突和糾紛發生時，必須訴諸仲裁或法律，有沒有足夠的資源去理解並追溯 AI 或資料系統的運作方式。

建立資料信任，帶起前所未有政府跟企業合作的新面向

Sheehy指出：「像這樣的「信任」議題，很重要的工作之一就是教育。以美國為例，五年前，政府部門很少有人理解區塊鏈的概念，但今天大家都已朗朗上口，甚至在金融業領域，政府部門和業界對區塊鏈己有很深的認識。這是因為像 IBM 這類的公司不斷在教育客戶，向他們說明區塊鏈的每個環節。」

不止美國，其他國家的政府部門也在努力認識更多新科技內容，以及其未來可能的發展和應用。其實各國政府對於資料與隱私保護的顧慮都大同小異，常問系統商，你能確保資料安全和隱私嗎？資料若需移動，是透過安全無虞的方式來進行嗎？

跨國客戶也面臨大量的資料跨境移動，因此法遵的問題也是 IBM 必須協助客戶處理的。

舉例來說，歐盟最新通過的 GDPR 個資保護法，對於企業的資料管理與法遵需求就是一個極大的挑戰，而且將會大幅影響未來跨國商業運作。

像 GDPR 這樣的針對用戶個資及資料安全是一個相對新鮮的法規議題，各國政府、地區的政策治理原則也不同。 Sheehy 說：「對 IBM 而言，在全球有很多據點，大多都可滿足不同地理市場的需求，這包括客戶的要求、政府法規的要求，但最大前提還是促進資料的流動 。」

台灣在資料管理上有深厚基礎，下一步我們能怎麼發展？

Sheehy 分享：「與台灣合作多年，政府部門在資料管理的領域上做得很好，十分理解科技概念和架構，這是因為從 PC 時代開始就有豐富的經驗，且台灣也有許多大型科技廠。不少小國政府都做得很好，除了台灣還有愛沙尼亞。另外像 APEC 這類的國際組織也積極地在促進資料安全。」

以資料為驅動的趨勢越來越明顯了，許多的技術創新也都是基於這樣的架構上，因此儘速地找出資料責任的創新解方將成為台灣邁入數位時代的重要議題。未來的數位挑戰仍會層出不窮，在資安防護、隱私保護、網路使用安全等數位治理面向上，都會需要企業與公部門一起努力達成共識，創造一個充滿信任感的社會。

（本文開放合作夥伴轉載。）

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【為什麼我們要挑選這篇文章】面板廠華映（股票代號 2475）陷入財務困境，重整計畫內其中一項目標是整併閒置的產能與成本控管。其實面板產業正在遭遇轉型挑戰，中國面板廠產能提升造成排擠效應之外，產線生態整合與產品的創新更是長久經營必須思考的方向。華映如今落難，預告了洗牌新時機又到了。（責任編輯：鄒昀倢）

大同集團旗下面板廠華映因財務陷入困境，今天向桃園市政府勞動局申請大量解雇工廠員工 2500 人；大同市場派股東呼籲大同與華映集團高層善待員工及股東，並籲請主管機關調查大同資金用途。

未具名的市場派股東今天發出聲明，以大同及華映股東身分表達遺憾與感同身受之外，並指出國內面板業去年呈現榮景且均有獲利，唯獨華映虧損連連，今天更驚傳大量解僱 2500 名員工，實屬莫大諷剌。

市場派股東說，身為大同公司及中華映管股東，深切痛心如此眾多的集團員工從此顛沛流離、家庭生計無著，也再次印證大同與華映經營階層長久以來未善待員工及股東、漠視公司治理、董事會經營績效不彰、獨立董事完全失去監督功能的事實。

市場派股東呼籲大同集團及華映公司高層，能依勞基法給予員工最大保障，並能充分尊重員工意願，轉介集團內部相關企業給予優先工作機會。

市場派股東表示，大同公司於 2、3 月間因子公司尚志資產處分台北及雙北精華區土地陸續入帳共新台幣 122 億元，尚志資產更以芙蓉大樓產權向元大銀行抵押借款並資金貸與大同公司 22 億元，籲請主管機關應嚴格監控上述款項運用情形，以保障大同公司股東及員工的合法權益。

華映今天公告，配合法令規定提前通報，將裁員約 2500 人，其中生產線員工及幕僚員工各半，並將全力協助員工媒合新工作。

華映表示，因整體經濟環境不佳，財務陷入困境，於民國 107 年 12 月 13 日向台灣桃園地方法院聲請重整。依據重整計畫，需精簡事業內容，整併部分閒置產能，節省各項經銷、人事費用及營運成本的支出，以求重建更生。

（本文經合作夥伴 中央社 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈華映將裁員 2500 人 市場派股東籲善待員工 〉。圖片來源： 中央社）

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國際知名調研 QuantumRun 預測，2030 年，AI 人工智慧科技應用普及且主導人類社會運作，第五代與第六代高速寬頻網路建制成熟，物聯網智慧城市規模化發展；同時，全球暖化大限年到期，全球人口卻來到 85 億新門檻，國際間資源競爭更嚴峻。 面向 2030，台灣也應該思考未來 AI 化社會的全面衝擊。

2019 年正值西門子在台正式成立三十周年，展望到 2030 年全面 AI 化的關鍵過渡期，西門子將致力深化人工智慧在台灣各產業中的應用，尤其會關注工業化 AI 的全面發展，加速台灣數位轉型、智慧升級與發展永續。

台灣西門子總裁暨執行長艾偉先生表示：「西門子已投入人工智慧研發三十餘年，將其電氣化、自動化與數位化的專業與人工智慧科技完美結合，致力協助台灣在智慧製造、永續能源、智慧基礎建設全方位數位轉型和智慧升級。」

面對趨勢，西門子推出開放式物聯網雲端作業系統 MindSphere，為人工智慧的深度學習和智慧演算打下基礎。此外，每年投資超過 5 億歐元訓練專業人才，至今培育逾 800 位人工智慧與數據分析專家。

西門子在智慧製造、能源永續與智慧基礎建設上也已投入大量 AI 開發資源，目前全球產業累積亮眼的人工智慧成功實績包含：在生產製造上可提高預測性分析和降低 30%品質測試成本；軌道交通上可降低 33%列車延誤發生並達成 99.9%的列車安全可靠度；降低 20%天然氣發電機組的氮氧化物排放量，並優化燃氣輪機運作效率。

2019 財年，西門子將繼續深化在未來製造、永續能源、智慧基礎建設三大領域業務發展，預計將在台灣推動成立物聯網使用者組織 MindSphere World，結合產官學專家打造工業物聯網生態鏈。並將在台中智慧製造試營運場域完成「數位化體驗暨研發中心」的初步建置。同時也將進駐「亞洲‧矽谷」計畫桃園市虎頭山物聯網創新基地，展示西門子最先進數位科技，提供產官學研各單位技術交流和學習，並將與產官學啟動交流合作，協助台灣全面落實人工智慧於產業中的應用與普及，共創 2020+ AI 新世代。

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Gogoro 4/3 舉辦小型媒體聚會，執行長陸學森 Horace 親自面對媒體，第一次完整公開他對於 Gogoro 的發展願景與企圖心，以及分享從品牌面向所看到的台灣培育下一個全球創新產業新機會。

陸學森引用全球調查機構 BCG 統計數字，指出電動機車是未來十年發展關鍵，直言 2020 年對於台灣的汽機車產業是一個關鍵的轉型年。他說：

「看到別的國家已經往前衝，台灣要好好想清楚這件事情。It’s even now or never」

數據顯示，未來十年隨著各國政策規定全民禁用燃油車改為電動車，市場的風向也會快速轉換到電動或是油電混合車輛的研發與銷售上。目前 Tesla 與許多大眾與高階車款開始步入電動車領域 ，例如福特全面轉型電動車就是一個重要的市場因應動態。

根據台灣區車輛工業同業公會研究數據公布，台灣 2018 年汽機車產業產值近 7,000 億台幣、相關產業工作者 28 萬人。這些都是以傳統的燃油車產業做出的估值，但是從市場趨勢面來看， 如果不積極轉型擁抱電動車，7,000 億產業即將歸零 。

陸學森指出，Gogoro 99%的零組件都是來自台灣廠商，台灣的產業在技術、生產鏈與產品上都有世界等級的優勢。他的目標不是要把 Gogoro 做大，而是去思考台灣可不可以順勢登上全球創新產業的領導地位。

他說：

「我們要不要把這個機會變成一個未來經濟效益給台灣？大家可以思考，用這個轉折點創造一個新產業契機。」

用台灣強項 ICT + 機車供應鏈＝未來的智慧交通產業

從 Gogoro 的立場來看，未來將會是電動智慧交通的時代，Gogoro 看重智慧電動車輛、智慧生產、智慧網路、智慧電池是 Gogoro 分析智慧交通的構建四大重點。

Gogoro 在台總掛牌數已突破 145,000 輛車，在全台 1,386 萬台機車中已佔比 1.04%。占比雖小，但是影響力驚人。

今日 Gogoro 也宣布了幾項重大消息，包含公布 Gogoro 獲得新一輪 72 億聯貸案，公司目前總共募得 145 億、舉債 105 億。

今夏開始啟用新電池，與 Tesla 同等級

新電池為 21700 鋰三元電芯，整體效能提升 23%，現有電池 1374 Wh，新電池會達到 1740 Wh，比市場競品的 650 Wh 還要高近三倍，最高騎乘里程可達 170 KM 。

在台打造工業 4.0 全新工廠 Robofab

陸學森笑稱：「這座工廠是我的大玩具。」Gogoro 花了 3 億 3 千萬台幣投資此工廠，整個產線全自動化，包含 46 個機器人、30 道工作模組。每一個站、螺絲、流程都會即時記錄數據，提高生產效率與品質。上個月此產線已生產一萬台機車。

持續推動產學合作

Gogoro 認為台灣是全世界在生產普通 120cc 重型機車整車開發上，最強的世界生產技術龍頭。未來將持續協助台灣，透過產業合作關係，把 7,000 台幣產值繼續往上推，並且進軍東南亞市場。

在市場教育上，也會積極投入。配合台灣政策走向，持續給予潛在使用者協助。在業界上面，除了與學校合作培養未來產業鏈人才外，也會協助現有的燃油機車行轉行，協助他們度過接下來的台灣汽機車轉型考驗。

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「同業友人中了勒索病毒，我應該不會這麼衰吧？」

「我只是一個做進出口貿易的中小企業商，公司資料也沒什麼好偷的。」

「資安防護我們也有買軟體了，做到這程度應該就安全許多了。」

以上狀況是否就是你們公司日常會發生的對話呢？許多台灣傳統中小企業常常抱持著這種僥倖心理，但是卻誤入邏輯誤區：資安攻擊千變萬化，風險的來源不一定是中小企業者的過往經驗能判斷出來的。甚至，哪些公司資料有沒有價值，也不是老闆說了算！

例如一個做進出口貿易的傳產企業，訂單都是 line 上面跟客戶對話就算成案，頂多再用 email 發送確認信件。你可能會遇到以下的攻擊狀況：

狀況一：自家員工被釣魚信件騙，白白損失千萬台幣訂單

駭客潛入收款方公司，假造收款員工 email 寄信給付款方，說要更改收款帳戶或是收款方式。兩邊窗口不疑有他直接更改，一筆千萬台幣訂單貨款就不知不覺的被駭客偷走了。

從日常 IT 全面杜絕釣魚信件， 做檢測了解更多

狀況二：駭客拿 A 公司當跳板，目的是為了養套殺整個產業鏈

你的企業可能今天被駭客偷了幾筆資料，乍看之下對企業本身沒有太大影響，但是駭客醉翁之意不在酒。資深的駭客，可以從一筆從周邊衛星廠商，算出主要潛在攻擊對象的產量、出貨量。等駭客掌握整個供應鏈資訊與產業環節的定價策略，一次能造成的殺傷力是整個生態鏈都抵禦不了的。

2019 年許多台灣傳統企業開始進入初階段數位轉型歷程，對於結合數位工具進入日常營運管理仍有觀念還沒轉換過來。微軟全球資安技術長 Diana Kelley 表示：「資安應該是一個企業風險衡量的過程。」她建議，不要把資安當作一個技術裝備。

微軟全球商務支援中心資訊安全暨風險管理協理林宏嘉表示：「資安議題就是台灣企業在做經營風險控管的最大盲點。」中小企業主每天都在面對外部競爭對手挑戰與經營風險，但漏了資訊安全這個項目對於營運的風險日漸增長。

只要一被攻擊，就代表你的企業比對手還要弱兩倍

只要有資安事件發生，林宏嘉指出，企業與競爭對手的差距就會變成兩倍。因為需要停下來檢查到底發生問題，而且短時間內無法再度展開高速創新。對手也會因為知道這環節可能會出事而去繞過風險。

另外一個中小企業主會忽略的狀況是「大家都覺得有買資安軟體就好」，可是許多資安的問題是出在人與工作流程上，而非資訊技術問題。Diana Kelley 指出，很多時候做資安應該是管理者的責任，微軟發現工作流程優化（人的工作方法與資訊串流上的規範），輔以技術平台強化資安是比較好的方法。

這代表，管理者反而要從日常小細節去走過一次流程才能抓出安全漏洞，例如誰有權限可以打開機密檔案、檔案下載是否有限時、員工可否轉寄/列印機密檔案… 等等。從細節去防止公司資料外洩的可能。林宏嘉建議，台灣中小企業必須要依照自己的產業狀態、公司需求去決定自己的安全標準要做到多高，法律、國際貿易、生技產業等不同服務，會遇到的資安問題也不一樣，不是花比較多錢就等於比較安全。

台灣企業經營缺少的概念「怎麼務實面對風險？」

做資安反而要更聰明的去看，生產環節哪一塊風險最高，務實面來看就應該先處理這個，而不是鋪天蓋地的投資源。把風險收斂到企業可以負擔的情況，作業流程的設計輔以技術來優化這個流程，這對經營者來講更重要，才能達成安全與盈利兼顧。

一開始馬上跳入技術討論裡就只會停留在技術迴圈裡，林宏嘉強調微軟的資訊安全解決方案並沒有因為強調安全，就在流程上讓員工覺得不方便。因此，中小企業主的角色反而更重要，如何在數位威脅增高的時代，仍然可以持續控制資源投放、員工流程與經營風險會是 2019 年的重大挑戰！

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