遇見未來IT趨勢架構─CIO舵手之夜研討會

2020年的疫情黑天鵝、國際局勢丕變等，均為全球企業的營運投下許多震撼彈，企業該如何維持永續經營，持續數位轉型成為關鍵轉機，為了與企業攜手並進，北祥科技服務舉辦遇見未來IT趨勢架構研討會，邀請多位金融領域的CIO參與，了解創新科技如何在動盪中開創新格局。

主導者態度為數位轉型關鍵，北祥結合信任與服務重新定義科技服務

面對轉型，企業有不得不為之的壓力，北祥科技服務董事長陳欽祥於研討會中分享了北祥團隊的服務經驗，指出企業轉型攸關主事者態度、企業文化，以及商業模式等，而「數位轉型」的目標中「轉型」才是關鍵，「數位」則是扮演輔助科技的角色。

北祥科技服務股份有限公司 董事長 陳欽祥

長期在第一線觀察，陳欽祥董事長認為數位轉型應由企業領導人發起，從上而下帶動轉型任務。「因應大環境變遷，北祥自身也不斷勵進，除了協助客戶落實數位轉型，自家內部亦同步轉型，從過去提供科技知識與技術人力的身分，轉化為提供客戶信任與服務的Customer insight(客戶洞察)精神，結合科技與人性並重的服務產業，多元跨足產業生態鏈，重新定義北祥在數位服務的品牌價值。」

台灣IBM 系統事業部 總經理 朱宥鑫

與會的台灣IBM系統事業部總經理朱宥鑫也認同陳欽祥董事長的一番話，並以IBM從過去大型主機、軟體事業到最近的AI雲端等產品布局演進，呼應了企業不論規模，力求持續轉型的營運態度。

借力開放新架構，展現數位金融新價值

談到企業數位轉型，有些人會認為這是好多年前就有的老議題，甚至對轉型一詞感到迷惘。對此，台灣IBM系統事業部協理陳孝綸在分享時點出「轉型」是持續不間斷的，並不是老掉牙的舊議題，而是在著墨的部分有所轉變：「以金融數位化為例，2013年的轉型屬於單點式的，是針對特定系統或服務上；而在2020年則是全面化的轉型，不只資訊系統，使用者模式、工作流程等都有所關聯。」

了解了轉型的目標差異，接著要討論的就是找方法，企業要思考要做什麼？怎麼做才行，而這點也是多數企業IT感到困惑的，陳孝綸協理整理了一些案例參考，像是星展銀行會持續分析使用者習慣，發現2019年的使用者以數位方式與銀行互動的比例自前一年68%成長至72%，因此擴大數位服務的範疇，同時強化內部核心技術，將IT系統敏捷微服務化、APP化，用新的開放式架構結合員工創新觀念，在持平的IT投資上也能逐步增加獲益，收到轉型的功效。

台灣IBM 系統事業部 協理 陳孝綸

陳孝綸協理在會中指出，肺炎疫情對企業未來是一種頓悟與機遇，從案例分析數據上可看出有59%的企業因應疫情加速轉型，亦有66%企業因此解決了數位化的絆腳石。「在疫情下有些產業很辛苦，在轉型上要避免孤軍奮戰，最好能與更強的數位平台合作，如IBM針對金融產業推出全球第一座金融服務專屬的公有雲FSS Cloud，以專精的平台化解一般公有雲的安全爭議，包含美國銀行、巴黎銀行等也都開始將工作負載逐步轉往這套新一代的金融混合雲。」

走向開放是這波數位轉型的要點之一，IBM LinuxONE也以開放式架構滿足企業需求，相較於x86架構的系統架構，LinuxONE不僅具備同級的開放標準，在效能與穩定性上也更勝一籌，根據某銀行POC實測，LinuxONE僅需兩組LPAR就能超過x86架構138 Cores的效能，總體成本也降低48%，尤其是以核心計價的軟體授權費，在企業力求轉型、打造混合雲環境的目標下，提供穩定、開放且務實的高科技助力。

構建MLOps開發模式，以高效AI動能加速產業轉型

金融服務在數位轉型中，已大量運用AI科技輔助各類事務處理，例如客戶服務、信評分析等，根據台灣市場調查，金融業在AI運用的領先成熟度也較其他產業多10%。北祥科技服務產品經理王慶祥在會中分享企業運用AI創新科技的現況，並歸納出企業發展AI應用的重點：共識、人才、基礎架構與協同合作等四項，其中協同合作的方法則是加速AI應用生成、及時滿足市場需求的一環。

北祥科技服務股份有限公司 經理 王慶祥

「MLOps (Machine Learning Operations)開發模式，能提供資料科學家、機器學習工程師，以及AI從業人員一套機器學習開發及維運的系統性流程，提升中大型團隊在協作環境下的效率與AI模型品質。」王慶祥經理進一步說明MLOps的概念，就好比軟體開發時會採用的DevOps，都是一種提升創新科技產出、加速溝通與整合應用的方法論。

依循方法論建立務實的工作平台，就能提升AI服務的產出效率，IBM Cloud Pak for Data一站式服務平台，能夠結合其他開放式的AI及Data管理平台，兼容多種不同的機器學習開發語言，同步滿足資料治理與AI建模訓練等兩大訴求，當AI模型訓練完成後也能運用內建的IBM Watson AI生命週期管理平台維護模型，適時微調、再訓練，確保資料、AI模型都能保持最高品質。

針對簡化AI建模複雜度的普遍性需求，IBM AutoAI能透過AI智能技術來訓練AI模型，加速機器學習的工作效率。經Kaggle國際性資料探勘和機器學習競賽實證，IBM團隊以AutoAI訓練出來的模型準確率分數高達0.785，足以證明AutoAI不只是快，而且更加可靠。

王慶祥經理以北祥在台灣的案例作說明，介紹了國網中心導入IBM Cloud Pack for Data活用超級電腦資源，加速醫療、農業、製造等領域的AI應用落地的效率，並藉此活絡台灣人工智慧產業鏈的轉型發展。