AI 無代碼平台、GraphRAG 實作、微服務與體驗設計多箭齊發，國泰金控 AI 開發、應用、維運、治理的創新實踐

在 AI 與雲端技術加速演進的時代，企業正面臨前所未有的效率與韌性考驗。海量數據爆發、架構複雜度飆升，促成傳統金融體系走向底層重構與策略轉型。

在此關鍵時刻，國泰金控數數發中心、國泰世華銀行共 5 位講者，於 Hello World Dev Conference 2025 中，揭示從前瞻 AI 應用、微服務架構到企業級設計系統的全景技術布局，展現厚實的技術實力。分享內容包括以 AI No-Code Platform 打破開發門檻、以 GraphRAG 克服知識碎片化的創新實踐，並深入探討微服務與 AI Agent 融合的新思維。國泰金控以實證經驗勾勒金融數位轉型的關鍵路徑，樹立兼顧技術治理與創新應用的新典範。

AI 無代碼平台打破技術門檻，開發效率翻十倍

國泰金控數數發中心雲端策略發展部資深工程師莊翔任，分享 AI 無代碼平台（AI No-Code Platform）的創新架構。他指出，企業數位轉型的三大挑戰在於開發資源稀缺、跨部門協作低效，以及產品驗證週期過長。傳統開發流程從需求討論到上線往往耗時數百小時，且高度依賴人工協作，而這套平台正是為打破時間與專業藩籬而打造。

AI No-Code Platform 整合自然語言生成應用、AI UI/UX 導師、設計即服務等模組，能將自然語言需求自動轉換為前後端架構，並將 Figma 設計稿即時轉譯為標準化程式碼。平台已成功導入多項金融專案，原需百小時的開發流程縮短至十小時，大幅提升產品試錯速度與開發敏捷度。

更關鍵的是，它讓各子公司的 PM、設計師、工程團隊與業務同仁等非技術人員能迅速將構想落地，成為創新的推手。這正是國泰金控推動「開發民主化」的核心精神：讓創新不再受限於技術門檻，在組織中自由流動。

GraphRAG 以知識圖譜串聯記憶，重塑智慧客服推理能力

國泰世華銀行資深資料科學分析師劉岦崱以「讓記憶成群結隊」為題，揭示 GraphRAG 的突破性應用。他表示，傳統 RAG 模型仰賴向量檢索，當對話延展過長或主題跨度太廣，語意易被割裂，導致 LLM 回應冗長卻偏離重點。GraphRAG 以圖譜化知識結構取代單點檢索，藉由節點與邊的關聯輔助生成，既能維持上下文一致，又具備多跳推理能力。

國泰世華的原型系統結合客戶對話、金融新聞與理專背景知識三大資料來源，構築能「理解人」的智慧客服。這樣的系統不只回應問題，更能根據客戶歷史互動與市場變化，主動給出具洞察力的建議。實測結果顯示，GraphRAG 在 RobustQA 測試中的正確率達 86%，遠高於傳統 RAG 的 33~76%。劉岦崱強調，GraphRAG 技術前景看好，但導入時須考量系統複雜度、成本與隱私安全議題，唯有穩健部署方能發揮長期價值。

微服務架構進化，從巨石式部署邁向 AI Agent 協作

國泰金控數數發中心新技術研究小組資深架構師黃暐智，帶領觀眾回顧企業架構從 VM、私有雲、公有雲到 AI Agent 的演進歷程。VM 時代的系統往往採用「巨石式部署」，以龐大的應用程式包羅所有功能，維運難切分，更新成本高昂，任何修改都可能牽動全局。這種架構雖穩定，卻如沉重的巨石般拖慢企業創新腳步。Kubernetes 平台的出現帶來部署效率與容器化彈性，但高額訂閱費用與維運負擔仍是挑戰；公有雲則進一步提升資源彈性，卻也面臨 IAM 權限管理與人為誤操作所帶來的高昂成本。

黃暐智表示，架構演進的本質，在於「穩定與靈活」間取得動態平衡。他預見，進入 AI Agent 時代，微服務切分邏輯將徹底改變，服務單元不再只是功能模組，而是具備角色、任務與記憶的智慧代理。架構師將轉型為「AI 任務設計師」，以任務導向與行為驅動的協作方式，取代傳統 API 呼叫。

國泰金控數數發中心開源創新發展小組資深工程師趙振勝，則從微服務供應鏈安全治理切入，分享 SBOM、CBOM 與 AIBOM 三大物料清單應用。SBOM 搭配 VEX 文件可將上百漏洞精準篩選至需修復的少數項目；CBOM 能盤點加密演算法與憑證，為量子時代安全挑戰預作防線；AIBOM 記錄 AI 模型來源、訓練資料與風險評估，揭露黑箱決策的潛在風險。

趙振勝表示，導入 BOM 架構不僅是技術治理的起點，更是企業透明化與合規管理的基礎。唯有建立持續更新的 BOM 流程，結合自動化工具與開源標準，企業才能在快速演進的微服務環境中維持安全韌性與法規遵循。

多維策略打造設計系統，讓體驗規範成為數位基石

國泰世華銀行資訊策略發展部 UI/UX 設計師賴品儀，分享其團隊如何在面對 500 多個內部系統的龐大需求下，重構企業級設計系統。她指出，2024 年系統面臨瓶頸後，團隊重新定義設計系統的核心價值，不再只是設計工具，而是貫穿商業、使用者與開發三個面向的數位基礎建設。

她認為，設計系統的發展須同時兼顧公司層面的商業可持續性、使用者層面的體驗一致性、開發層面的技術可行性。國泰的設計系統架構明確分為元件、模組與模板三層，並透過語意化 Token、高複用模組與嚴謹版本治理，確保品質穩定與長期演進。

賴品儀強調，設計系統不僅是 UI 元件堆疊，而是驅動創新的數位基石，讓組織即使面對變化，也能持續維持一致體驗與品牌辨識度。

總結來說，從 AI No-Code Platform 的「開發民主化」，到 GraphRAG 的「知識圖譜創新」，再到微服務與設計系統的「深度治理」，國泰金控技術團隊展現出對極致效率與系統韌性的具體實踐。這場從 VM 到 AI Agent 的架構之旅，不只是技術演進的縮影，更是企業文化與思維模式的深度革新。國泰金控以開放、協作與創新的精神，邀請更多技術夥伴共築金融新未來，讓科技成為驅動企業持續成長的新引擎。

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