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（台北訊 2024年9月4日）F5（NASDAQ：FFIV）發布2024 年數位企業成熟度指數報告，對全球企業數位轉型工作進行全面調查，分析生成式AI的巨大力量及其在推動各行業數位成熟度方面的關鍵作用。該報告揭示企業如何實現企業架構現代化、增強自動化和改進資料管理的落實，以利用人工智慧並為客戶提供卓越的數位體驗。 2024 年數位企業成熟度指數的主要關鍵發現包括： 企業正推進數位轉型工作：參與調查的企業中，有 29% 被認為是“實踐者”，在基礎設施、應用交付、安全、資料和自動化等領域名列前茅。與去年的報告相比，這是一個巨大的進步，當時只有 4% 的人被認為是「實踐者」。 生成式AI的革命性影響：生成式AI從根本上改變數位營運，顯著增強自動化和資料管理。整合AI技術的企業在多個類別中顯示更高的數位成熟度。 混合應用的採用：82% 的「實踐者」執行混合應用，顯示卓悅的數位準備度和高校的AI整合。 SRE 和自動化實踐：97% 的數位成熟企業已採用或計劃採用站點可靠性工程 (SRE) 操作，這對於擴展AI驅動的營運和維持效能至關重要。 實施安全性與零信任：隨著對AI的依賴日益增加，92% 的成熟企業已採用零信任原則，反映了對其安全框架的更高信心。 API 管理能力：先進的企業平均管理 468 個 API，顯示其複雜的數位基礎架構已經為 AI 整合做好準備。 自動化和營運效率：「自動化」的企業在自動化成熟度上得到最大的益處：53% 的企業享有更高的一致性，71% 的企業指出節省成本，80% 的企業表示營運效率更高。 F5 首席佈道師兼傑出工程師 Lori MacVittie 表示：「生成式AI的快速發展不僅僅是一項技術的進步，也是重塑數位業務整個格局的變革力量。擁抱這項變革並對企業架構進行現代化改造，企業整合AI驅動的自動化和資料管理不僅能保持競爭力，還將引領其行業進入一個效率和創新的新時代。我們的 2024 年數位企業成熟度指數報告，為這些企業提供一個參考路線，協助他們了解自己現階段狀況以及實現數位成熟度所需採取的步驟。」 該報告根據數位轉型的進展將企業分為三個不同的組別：“實踐者”，他們在現代化程度已經有重大進展並處於領先地位； “涉略者”，處於數位化旅程的早期階段；以及“落後者”，他們在提升數位能力方面幾乎沒有任何進展。這種分類有助於突出數位成熟度和AI整合準備的不同階段。 數位轉型的更廣泛洞察： 除了生成式AI的影響之外，2024 年數位企業成熟度指數調查還深入探討對數位轉型影響極深的幾個關鍵領域： 基礎設施現代化：報告強調了企業擁有靈活、高適應性架構方面，以跟上快速技術進步的腳步的重要性。氣欸需要一個能夠無縫整合新技術的基礎設施。 應用交付和安全性：能夠跨核心、雲端和邊緣各種環境交付和保護應用的能力至關重要。報告強調，40% 的企業擁有自動化應用和 API 安全功能，但只有 23% 擁有自動化應用交付，這顯示還有顯著的改進空間。 資料管理：資料治理和全領域可觀察性對於數位成熟度至關重要。報告指出，58% 的「實踐者」面臨資料孤島的挑戰，研究發現需要強大的資料策略來實現全面的可觀察性並推動自動化。 營運挑戰與解決方案：該報告深入探討企業面臨的營運障礙，例如預算限制、工具複雜性和技能差距。例如，49% 的「實踐者」認為缺乏互通性，以及太多工具和 API 是自動化的重要障礙。 有關數位化成熟度現況調查的更多詳細資訊，可參閱完整報告2024 Digital Enterprise Maturity Index, 以及 F5相關部落格。 關於報告 F5從年度應用策略研究現況調查，在企業有關數位成熟度模型的關鍵問題回覆中，依據完整性篩選出 713 份答案做分析。只有大約三分之一的受訪者來自科技業。在零售業、製造業和金融服務業都有很好的代表性。受訪者來自全球樣本，其中約三分之一來自每個主要地區：北美、歐洲、中東和非洲和亞太地區和日本。同樣，以年收入分組，大型企業（27%）、中型企業（32%）和小型企業（32%）的分佈相當平均。
新聞要點： 全新的比賽報道摘要為球迷提供所有 254 場美網公開賽正賽單打比賽的詳細分析 增強版的AI解說重返美網公開賽數碼平台，提供點播集錦，以及全新設計的 IBM SlamTracker 體驗 IBM和美國網球協會（USTA）基金會宣佈開展新合作，為USTA基金會的學生、專業教學人員和公眾提供AI專業發展資源 香港2024年9月3日 /美通社/ -- IBM（紐約證券交易所代碼：IBM）和美國網球協會（USTA）不久前宣佈，在今年的美國網球公開賽的數碼平台上，推出幾項由 watsonx 支持的球迷功能。這些新功能和增強功能是 IBM 與USTA數碼團隊合作的成果，旨在為全球數百萬網球迷提供更豐富、更吸引人的體驗。 IBM 為 2024 年美網公開賽數字平台提供全新增強的生成式AI功能 今年，IBM 將為每場男子和女子單打比賽在結束後幾分鐘內提供AI 生成的比賽報道摘要。該解決方案利用了 IBM AI 和數據平台 watsonx 的技術——包括 Granite 13B，專為企業打造的 大語言模型 (LLM)，結合 USTA 可信賴的數據和編輯指南，生成長篇賽後文章，對球員表現、統計數據和亮點進行分析。生成的內容在美國網球公開賽應用程序和 USOpen.org 上發佈之前，USTA 編輯人員會對其進行審核，並根據上下文和評論進行更新。 新版 2024 IBM 比賽報道摘要預覽 比賽報道功能將擴展 USTA 的編輯能力，使他們能夠以前所未有的規模為球迷提供及時的報道——涵蓋7輪比賽和全部17個球場的全部 254 場正賽單打比賽。 IBM 的增強版AI解說也將重返美國網球公開賽數碼平台。AI解說於 2023 年首次推出，為男女單打比賽總結的精彩視頻提供自動英語音頻和字幕。今年，IBM 利用包括 Granite 13B LLM 在內的 watsonx 來生成更頻繁、更具表現力和上下文的解說，並在比賽結束後幾分鐘內發佈精彩集錦。 球迷還將獲得全重設計的 IBM SlamTracker 體驗，提供詳細的賽前、現場和賽後洞察。其中包括基於 IBM watsonx 構建的獲勝可能性預測、逐點分析，以及所有男子和女子單打比賽的總結性預覽和回顧。這還包括為現場比賽提供近乎實時的全新 3D 當前比賽示意圖。 新版 2024 IBM 比賽報道摘要和 IBM SlamTracker 預覽 此外，IBM 與 USTA 的慈善機構 USTA 基金會宣佈合作，通過 IBM SkillsBuild 提供免費的職業預備培訓，這與 USTA 基金會幫助資源不足的青少年更多參與學習的使命以及 IBM 到 2030 年為3000 萬人提供技能培訓的目標相一致。此次合作將為 USTA 基金會全國青少年網球與學習（NJTL）分會的部分學生以及專業教學人員和公眾提供人工智能和專業發展課程，如定制學習計劃、研討會和 IBM 志願者的指導。參與者還將獲得一本新的指導手冊和互動式微型學習課程，提供英語和西班牙語版本，其中提供了網球運動中使用的人工智能概念和技術的信息，例如電子線路呼叫和球員分析，還包括對 IBM Granite 在內的大語言模型（LLM）的 介紹。 IBM市場營銷與傳播高級副總裁Jonathan Adashek表示：「球迷們希望圍繞他們喜愛的體育運動和運動員獲得更多高質量的內容，而IBM 比賽報道功能使我們可以即刻為美網公開賽提供這些內容。IBM與USTA的持續合作建立在30多年的創新基礎之上，對任何一個行業的企業而言，都是採用企業級類似Granite模型和watsonx這樣的AI技術，規模化地實施工作流程現代化的範例。」 美國網球協會數碼戰略高級總監 Brian Ryerson 表示，「美國網球公開賽數碼平台的主要目標之一是為全球球迷提供為期三周的賽事全面報道。 AI 比賽報道功能讓我們能夠高效地為平台上的球迷提供 關於150 多場比賽的簡明而真實的比賽預告和報道。 利用AI規模化地提供這些內容所來的效率，使我們的編輯團隊能夠專注於其他故事情節的創作和採訪，確保我們能夠為球迷提供最全面的報道。」 這些新的功能和工作展示了 IBM 和USTA是如何繼續共創世界一流的數碼體驗，每年都為全球超過 1500 萬的球迷帶來不一樣的精彩和體驗。美國網球公開賽的數碼體驗在 USTA 靈活開放的混合雲平台上運行，該平台集成了數十家合作夥伴的技術，實現了關鍵業務流程的自動化，並保障了整個世界級的美網公開賽的數碼體驗。 2024 年美國網球公開賽於 8 月 19 日至 9 月 8 日舉行。要查看 IBM 技術的實際應用，請訪問移動設備上 Apple和 Android 應用商店中提供的 USOpen.org 和/或 US Open 應用程序。 關於美國網球協會 美國網球協會（USTA）是美國網球運動的國家管理機構，也是促進和發展從地方社區到最高水平職業賽事等各個層面的網球運動的領導者。作為一家非營利性組織，它將其 100% 的收益投資於網球運動的發展。它擁有並運營美國網球公開賽這個全球每年參賽人數最多的體育賽事之一，以及全美約 100 場職業巡回賽事，並為戴維斯杯、Billie Jean King杯、奧運會和殘奧會選拔隊伍。USTA 的慈善實體 USTA 基金會除提供贈款和獎學金外，還通過美國全國青少年網球與學習 (NJTL) 網絡支持全美範圍內的網球和教育項目，使資源匱乏區域的青少年受益。有關 USTA 的更多信息，請訪問 USTA.com。 USTA 基金會公司（USTAF 或 USTA 基金會）是美國網球協會（USTA）的全國性慈善機構，它通過支持全美青少年網球與學習（NJTL）網絡，將網球與教育有力地結合起來，改善貧困青少年的生活。50 多年來，NJTL 影響了全美成千上萬的青少年，如今，該網絡擁有 250 多個分會。USTAF 通過提供資助、獎學金機會、課程、技術援助和培訓來支持這些分會。USTAF 通過捐款、企業支持、基金會和籌款活動（包括美國網球公開賽開幕之夜晚會和各種職業賽等）籌集資金並提高公眾意識。迄今為止，USTA 基金會已頒發了約 6400 萬美元的助學金和獎學金。有關 USTA 基金會的更多信息，請訪問 www.ustafoundation.com 關於 IBM IBM 是全球領先的混合雲與人工智能、以及企業服務提供商，為全球175個國家和地區的客戶服務，幫助企業把握其數據洞察、簡化業務流程、降本增效，獲得行業競爭優勢。 IBM 混合雲平台和紅帽OpenShift 為全球超過4,000家政府和企業機構的關鍵性基礎設施提供有力支撐，例如來自金融服務、電訊和醫療健康等行業的客戶，幫助他們快速、高效、安全地實現數碼轉型。 IBM 在人工智能、量子運算、特定行業的雲解決方案以及企業服務等方面的突破性創新，使其可以為客戶提供開放和靈活的選擇。 IBM 對信任、透明、責任、包容和服務的歷久彌新的承諾，是我們業務發展的基石。查詢更多資料，請瀏覽：www.ibm.com/ 關於 IBM 香港，請登入Facebook 頁面 www.facebook.com/IBMHongKong 傳媒查詢： 郭韜 gguotao@cn.ibm.com
香港2024年8月30日 /美通社/ -- 人工智能（AI）無疑已成為各行各業的變革力量，包括銀行業在內的金融業也強烈感受到了AI的影響。鑒於金融業在社會經濟當中的關鍵作用，而金融系統的穩定又與銀行業密切相關，因此銀行業必然要在高度監管的環境中運營。在銀行業要想通過實施生成式AI來實現變革客戶體驗、提升運營效率的業務價值，就必須妥善建立風險管理和治理框架，以維護對於數據和AI技術的信任。 在IBM香港科技論壇 主題為「憑借可信的數據與治理擴展生成式AI的影響」專題討論中，我們與來自東亞銀行、恒生銀行和星展銀行的等知名銀行專家展開了有意義的討論，分享我們對於銀行業採用和擴展生成式AI的見解，以及面對監管壓力如何駕馭AI帶來的變革性格局，以期為各行各業的組織提供有價值的借鑒。 如今，包括銀行業在內的全球金融機構中，有近八成 （78%）都在通過不同用例實施生成式AI。近六成的生成式AI決策者認為，這一尖端技術在風險管理、合規報告和客戶參與方面具有重要價值。[i] 在IBM香港科技論壇 主題為「憑借可信的數據與治理擴展生成式AI的影響」專題討論中，我們與來自東亞銀行、恒生銀行和星展銀行的等知名銀行專家展開了有意義的討論，分享我們對於銀行業採用和擴展生成式AI的見解，以及面對監管壓力如何駕馭AI帶來的變革性格局，以期為各行各業的組織提供有價值的借鑒。 為業務整合和風險緩解提供個性化的AI解決方案 東亞銀行營運部代理主管Kenny Au先生在數碼轉型和業務運營方面擁有豐富的經驗，曾服務於多家知名銀行。 他認為，生成式AI能夠規模化地實現「超個性化」，從根本上改變銀行為客戶提供價值的方式。他同時強調，AI技術的價值只有與特定的業務知識相匹配，同時被設計嵌入到日常業務運營當中，才能充分釋放出它的潛力。要將AI模型整合到現有業務運營中，需要與業務部門密切合作，制定明確的變革管理規劃；最重要的是，要重新思考未來人機（AI代理）同行的運營模式。 東亞銀行營運部代理主管Kenny Au先生 Kenny認識到與AI 相關的各種治理和風險管理的挑戰，強調要制定強有力的風險緩解策略，來解決數據安全、運營風險、數據隱私和模型風險等問題。 他說，包括東亞銀行在內的眾多銀行正在致力於制定與新技術相關的風險治理框架，同時召集不同部門的專家來評估和審查與AI模型相關的風險。除了合規性要求外，合乎道德地使用 AI 技術也是關鍵的考慮因素，包括銀行如何確保他們可以公平地將模型用於客戶。 Kenny 表示，儘管轉型的範圍很廣，他相信對於人的投入至關重要。在東亞銀行，數據專家、關鍵用戶和流程專家會密切合作，瞭解什麼是生成式 AI 以及如何將其嵌入到流程當中，以確保正確使用生成式 AI，使其成為所有員工的寶貴工具，最終提升業務運營水平。 具備治理框架的 AI 助理 恒生銀行有限公司的首席信息官Forrest Chai先生分享了他多年積累的行業知識，他從2000年開始從事Web技術開發，曾為滙豐集團開發了最早幾代的網上銀行服務，涵蓋零售和批發業務。 恒生銀行有限公司的首席信息官Forrest Chai先生 Forrest 表示，他看到了 AI 助理的巨大潛力。此次論壇上提到實施AI 門檻較低的用例就包括AI賦能的數據助理這一項。AI數據助理為銀行提供了一種利用數據和分析能力的新方法，無論是快速獲得洞察、完成過去需要數周手工勞動才能完成的複雜查詢，還是實現更具成本效益的數據雲遷移，AI數據助理幫助推動了實驗性項目，使團隊能夠獲得實時數據洞察，同時提升了整個組織的數據素養。 Forrest 強調，作為一名技術專家，他的任務是確保銀行把精力和重點放在「影響力高」的用例上。恒生銀行經過嚴格的篩選，根據合理的投資回報和潛在的可擴展性，將數百個AI用例縮減為幾種模式。 他補充說，在銀行擴展AI解決方案，可能會遇到與治理和控制相關的難題。治理框架是管理這些風險（包括規則、模型風險和運營彈性）的關鍵，涵蓋模型風險評估、法律合規性、網絡安全、法規合規性等。他強調銀行、科技公司和監管機構須攜手合作、共同努力，一起探索採用AI的可能性，確保完全遵守法規。 有影響力且負責任地實施 AI 星展銀行（香港）有限公司董事總經理兼中國香港及大陸地區技術及營運總監 Alfian Michael Sharifuddin 先生，根據他為金融組織制定和實施大型集團技術和營運策略的經驗，分享了他的看法。 星展銀行（香港）有限公司董事總經理兼中國香港及大陸地區技術及營運總監 Alfian Michael Sharifuddin 先生 Alfian 強調，大規模眾包[ii]（Crowdsourcing[iii]）對於識別具有影響力的AI用例有很大幫助。星展銀行收集了大約200個AI用例，通過辯論和投票選出了最有前景的14個用例。在星展銀行內部許多有意思的用例當中，就包含了通過部署AI助手，在客戶經理（RMs）與客戶通話的過程中，為他們提供合規性見解；同時還為客戶經理提供培訓建議。 為了確保有力且負責任地實施AI，星展銀行建立了一個PURE框架——即包含Purposeful有目的性、Unsusprising不出乎意料、Respectful尊重和Explainable可解釋性的框架，用這個框架來指導模型的目的適用性評估，考量諸如AI幻覺、過度自信和數據隱私等風險。星展銀行通過其數據部門營造探索多樣化模型的文化，該部門由AI和數據科學家組成，負責分析數據集及其相關風險。根據數據的可用性和敏感性，該銀行使用不同層面的數據隔離，以及公有雲或私有雲的基礎設施。 風險管理是星展銀行實施AI的重中之重，他們開發了一個ISOLATED框架來評估模型。這個全面的框架是為解決人類監督不足（I）、敏感數據使用（S）、過度自信（O）、日誌訪問（L）、準確性（A）、有害性（T）、可解釋性（E）以及數據存儲（D）等問題。Alfian表示，星展銀行提出這一框架是為了確保在模型被批准部署之前，就能對各個方面的風險進行評估和管理。 建立對 AI 模型的信任與信心 顯而易見，金融業渴望找到適應和採用生成式 AI 的方法，他們看到了這些技術的變革潛力，同時堅持要確保符合監管要求。參加專題討論的銀行業專家一致認為，必須積極主動地承擔企業責任，確保AI 的可解釋性、透明性和公平性；他們同時強調，在金融行業採用AI，仔細選擇和部署AI 模型是建立信任與信心的關鍵。 模型選擇至關重要，因為沒有放之四海而皆准的模型。IBM認為，企業應該採用開放式多模型的方法，選擇能夠針對其特定用例進行優化的模型，隨著業務規模的擴展，能夠為企業提供更好的性能、價值和可持續性。 企業可以通過以下三個步驟來部署AI，並獲得真正的業務價值[iv]： 1. 選擇一個可信的基礎模型。 企業首先需要選擇一個透明的基礎模型，以便信任和理解其訓練數據源、模型權重和組件。這是安全和有意義地發展企業AI的必要條件，也是 IBM 在 Apache 2.0 許可下開源 18 個 Granite 模型（包括其代碼模型、時間序列、語言和地理空間模型）的重要原因。這些模型都是根據IBM AI 倫理原則和 IBM 法務團隊對於可信的企業用例指導而收集的數據進行訓練的。開源Granite代碼模型可以為盡可能多的開發人員提供盡可能簡單的代碼。[v] 2. 為企業數據建立新的表達。企業可以基於選擇的基礎模型來構建一個數據表達，來解決其緊迫的業務問題。例如，基礎模型的興起促使諸如薪資、社交媒體和互聯網搜索這樣的領域產生了新的AI應用。為了幫助企業發揮自身數據的價值，IBM和Red Hat推出了InstructLab，這是一個開源項目，基於LAB（Large-Scale Alignment for ChatBots）技術，採用社區驅動的方法，通過社區貢獻的技能和知識數據對語言模型進行開發和訓練，使基礎模型能夠進行增量學習，允許社區用戶向模型輸入新數據，以提升模型的能力，無需從頭開始訓練模型。IBM的Granite-7B語言模型也已集成到InstructLab中，允許社區用戶添加新的技能和知識，同時保留之前的訓練成果。 3. 部署、擴展企業自己的AI，並創造價值。一旦企業的數據與模型兼容，他們就可以部署、擴展自己的 AI 應用程序，並創造價值。例如，IBM watsonx.data 使企業能夠跨系統和平台使用自己的數據來擴展 AI 和分析，無論其數據位於何處。Watsonx.data是 IBM watsonx 數據與AI平台的核心組件，允許企業訪問和管理所有數據源，從而針對其特定業務需求來創建自定義的 AI 應用，加速實施負責任的 AI 工作流程 ——而所有這些都可以在一個平台上完成。[vi] 為了幫助企業（包括來高度監管行業的企業）面對業務和 IT 的複雜性能夠加速和擴展生成式 AI， IBM 在其年度 THINK 大會上宣佈了 watsonx 平台的幾項新的更新，以及新推出的數據和自動化功能，旨在使AI對企業而言更具開放性、成本效益與靈活性。IBM 提供由其 Granite LLM 提供支持的下一代自動化助手和工具，幫助自動執行諸如軟件編碼等關鍵任務，並提供新的 IT 自動化功能，以實現 IT 流程現代化，降低 IT 複雜性，提高業務工作流程的生產效率，幫助向銀行這樣擁有複雜的基礎架構、系統和技術的企業能夠通過 AI 驅動的自動化提升數碼轉型效率。 只有完成以上這些步驟，組織才能夠以負責任和可持續的方式釋放生成式AI的業務價值，使其真正成為推動變革的力量，通過可信的數據和治理來擴大生成式AI的影響力。 在此，衷心感謝三位銀行業的專家參與我們的論壇並分享他們的寶貴見解，他們分享使我們的討論更有意義！我們期待未有更多機會與我們的客戶和合作夥伴合作，通過可信的數據和治理來探索和發揮生成式 AI 的潛力，推動創新，共創未來——讓生成式AI為以銀行業為代表的各行各業的發展，帶來積極的影響。 星展銀行（香港）有限公司董事總經理兼中國香港及大陸地區技術和運營主管Alfian Michael Sharifuddin先生（上圖左一）;恒生銀行有限公司首席信息官 Forrest Chai 先生（上圖左二）;東亞銀行有限公司運營部代理主管Kenny Au先生（上圖左四），參加了由我（上圖左五）主持的「利用可信數據和治理擴大生成式AI的影響 」專題討論。三位嘉賓與 IBM 香港總經理Mimi Poon（上圖左三）和我在專題討論後合影。 [i] 來源：IBV年度報告： 2024 Global Outlook for Banking and Financial Markets（《2024 年全球銀行業和金融市場展望- 遊戲規則改變者：生成式 AI 如何改變銀行和金融行業》） [ii] 根據《韋氏詞典》的定義，"眾包"是指通過向大量人群，特別是在線社區，徵集貢獻，而不是依靠傳統員工或供應商，來獲取所需的服務、創意或內容的做法。 [iii] According to Merriam-Webster:Crowdsourcing is defined as "the practice of obtaining needed services, ideas, or content by soliciting contributions from a large group of people, and especially from an online community, rather than from traditional employees or suppliers." [iv] 來源：https://research.ibm.com/blog/ai-open-think [v] 來源：https://research.ibm.com/blog/granite-code-models-open-source [vi] IBM 博客：利用 IBM watsonx.data 為 AI 提供卓越的性價比和增強的數據管理 關於本文作者： 本文作者：梁浩暉 (Chris Leung)，IBM 中國/香港有限公司 IBM諮詢數據及科技轉型負責人 梁浩暉 (Chris Leung)，IBM 中國/香港有限公司 IBM諮詢數據及科技轉型負責人 Chris Leung在 IBM中國/香港有限公司擔任IBM諮詢數據與技術轉型服務線負責人。 他是一位經驗豐富的專家，通過先進的數據和分析（D&A）推動客戶的業務轉型和技術孵化，包括生成式 AI、推薦系統、高級分析和大數據平台技術等。他是廣受認可的數碼產品創新領域的可信顧問，尤其在一流領先的金融服務客戶當中廣受贊譽，且業績卓著。 作為負責任的 AI 實施和運營的倡導者，他經常代表 IBM 諮詢在行業會議和大學中擔任演講者，分享 IBM 的思想領導力和他在廣泛的 D&A 領域的深厚專業知識。 關於 IBM IBM 是全球領先的混合雲與人工智能、以及企業服務提供商，為全球175個國家和地區的客戶服務，幫助企業把握其數據洞察、簡化業務流程、降本增效，獲得行業競爭優勢。 IBM 混合雲平台和紅帽OpenShift 為全球超過4,000家政府和企業機構的關鍵性基礎設施提供有力支撐，例如來自金融服務、電訊和醫療健康等行業的客戶，幫助他們快速、高效、安全地實現數碼轉型。 IBM 在人工智能、量子運算、特定行業的雲解決方案以及企業服務等方面的突破性創新，使其可以為客戶提供開放和靈活的選擇。 IBM 對信任、透明、責任、包容和服務的歷久彌新的承諾，是我們業務發展的基石。查詢更多資料，請瀏覽：www.ibm.com/ 關於 IBM 香港，請登入Facebook 頁面 www.facebook.com/IBMHongKong 傳媒查詢：郭韜 gguotao@cn.ibm.com IBM Corporation logo.
【臺北訊，2024 年 8 月 27 日】使用不安全網路和自帶設備（BYOD）的遠端使用者連接，加劇了組織遭勒索軟體攻擊，以及將資料洩露給未經授權的軟體即服務（SaaS）和生成式 AI 工具風險。數據顯示，去年遭到公開勒索的勒索軟體受害者增加了 90%，約 55% 資料遺失事件因使用生成式 AI 所致。為此，AI 驅動與雲端交付的網路安全平台領導廠商 Check Point® Software Technologies Ltd.（NASDAQ 股票代碼：CHKP）宣布推出新一代生成式 AI 解決方案，以創新功能有效應對挑戰。 Check Point 全新生成式 AI 安全防護解決方案現已透過預覽版計畫推出，支援在組織內安全採用生成式 AI 應用，同時解決業務資料和監管合規性風險。不同於標準資料保護解決方案無法識別對話指令中的上下文，此新型解決方案具開創性、基於生成式 AI 的資料分類功能，可防止應用程式資料外洩。 Check Point 全新生成式 AI 安全防護解決方案可助力組織： 發現未經授權的所生成式 AI 工具，例如 ChatGPT、Gemini 等。 查看主要生成式 AI 案例，例如行銷、編碼、資料分析等。 識別風險最高的生成式 AI 應用，並確定優先採取減緩威脅。 利用開創性生成式 AI 資料分析功能防止資料遺失。 透過企業級監控和可視性，滿足法規要求。 生成式 AI 協助組織在行銷、資料分析甚至程式碼開發方面提升生產力，然而若員工在生成式 AI 應用中提及機密資訊，將使組織面臨資料遺失和智慧財產權盜竊的網路風險。IDC 安全與信任專案副總裁 Frank Dickson 表示：「資安長正尋找安全管理組織內部生成式 AI 應用的使用方法。透過 AI 和自動化，Check Point 全新生成式 AI 安全防護解決方案賦能組織安全採用生成式 AI 工具，查看組織內如何使用生成式 AI 應用，分析共享資料，採取防止資料遺失的即時安全策略，並提供合規性所需的可視性和報告。」 Check Point Harmony 資料遺失防護雲端服務 為混合辦公組織提供有力支援 此外，Check Point 全新 Harmony 資料遺失防護（Data Loss Prevention，DLP）雲端服務也已提前推出，此進階的系統在後台不間斷運行，能夠使用 OCR 識別圖像中超過 700 種預定義資料類型，並滿足自訂資料要求，非常精確地識別 AI 指令中的敏感非結構化資料。此服務可透過 Harmony Endpoint、Harmony Browse 和 Harmony SASE 為工作區提供新一代資料遺失防護，並利用生成式 AI 實現細緻可視性和控制。 藉由以下功能，全新 Harmony 資料遺失防護能夠為混合辦公組織提供有力支援： 全面的可視性和控制功能：提供對組織內資料移動情況的全方位洞察，並自動執行依需求客製化的安全策略。 安全無縫的辦公體驗：基於瀏覽器的解決方案可輕鬆保護所有端點，支援在不影響資料安全性的情況下使用應用。 自動化合規性：利用自動化合規性和深度報告功能，確保始終遵守資料法規。 生成式 AI 安全防護整合：安全地發現和管理經認可和未經批准使用的生成式 AI 工具，應用基於 AI 的即時資料保護，並透過風險洞察和使用情況分析做出明智的治理決策。 經濟高效的綜合平台：作為 Harmony Suite 的一部分，可透過單一強大的安全防護平台降低總體擁有成本（TCO）。 全新 Check Point Infinity ThreatCloud AI 引擎 助力增強防護 Infinity ThreatCloud AI 是 Infinity 平台的中樞神經系統，可在 2 秒內於全球範圍內共用最新威脅情報。ThreatCloud AI 擁有業界領先、高達 99.8% 的惡意軟體捕獲率，現已透過添加新引擎強化，可識別高度複雜的攻擊和威脅活動，包括： ThreatCloud Graph 引擎能夠對網路威脅進行多維度評估，透過分析它們與已知惡意物件的關係實施有效防禦。 使用基於 AI 的自然語言處理（NLP）對新網站進行自動 URL 分類。 基於惡意和正常網站流量模式之間的不同功能，防止 C2 和 MDN（惡意軟體交付網路）通訊。 深度品牌聚類：利用深度學習技術，阻止品牌欺詐網路釣魚攻擊活動。 藉由最新的 AI 和生成式 AI 版本，Check Point 提高了生成式 AI 保護工作區標準，透過 Harmony 套件為組織增強安全性。此套件能夠在任何網路、任一設備和所有 Web 應用上為遠端或混合辦公人員提供 360° 全方位威脅防禦。除了支援在整個工作區內安全採用生成式 AI 和新一代資料保護以外，Check Point 強大 AI 驅動的網路安全防護產品組合還提供了 AI Copilot、AI Cloud Protect 和 ThreatCloud AI。 如欲進一步了解生成式 AI 安全防護解決方案相關資訊，請點擊連結：https://checkpoint.com/solutions/genai-security。 關注 Check Point Software X（前身為 Twitter）: https://www.twitter.com/checkpointsw Facebook: https://www.facebook.com/checkpoint.tw Blog: https://blog.checkpoint.com YouTube: https://www.youtube.com/user/CPGlobal LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/check-point-software-technologies 關於 Check Point Software Technologies Ltd. Check Point Software Technologies Ltd.（www.checkpoint.com）是 AI 驅動與雲端交付的網路安全平台領導廠商，為全球超過 10 萬家組織提供防護。Check Point 利用無所不在的人工智慧力量，透過其 Infinity 平台提高網路安全效率和準確性，以業界領先的捕獲率實現主動威脅預測和更智慧、更 快速的回應時間。此綜合平台包含雲端交付技術，涵蓋確保工作空間安全的 Check Point Harmony、確保雲端安全的 Check Point CloudGuard、確保網路安全的 Check Point Quantum，以及用於協作安全操作和服務的 Check Point Infinity Core Services。
隨著生成式AI和數據中心的流量持續增長，全球數據使用量顯著上升，而5G/6G通信技術的快速發展，進一步推動了應用半導體的微型化趨勢。 尤其在微型化技術領域，技術難度已達到極高水準。隨著微型化進程的持續推進，對稱為Chiplets (小晶片)的集成技術進行封裝的需求將不斷增加。與傳統的平面設計相比，Chiplets(小晶片)結構更為複雜，並且採用三維封裝，這對檢測精度提出了更為嚴苛的要求。 隨著xEV（電動車）及多功能集成模組（如eAxle）的加速研發，汽車業界的環保趨勢日益顯著。為進一步優化模組設計的空間利用並提升效率，3D封裝技術已成為業界關注的核心技術。隨著3D封裝技術在各行各業的應用逐步擴大，傳統的2D-X光檢測系統在準確判斷這些高度集成產品的良品率方面已顯現出其局限性，這對生產效率的提升及產品質量的保障提出了新的挑戰。同時，為應對供應鏈多樣化的需求並構建不依賴人工的自動化生產系統，對多地協同生產的穩定性需求也在日益增強。 為了應對這些需求，三款全新商業化的CT型X光自動檢查系統應運而生，結合了OMRON專有的控制技術與先進的影像處理技術，實現了高速且高精度的檢測。這些系統通過無縫控制設備的連續影像技術與高靈敏度攝像機的結合，成功達成了高分辨率、易辨識的3D影像的高速成像。 此外，該系統採用了最先進的3D檢測技術，該技術同樣應用於醫療領域的CT掃描儀，能夠高速生成精確的三維模型，使得在生產現場實現過去難以達成的在線質量檢測成為可能。系統利用專屬的AI技術，自動優化檢測影像的條件設置，並自動生成檢測程序，這一過程以前只能依賴經驗豐富的工程師和技術人員來完成，現在則可通過AI技術高效實現。 OMRON憑藉其在控制技術領域的深厚實力，通過 “創新自動化” （Innovative-Automation）理念，持續推動生產現場的效率提升。我們將不懈努力，進一步提升生產力，同時推動製造現場朝著可持續發展的方向邁進。OMRON致力於通過創新自動化技術，為人類、產業和地球的未來創造更豐富的價值。 CT型X光自動檢測系統新產品概覽 產品名稱 VT-X750-XL VT-X850 VT-X950 X光輸出特性 微焦點X射線源 高功率X射線源 超微焦點X射線源 主要檢測產品 適用於生成式AI、5G/6G通信和車載控制器的安裝板。 IGBT模組 逆變器模組 先進封裝 （CPU、GPU、通信晶片等） Value Proposition 1. 透過卓越的高速3D自動檢測技術，保障半導體封裝與功率半導體生產的質量穩定性和可靠性。 由於不同行業和檢測對象在形狀及構成材料上存在差異，因此針對每個型號，OMRON對X光源的輸出特性和檢測方法進行了精確優化。通過結合OMRON專有的控制技術與先進的影像處理技術，實現了對各類半導體封裝中微凸點（μBump）和C4凸點焊接質量的可視化檢測。這項影像技術有力支持了半導體設備的微型化與薄型化需求。透過X光透射影像技術，電路板和半導體所使用的焊料3D建模速度提升了約30%。此外，檢測結果數據符合SEMI通訊標準（SECS/GEM），能夠與生產控制系統無縫連接，實現生產過程的量化條件監控。這一高速檢測技術在不增加生產線負擔的情況下，大幅提升了半導體的生產良率。 2. 憑藉專屬AI技術的高級影像處理功能，實現自動檢測設置，確保產品質量判定的精準性。 VT-X系列是首款採用人工智慧技術的在線檢測系統，透過深度學習技術對捕捉的影像進行處理，以確定產品的合格性。該系統利用AI生成的3D模型，自動判斷每個產品的焊接條件，從而實現檢測程序的自動化建立，無需依賴影像處理技術人員的專業技能。 3. VT系列中率先支持無塵室環境，並能根據生產需求自動調整檢測設置 X950是VT系列中首款支援中間製程半導體無塵室的產品，專為晶圓鍵合製程而設計。X950還具備自動更改檢測設定的功能，能夠靈活應對因需求波動導致的生產項目變化。該系統會參考預先在生產控制系統中註冊的測量點和檢測設置，自動調整檢測條件，從而減少啟動損失和重新設定檢測參數的時間成本。此外，與傳統VT系列產品一樣，X950配備了基於輸送帶的自動上下料功能，有助於實現製造流程的自動化並減少人力需求。 關於“創新-自動化” 歐姆龍正在推動獨特的「創新自動化」概念，致力於打造新型自動化系統，推動製造業革命性變革，同時實現與全球環境的共生，並提升所有工人的使命感，為經濟增長做出貢獻，推動可持續產業的發展。 展望未來製造業，歐姆龍將基於「數位工程轉型」，探索生產力的新途徑，致力於實現「超越人類能力的自動化」以及「人機高級協作」，以引領製造業邁向更豐富和可持續的未來。 關於OMRON Corporation OMRON Corporation是一家領先的自動化公司，憑藉在感測與控制技術的核心能力，從事工業自動化、醫療保健、社會系統和設備模組解決方案等廣泛業務。成立於1933年，OMRON擁有約30,000名員工，在全球130多個國家提供產品和服務。更多資訊請訪問 https://www.omron.com/global/en/。
【2024年8月12日，台北】先進網路安全技術公司WithSecure™唯思安全（前身為F-Secure芬安全）近期發表了Luminen™（魯米尼）生成式AI網路安全功能，透過生成式AI簡化複雜的安全任務並提供大數據分析後的行動方案建議。Luminen™（魯米尼）將箝入唯思安全Elements Cloud（雲中控端點安全EDR）的平台，無需額外付費即可結合IT團隊的工作流程，對現今負荷重且人手不足的IT安全團隊及企業，輕鬆地增強IT安全措施的工作效能。 WithSecure™ Luminen™（魯米尼）使用先進的大型語言模型（LLM）的生成式AI，原生嵌入到 WithSecure™唯思安全Elements Cloud中，並藉由EDR內的Broad Context Detection™（寬泛內容偵測）功能，以本地語言解釋被偵測出來的安全事件，使IT及安全團隊更容易明白即時的安全狀態，增強IT的因應能力。Luminen™不僅以本地語言提供摘要報告，還會提供最適當的補救措施和如何改進的建議。讓IT安全團隊即使在充滿挑戰、資源有限的環境中也能有效管理及回應，確保管理員能夠做出快速且明智的決策。Luminen™使安全專家更輕鬆自信地應對網路安全的複雜環境。 唯思安全副總裁Leszek Tasiemski表示『作為網路安全技術領先的公司，WithSecure遵守全球最嚴格的隱私標準。Luminen™利用經過驗證的基礎模型，這些模型與模型不會互相關連，並在不使用客戶使用者提示資料情況下持續改進。每個GenAI模型專用於單一組織，消除了跨組織資料暴露的任何風險』。 總代理湛揚科技表示WithSecure™近十年持續創新研究AI技術，多種機器學習增強EDR的檢測和響應能力。WithSecure™最新出的Luminen™（魯米尼），可用於唯思安全Elements雲中控的EDR產品，是所有用戶選擇唯思安全端點安全的最佳時刻。歡迎企業客戶申請測試唯思安全，即刻加入Luminen™（魯米尼）的體驗行列！更多資訊請瀏覽湛揚官網 www.t-tech.com.tw 關於Withsecure唯思安全 WithSecure™（原名 F-Secure Business）成立於 1988 年並在納斯達克赫爾辛基OMX上市。是歐洲網路安全領導公司，受到全球IT服務供應商、MSSP 和企業的信賴，提供全方位的網路安全解決方案來保護中型企業客戶。WithSecure™致力於資料保護，隱私及資料主權和合規性。其核心產品是以Elements Cloud為基礎，無縫整合AI的技術、專家的經驗及安全服務，為企業客戶提供從端點和雲端保護、威脅偵測和回應以及風險管理等模組化的全系列產品。WithSecure™ 有超過35年的資安產業經驗，並秉承對合作夥伴共同成長的承諾，提供靈活的商業模式，確保在多變的網路安全市場中共同取得成功。2016年授權湛揚科技為台灣總代理。 關於T-tech 湛揚科技 湛揚科技成立於2005年，致力於『資料備份、端點防護及網路安全』解決方案，協同合作夥伴為企業提供新世代高性價比的資訊安全產品及專業服務為公司宗旨。湛揚科技為「唯思安全 WithSecure」與「芬-安全 FSecure」的台灣總代理。在未來新型網路技術及生成AI的數位轉型環境下，湛揚科技將持續研發企業所需的基礎資安服務，以專業代理『備份、防毒、雲安全』等新技術為發展目標，持續為企業及合作夥伴提供穩定堅固的安全解決方案及服務，並以『客戶滿意』『永續經營』為企業的使命及價值。
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