根據 Gartner 最新預測，2028 年將有超過 15% 的日常工作決策交由 Agent AI 自主完成。隨著 Agentic AI 成為數位轉型的關鍵驅動力，企業是否具備「Ready Support」的基礎設施，能夠加速實現 AI 創新和突破？在 TechOrange 2025 科技金融論壇暨第 9 屆 Hit FinTech 高峰會，台灣思科金融暨工商事業群總經理盧佳成從產業趨勢出發，深度解析「AI 基礎設施盤點與建置」的關鍵策略。
「AI 帶給企業大者能大、優者能優的影響力，」盧佳成引用《The Evident AI Banking Index》調查指出，報告依據人才、創新、領導力和透明度四項指標，揭示國際銀行業的 AI 採用成熟度，其中多數銀行正在積極發展 AI，將 AI 策略列入年度報告，「Evident AI 指數展現 AI 對金融服務業的深遠影響，我認為對企業來說，AI 已經不再是可有可無的選項，而是逐漸成為不可避免的轉變。」
企業導入 AI 需計算並驗證成本效益
盧佳成分析 AI 發展脈絡，說明 AI 正快速地從早期應用走向大規模部署，每一次資料中心的更新換代，都是 AI 進步的新機會。而台灣企業的系統在過去四、五年來為了響應大量且彈性開發模式，持續調整軟體定義（Software Defined）以支持 LLM 應用；2023 年生成式 AI 崛起，則是讓國際科技業者聚焦 AI 技術對於企業 IT 基礎設施的需要與補給。
當 Agent AI 逐步走向商業市場，企業紛紛藉此提升營運能力、實現工作自動化，思科更深入探討「Internet of Agents」的新框架。盧佳成說明，先進技術的迭代助力 AI 蓬勃發展，而企業在推動 AI 的進程上需要計算部署、持續運作、實驗及學習曲線等相關成本，若觀察計算結果合理，能為投入產出帶來極大效益，便會將 AI 視為武器，「另一方面，Gartner 估算未來 AI 成本可能減少 500% 至 1000%，這個趨勢也會加速企業使用 AI，進而提高生產力、創造全新的商業模式。」
聚焦實際案例，國際知名銀行就將 AI Agent 導入四大領域、七大業務，在營運效率、財務偵測、KYC 與客戶接入、防詐欺等面向，完整實現金融產業 AI Agents 的落地應用。在 AI 投入成本方面，盧佳成也分享，台灣某家銀行在每分鐘有 240 個用戶使用 AI 服務，進一步評估導入 AI 的成本，如果運用 On-Premise 方案，長期使用下能夠實現更高的經濟價值，因為 On-Premise 累積的成本大約在 2.5 年後開始低於 SaaS API ；如果企業需要驗證 AI 效益，SaaS API 在前 2 年將會是企業 PoC/PoV 的最佳選擇，「企業在 PoC/PoV 階段仍以雲端 LLM 與 API 開發工作為主，在開源模型更普及的情況下，則是朝向應用開發落地，甚至到第三階段會進行算力擴張，以支持更大規模的企業應用，」盧佳成分析。
思科 AI-Ready Data Center 支援大規模 AI 工作負載
「未來 AI Application 將具備 Behavior-based 的特性，銀行需要根據不同行為模式和屬性歸類，進行動態、自主的 Segmentation，」盧佳成說道，AI Application（AI ChatBot、AI Assistant、AI Agent、Agentic AI）的型態正在改變，應用架構也會由 User、Application，再到 Data、Infrastructure 的形式，於中間層加入各種模型作為企業營運大腦。進一步比較傳統 Application 與 AI Application，後者對於數據依賴性與部署模式需要更動態、基礎設施的支援要更彈性，並且能夠與多個系統進行廣泛及互動整合。不過 AI Application 也會存在多個面向缺口，以及面對外在迅速增強的資安威脅，因此，企業迫切需要盤點所屬資料中心的基礎設施、提升採用 AI 的應變能力。
盧佳成表示，為協助金融與各領域企業建立更堅韌的 AI 基礎設施，思科提供 AI-Ready Data Center 的基礎架構設計與解決方案，滿足大規模 AI 工作負載的需求，並能確保服務的安全性、可視性。另外，思科也和 NVIDIA 密切展開技術合作，開發更加成本導向的 AI 應用，讓企業和雲端服務供應商更輕鬆進行網路管理。「邁入 AI 時代，企業資料中心將發展全新架構，能夠兼容既有的軟體定義和未來的 AI DC，實現真正雲地混合管理的模式」，盧佳成指出，在這樣的趨勢下，思科還推出一系列 AI native Computing 解決方案，助力企業加速 AI Agent 部署和運算；針對金融機構分行導入 AI 應用的需求，思科「Unify Edge AI Systems」則是整合計算、儲存、AI 軟體、開發、網路、資安功能，並以彈性模組化的設計，讓客戶無須架設龐大設施就能優化終端 AI 的應用。
強化數位韌性的 3 大關鍵：Assurance、Observability、Security operations
再談到數位科技快速發展，企業如何提升數位韌性、強化市場競爭力？盧佳成強調，三大核心關鍵就是「Assurance」、「Observability」及「Security operations」。企業需要執行端到端的無縫連接，以確保應用程式與服務的順利交付，並透過全面的可視性與洞察，防止停機和優化各項服務的體驗，同時也應具備全方位的威脅預防、偵測、調查與應對能力。
「在 AI 時代，數位韌性是價值高達 4000 億美元的議題，有 94% 的隱性挑戰埋沒在冰山底下，一旦顯露就會造成嚴重衝擊，」盧佳成指出，當企業架構越複雜，就會創造更多風險，因此思科整合旗下巨量資料分析廠商 Splunk，為客戶提供主動式防禦能力，避免任何環境出現停機事件。思科也特別推出「AI Defense」，助力使用者評估 AI 風險、即時阻止有害攻擊，讓企業無須在開發、使用 AI 的速度與安全性之間做出取捨。
「企業使用 AI Agent 數位員工已成為趨勢。面對全新的技術，企業採用、適應、推進它，並且擁抱未知，那才是真正的突破與創新力之所在」，盧佳成表示，無論是 AI Assistant、AI Engineer 的虛擬數位員工，或是機器人、Physical AI 的實體數位員工，在 Agentic AI 時代，企業 IT 資訊部門都將是未來 AI Agents 的 HR 部門，而在 token revenue 的概念下，企業 IT 部門也會是間接帶動企業營收成長的關鍵團隊。因此，思科亦協同台灣重要合作夥伴「凌羣電腦」，一同為企業提供從各產業 AI 應用到關鍵基礎架構的完整解決方案，「從基礎設施、營運模式到資安韌性全方位布局，企業才能真正掌握 AI 帶來的效益與競爭優勢，」盧佳成說道。
