我們以系統整合為核心， 協助企業建立穩定、安全且可持續擴充的資訊架構。

科技業導入 AI 服務

在協助科技業導入 AI 服務的實務中，我們經常被問到：「我們適合用 AI 嗎？」事實上，這個問題多半並非來自技術不足，而是對 AI 角色的誤解。

AI 不是單一產品，也不是導入系統後就能立即創造價值的工具。對多數科技業而言，AI 更像是一項組織工程，牽涉資料結構、工作流程，以及企業如何管理自身累積的知識與經驗。

本次專案中，我們協助一家中型科技公司建立 AI 服務能力。該公司具備深厚技術基礎，但隨著組織擴張，專案經驗集中於少數資深人員，資料分散，逐漸影響效率與風險控管。

因此，專案初期我們先協助企業盤點專案文件、維運紀錄與客服資料，建立一致的資料結構，作為 AI 應用基礎。

完成資料治理後，AI 才正式導入組織流程，協助工程師快速查詢經驗、支援客服回應，降低重複性工作負擔。

從顧問角度來看，AI 導入的關鍵不在技術本身，而在於是否將 AI 視為長

傳統產業建立網路安全架構

在協助傳統產業進行資安顧問服務的過程中，我們發現多數企業並非不重視資安，而是不知道該從何開始。

隨著資訊系統在不同時期逐步建置，網路架構不斷堆疊，往往形成「能用就好」的狀態，直到資安事件或法規壓力出現，企業才意識到資安已成為經營風險的一環。

本次專案中，我們協助一家中大型傳統產業公司建立完整的網路安全架構。該公司涵蓋 ERP、產線設備、遠端維運與對外供應商連線，屬於傳產中常見、卻容易低估風險的環境。

從顧問角度來看，傳產資安的關鍵不在設備多寡，而在是否具備整體架構。

因此，專案初期我們先進行現況盤點，釐清網路拓樸、系統相依關係與營運關鍵系統，讓管理階層首次完整掌握企業的數位樣貌。

在風險評估後，我們依企業實際營運需求重新劃分網路區域，建立清楚的存取控管與監控機制，在安全與營運彈性間取得平衡，並同步強化可維運性，讓內部人員能持續管理。

我們認為，傳產資安並非

大型金融業建立資料備援中心

在金融產業的顧問實務中，我們始終強調，資料備援並非只為應對災難，而是確保金融服務在任何情況下都能持續運作。

對大型金融機構而言，資料不只是資訊資產，更是市場信任與法遵的基礎，一旦系統中斷，影響將擴及營運、監理與客戶信心。

本次專案中，我們協助一家大型金融機構規劃並建置資料備援中心。隨著數位金融發展與監理要求提高，原有備援機制已難以支撐龐大的交易量與即時性需求，因此必須重新檢視整體營運風險。

專案初期，我們先與管理階層與關鍵單位釐清各系統的重要性，重新定義復原目標時間（RTO）與復原目標點（RPO），讓組織對「哪些系統不能停、可以停多久」達成共識。完成風險評估後，才進一步規劃主備中心分工、跨站點資料同步與系統切換機制，使備援中心具備實際接手營運的能力。

我們同時重視可驗證性，協助企業建立定期演練與管理流程，確保備援架構能在實務與監理查核中被證明有效。