資料中台驅動 AI 賦能 以平台策略突破挑戰
一般企業導入 AI 的挑戰不在於技術選項不足，而是缺乏人力、時間與容錯空間。兆利科技透過 AutoML、生成式 AI 與 Vibe Coding，讓 AI 成為降低門檻的工具，開闢出新路線。
採訪／施鑫澤‧文／鄭宜芬‧刊期／2026.2
缺乏數位技能、人才對市場的深入分析，是中小企業進行數位轉型面臨的最大挑戰。兆利科技以創新研發、全球化布局與合作共贏為核心策略，持續投入人才培育與驗證設備，強化研發設計能量，推動組織轉型。
兆利科技資訊長陳芳志憑藉過去在大型製造業的經驗，以資料中台為基礎、AI賦能為核心的數位轉型策略，將重點放在提升決策透明度與可視化，透過 AI 與資安架構建立轉型基礎，並讓員工在可控環境中嘗試，放大 AI 在組織中的價值。
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資料中台＋BI 可視化 支撐轉型決策
若資料無法被有效整理與可視化，即便累積再多，也難以轉化為實際的營運價值。陳芳志進入兆利科技不到兩年，即把導入資料中台和 BI 視為轉型的首要工作。
在實際應用中，BI 工具讓管理者能即時掌握 KPI，例如透過供應商平台所彙整的資料，管理階層可即時追蹤供應商績效與產品良率，尤其是品質管理相關的統計製程管制（SPC／SQC），透過可視化報表一目瞭然地掌握全局，而且也為後續導入進階 AI 技術累積基礎。
AutoML 平台降低 AI 建模與應用門檻
在資料結構與可視化完成後，下一個關鍵問題在於：誰來使用 AI？如何降低導入門檻？
製造業通常難以招募並培養完整的資料科學家團隊，陳芳志將數位轉型的重點轉向 AI 實際應用，導入自動化機器學習（AutoML）平台，以降低模型建置與應用門檻。
陳芳志指出，製造業本身即累積大量生產與製程資料，AutoML 平台的優勢在於，使用者只需提供資料，系統便能自動選擇與訓練適合的機器學習模型，特別適合資料量龐大、但 AI 專業人力有限的製造業。透過 AutoML 的導入，企業即使缺乏專職資料科學家，也能實現 AI 的應用效益。
AutoML 在設計參數預測上的表現尤為突出。過去，工程師多依賴經驗手動估算設計參數，需經歷多次試錯與模具修改，而模具本身成本高昂，反覆調整不僅增加費用，也拉長開發時程。
透過 AutoML 分析歷史資料，系統可快速提供建議的設計參數，有效降低試錯成本並縮短驗證時間，使產品上市時程明顯加快，原本可能需兩個月的驗證流程，縮短至一至兩週內完成。
此外，AutoML 亦可應用於機台設備的預測性維護，透過預測設備的損壞時間，維修團隊可以在設備實際故障前就進行預防性修護，避免無預警停機造成的生產損失。
陳芳志強調，AI 的成功導入絕非 IT 部門單方面的責任，而是需要透過 Workshop 培養各廠區與部門的種子成員，讓使用者能實際上手並理解應用情境。他將 AutoML 平台的使用體驗比喻類似 ChatGPT 的操作模式，讓非技術背景的使用者也能自主應用。
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生成式 AI 與 Vibe Coding 賦能自主開發
Vibe Coding，讓 AI 成為降低門檻的工具。
IT 部門人力有限，通常須優先處理 ERP、MIS 等重要系統，不易即時支援各部門數位化與系統支援需求。兆利科技除了 AutoML 之外，在生成式 AI 導入了創新技術，透過 Vibe Coding 讓非 IT 部門的員工也能使用自然語言開發所需的系統，解決人力資源有限與開發專案需要排程的問題。
Vibe Coding 透過與 AI 進行自然語言對話來開發程式，能加速企業的數位化進程，並讓資料更有效地整合進資料庫，宛如一個互動式的開發服務，相當於讓每個部門都擁有一位隨時待命的 IT 開發顧問。而導入的關鍵就在於管理層的支持。
在推動初期，陳芳志選定具備資訊背景、對新工具接受度較高的同仁作為種子隊員，並採用最小可行產品（Minimum Viable Product，MVP）的概念。隨後讓各部門同仁在內部開發如客訴管理等各自需要的系統，經過 POC 後，再度由 IT 部門介入重新開發並擴展為企業級產品。
透過將開發能力賦予業務與營運部門，不僅有效緩解 IT 人力限制，也大幅減少過往系統開發中，IT 與使用者之間反覆就需求規格溝通與修正所耗費的時間與成本，讓使用者能夠根據自己的想像與設計，直接產出系統並使用，實現「AI 賦能到個人」。
「幾乎是講完就能開好程式。」陳芳志表示，相較於傳統被框架限制的 No-Code 或 RPA 工具，Vibe Coding 的彈性更高。使用者可將開發環境安裝於本機，透過小視窗與 AI 進行自然語言互動，描述需求後即生成基本系統。除了產出程式碼，AI 也能扮演顧問的角色，提供設計建議。使用者甚至可指定所採用的程式語言與框架，如 Python 或 C 語言，提升開發速度與自由度。
在成本與部署方面，兆利科技採取訂閱制模式，不需讓所有人員各自購買授權，僅需約十位開發者訂閱，即可滿足全公司開發需求。完成的程式可直接部署於地端系統，實際使用系統的員工無須額外訂閱，因此除了開發階段的授權費用外，幾乎不產生額外的導入成本。
相較於保守型企業因過度擔憂資安風險而全面封鎖新工具，以致錯失轉型時機。陳芳志表示，為了兼顧創新與安全，兆利科技的 IT 部門為開發者提供了受管制的虛擬機（VM）環境，這個環境無法連接外部網路，以確保開發過程的安全性和規範性。這種策略的概念是 AI 賦能與試錯，將 AI 工具交到使用者手中，並鼓勵員工在可控的環境下進行試錯（Trial and Error），以提升生產力。
他回顧過去高科技製造業以機器學習為核心的智慧製造，到近年 AI 已能直接參與程式開發，技術進展速度相當快速。2022 年 GPT 剛問世時，Vibe Coding 的穩定性仍有限，但隨著模型演進，例如 Google Gemini 3 的出現，AI 的理解能力與程式碼品質已大幅提升，錯誤率明顯降低。
對於資深 IT 人員而言，Vibe Coding 亦可作為提升效率的工具。即便 AI 提供的初始方案並非完美，但具備經驗的工程師仍可引導 AI 修正方向，加快開發進程。
此外，這樣的導入策略也有助於資料資產的累積。透過各部門自主開發的小型系統，能將更多作業流程資料化，為後續的 BI 和 AI 分析積累必要的資料基礎。
在 IT 人才招募困難成為常態的背景下，特別高科技周邊的傳統製造業，陳芳志基於過去在大型企業中觀察到的影子 IT（Shadow IT）經驗，認為 Vibe Coding 與 AutoML 能為中小型企業在不增加人力與成本負擔的情況下，滿足部門數位化需求。
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WORM 與不可竄改備份 提升資安韌性
在賦予開發能力的同時，系統與資料的不可竄改性與復原能力成為另一項治理重點。資料治理對於製造業之所以重要，是因為許多資料不夠乾淨，缺乏明確的標準與責任歸屬，資料品質與機敏等級也未被清楚定義。直到資安需求出現，企業才意識到治理的重要性，開始檢視哪些資料需要保護。
陳芳志身兼資訊長與資安長的角色，既要為高層管理者規劃策略，也需負責實際落地執行，在數位轉型的同時，資訊治理和安全是最重要的環節之一。兆利科技的資安重點是保護核心資產，特別是與關鍵零組件相關的研發圖檔，這些文件都經過加解密處理，需經主管授權才能解密。
除了保護機敏資料，陳芳志也強調資訊系統架構的韌性，尤其是應對勒索病毒的威脅。他觀察到，許多企業雖有備份，卻忽略了備份資料本身被勒索病毒加密的風險。為此，兆利科技導入 WORM（Write Once Read Many）技術，透過 Synology 建立包含異地備份在內的兩份備份架構，以強化關鍵資料的安全性，而且備份資料在設定的保留期限內不可篡改或刪除，即使是系統管理員也無法刪除，僅能在保留到期後由系統自動清除，以降低人為誤刪或惡意破壞的風險。
陳芳志強調，做好日常備份與監控，才能在危機發生時成功救援。有鑑於曾處理過大型企業 ERP 資料全毀的重大事件，他在備份架構上選擇回歸基本功，並進一步導入 WORM 與快照機制。
在資安維運方面，中小型企業難以自行建置完整的資安監控團隊，現階段的 AI 監控仍有極限，難以應對零時差攻擊（Zero-day attack），真人監控依然重要。
因此，兆利科技採用委外代管的託管偵測及回應（MDR）服務，透過 7 天 24 小時的監控，集中資源嚴密防護關鍵資產與網路邊界，避免依賴 AI 監控的盲點。導入 MDR 後，團隊更能清楚掌握資安弱點，即使在非上班時間遭受攻擊，也能即時收到通報並迅速處理。
給予舞台發揮 比搶人才更重要
數位轉型著重於「事、物、場域」，AI 轉型則被視為「人的轉型」，讓員工對既有流程提出改善意見並實際改善，從而獲得成就感與組織認同。在組織文化的落實上，兆利科技透過每年舉辦內部工作坊與成果發表會，推動如 AutoML 等技術普及，並且頒發獎金鼓勵跨部門合作與創新。
然而，多數臺灣中小企業對生成式 AI 仍抱持保守態度，常因資安考量而封鎖新技術，雖可避免犯錯，但員工無法利用新工具提升效率，將會使企業逐漸與熟悉新技術的年輕世代人才脫節，致使在快速變化的市場中逐漸落後。
陳芳志的人才策略著重於提供接觸最新技術的機會和發揮的舞台，鼓勵員工在可控風險下進行創新與改變、適度容錯，並且在公司導入微服務（Microservice）等新架構。他認為，IT 人員必須持續學習對公司有益的技術，由公司提供舞台，讓員工主導專案、學習新知並累積跨部門的經驗，可促使公司積極迎向變化挑戰，在數位化浪潮中前進。
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CIO 新職能：自我推廣與對外溝通
當內部治理成熟後，CIO 的角色也不再只限於系統維運，未來將拓展至面對外部溝通、定位與宣傳。
相較多數中小企業的老闆或 CIO 傾向專注內部穩定，避免曝光核心技術。陳芳志則是反其道而行，他認為，CIO 適度對外分享技術方向與實務經驗，有助於建立企業技術形象，並提升人才招募與產業合作的能見度，成為企業長期競爭力的一部分。
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