金融科技高峰會春季場 會後報導
隨著AI 進入正式應用，數據即時反應力成為決勝關鍵。全球領先平台 Confluent 攜手偉康科技，以動態數據流突破投產之牆，將離散資料轉化為可信上下文。透過智能數據樞紐，協助金融機構在嚴謹監管下縮短價值變現期，搶佔2026年AI落地先機。
文／明雲青
回顧科技史，從大型主機、網路到行動裝置，每波浪潮都在重塑數據開發邏輯。偉康科技數據長葉浚豪指出，代理式 Al (Agentic Al)正預示典範轉移，預計2028年前三成企業應用將具自主代理能力，市場規模更將在2029年前成長至 378 億美元。然而，數據缺陷使九成五專案受困「投產之牆」。傳統批次ETL緩慢昂貴、冗餘繁複，過時數據更讓AI 決策失準，甚至引發離線幻覺與錯誤判斷。
葉浚豪強調，AI問題核心仍在資料，唯有補齊數據缺口，模型才能落地。企業因此必須轉向「上下文服務」思維，結合RAG提供架構支撐，再以 Action Serving 完成行動編排。Confluent Intelligence 作為核心引擎，將數據精煉為具「膝跳反應」能力的企業神經網絡。透過Flink 內建機器學習函數，金融機構可在資料源頭即時偵測並預測趨勢；「即時情境引擎(Real-time Context Engine)」則持續提供最新業務狀態，確保模型發揮商業價值。此架構獲國際肯定，並成為多家領先企業 AI 營運的核心基石。
在金融實務中，AI代理必須深度串聯交易與防詐系統。以偵測為例，系統需在毫秒間自動對齊行為、位置與歷史紀錄，這種零時差編排正是優質服務的關鍵分水嶺。偉康透過 Nous 平台整合 Confluent，運用 Streaming Agents 建構具備狀態、定時器與重播能力的事件驅動微服務，並支援MCP (Model Context Protocol)，輸出受治理的即時數據，確保數據產品精準銜接金融業對資料主權、隱私安全與合規落地的嚴格要求。
專業在地團隊的核心價值，就在於縮短從技術概念到投產落地的距離。葉浚豪最後點出，下一輪競爭關鍵不在模型參數，而在資料正確性與流動速度。當企業建立自動化數據網格，AI才能轉化為真正的生產力，鍛造具精準感知能力的智慧大腦。
總結而言，金融機構若要在 AI 競速中脫穎而出，必須優先解決數據流動性的沉痾。偉康透過打造即時數據樞紐，協助客戶在數位浪潮中建立具即時反應力的智慧中樞，跨越投產深淵，並藉由 OETH 身分認證與零信任平台，守護AI創新的最後防線，在嚴格監管框架下實現永續轉型目標。
