多元面向齊下 助企業轉型成功
生成式 AI 是企業推動數位轉型的核心關鍵，NTT DATA 在生成式 AI 技術擁有非常深厚的能量，並在將 AI 複雜性轉化為實際商業價值方面的獨到見解，可望協助企業駕馭 AI 的巨大潛力，為企業資訊長們提供面對挑戰的策略藍圖。
採訪／施鑫澤‧文／林裕洋
在瞬息萬變的數位時代，生成式 AI 早已成為全球企業推動轉型的首選方案，從自動化流程、提升效率，到重新定義客戶體驗與產品創新。生成式 AI 魅力在於驚人的創造力與效率，然而如何將雲端與 AI 深度整合以實現真正的數位轉型，以及在追求創新同時確保企業的資訊安全與數位韌性，正是許多資訊長面臨的共同難題。
NTT DATA 憑藉其在生成式 AI 領域的深厚實力，於 2025 年榮獲 Frost & Sullivan 頒發的「亞太區生成式 AI 競爭策略領導獎」。該公司將複雜的 AI 技術轉化為實際商業價值，展現其獨到的見解，可望協助企業發揮 AI 的巨大潛力。此外，NTT DATA 亦以豐富的產業洞察力，為企業資訊長們提供應對挑戰的策略藍圖。
NTT DATA 亞太區執行長 John Lombard 指出，NTT DATA 不只是技術供應商，更是企業從策略規劃到基礎設施建置的全面合作夥伴，我們透過深入了解客戶的業務需求，協助制定 AI 導入藍圖，並提供完整的技術架構與實施方案，確保企業的 AI 旅程順利且具備長期價值。
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尤其 NTT DATA 核心優勢在「端到端」的生成式 AI 轉型能力，以及以客戶為中心的創新模式，提供的解決方案不僅具備模組化與可擴展的特性，更著重於實現實質的商業影響。
克服治理、人才挑戰 資訊長最大課題
隨著生成式 AI 應用範圍日益廣泛，讓資訊長面臨前所未有管理挑戰，如資料治理、人才短缺與成本控制等挑戰。為協助企業應對前述挑戰，NTT DATA 在最新發布報告《人工智慧安全平衡之道：從風險到創新》中指出，資料治理與合規性是 AI 安全策略的基石，建議資訊長需「建立強健的資料治理政策」，才能確保資料生命週期管理、存取控制與隱私保護符合法規要求。
其次是「增強網路安全」，資訊長需要提升對 AI 系統內部運作的「可觀察性」，並建立專門針對 AI 的資安政策，將安全考量融入系統設計的每個階段。最後考量到 AI 模型效能高度依賴高品質的數據，所以應該投資於數據準備、清洗與標註，以確保數據的可用性與準確性，才能實踐「確保資料準備就緒」。
面對人才短缺與技能鴻溝的挑戰，NTT DATA 建議打破傳統組織壁壘，加強技術、業務、法律與資安團隊之間的協作，共同應對 AI 帶來的複合性挑戰。而 NTT DATA 可提供相關培訓與認證，提升現有員工的 AI 技能，藉由專業知識與技術平台，協助企業彌補內部的人才缺口。
John Lombard 指出，企業導入 AI 技術初期往往需要高昂投資，資訊長從多元方式著手，控制成本並確保投資回報。首先是從小規模專案開始，逐步擴大應用範圍，並在過程中持續評估與優化。第二點則是善用雲端服務降低基礎設施的維護成本，並根據實際使用量支付費用。最後則是選擇模組化與可擴充的解決方案，如 NTT DATA 的 Tsuzumi 模型，其「隨用隨付」的模式讓企業能依據需求擴展，避免不必要的資本支出。
整合雲端與 AI 加速推動數位轉型
企業能否成功推動數位轉型的關鍵，絕非僅是單純將業務搬上雲端，而是需要將雲端與 AI 技術深度整合，才能釋放資料的真正潛力。為此，NTT DATA 與 Google Cloud 進行策略合作，NTT DATA 將運用在大型企業的深厚產業知識與豐富的數位轉型經驗，與 Google Cloud 在 AI、數據分析與雲端基礎設施方面的領先技術相結合，為企業用戶提供所需的服務。
其次則是推動「開發聯合解決方案」，兩家公司設立專門的 NTT DATA Google Cloud 業務部門，共同開發以資料分析和生成式 AI 為核心的解決方案，能為客戶提供客製化的實施專業知識。第三點則是全棧式雲端轉型服務，NTT DATA 提供從雲端策略規劃、遺留系統遷移、現代化應用程式開發，到雲端管理與優化的全方位服務。這確保了企業在整個雲端旅程中都能獲得專業支援。NTT DATA 計劃在亞太區認證至少 1,000 名Google Cloud 專業人員，以建立強大的技術團隊，提供更優質的在地化服務。
「企業在評估雲端 AI 的 ROI 時，非僅是看節省多少成本，更要考量其帶來的業務增長與競爭優勢。例如評估 AI 自動化對業務流程的優化程度、考量 AI 如何開拓新的收入來源或創造新的商業模式。」John Lombard 解釋：「根據 NTT DATA 的案例顯示，某知名大型零售商透過 API 串聯雲端 AI 服務，結果數位諮詢量增長 22%、入住率提高了 85%，直接證明 AI 帶來的營運效益。」
AI 背後資安風險高 六大面向應對
儘管生成式 AI 為企業帶來無限可能，但同時也為資安長們帶來全新的挑戰，如數據洩露、模型偏見、惡意攻擊等風險。
NTT DATA 建議可遵循六個步驟來應對，第一點是提升 AI 系統的可觀察性，如模型的輸入、輸出、行為模式以及其決策過程進行實時監控，以便及時發現異常。第二點是制定專屬的 AI 安全政策，涵蓋模型開發、數據管理、模型部署與監控等各個階段。第三點是將安全融入設計，包括在數據收集階段就考慮隱私保護，在模型開發階段就考慮對抗性攻擊的防禦，並在部署前進行嚴格的資安評估。
John Lombard 指出，應對資安威脅的第四點是持續監控與威脅偵測，資訊長應建立自動化的監控機制，持續偵測潛在的資料洩露、模型被操縱或不當使用的情況。第五點是理解風險管理與合規性，資訊長必須密切關注並確保企業的 AI 系統符合相關的法規要求，例如數據保護條例、AI 倫理規範等。最後一點是鼓勵協作與教育，資安長應與數據科學家、開發人員、法務部門等進行緊密合作，並提供定期的資安培訓，確保所有相關人員都具備必要的 AI 資安意識與技能。
在完整的技術支援之外，NTT DATA 更能幫助企業滿足當地法規對數據主權的要求，取得在市場上的領先優勢。NTT DATA 在全球擁有數量龐大的資料中心平台，在亞太區如東京、雅加達、新加坡等關鍵城市均設有據點，可望扮演企業數位轉型的重要基石，能為大規模、高密度的 AI 基礎設施提供必要的電力與散熱，滿足 AI 運算對硬體資源的巨大需求。
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