行內動態

    Red Hat 昨日舉行 Tech Day,分享企業人工智能(AI)應用及轉型方向,並介紹今屆 Red Hat 2026 年亞太區創新獎得獎企業富邦銀行(香港)的實踐經驗。富邦銀行透過內部 AI 平台「Cosie」,將生成式 AI 融入員工日常工作,提升生產力。Red Hat 香港、澳門、台灣區域總經理 Peter Man 指出,企業推動 AI 不能只着眼於產品和個別試驗項目,而應視之為持續的文化轉型,並以安全、可靠及投資回報作為落地基礎。

    經過近年對 AI 的探索,Peter 認為企業對 AI 的取態大致分為三類:部分仍然觀望,認為技術尚未成熟;部分積極部署,希望透過 AI 重整工序、提高效率;更多企業則在嘗試不同工具及先導項目後,仍在思考如何進一步將 AI 擴展至整間公司。

    他認為市場上不乏創新的 AI 方案,但由小型試驗走向企業級應用,企業往往需要更完整的規劃及安全措施。AI 並非一項買入後便完成部署的產品,也不是一個有明確終點的獨立項目,而是一個涉及工作方式和企業文化的演進過程。

    因此,無論採用甚麼 AI 技術,企業最終仍須回答三個基本問題:系統是否安全、運作是否可靠,以及能否帶來實際回報。Peter 強調,安全不能妥協;當業務開始依賴 AI,平台的穩定性亦至關重要,而長遠而言,項目必須能協助企業節省成本、改善服務或提升營運成效。

    AI 項目能否成功,Peter 相信不只取決於技術本身,更在於合作夥伴是否理解企業的工作流程、文化及業務需要。他強調 Red Hat 在香港的角色,不是只提供產品,而是透過本地技術支援、AI 及服務團隊,與客戶建立長期合作關係,陪伴企業持續調整及擴展應用。

    富邦建立Cosie 三個月由規劃走到試行

    富邦銀行(香港)是今屆 Red Hat 亞太區創新獎的得獎企業之一。富邦銀行高級副總裁兼企業數據平台、人工智能及監管科技部主管 Darren Tsang 分享,銀行推出 Cosie 的出發點,是讓同事更輕鬆地完成工作。平台整合多項 AI 工具,涵蓋簡報製作、程式編寫、儀表板製作、報告摘要,以及會議語音轉文字和內容總結等用途,讓員工從日常工作入手,逐步認識 AI 的能力。

    Cosie 由規劃至首次先導試行,歷時約三個月,過程中除了獲 Red Hat 團隊協助,更涉及銀行內部多個部門共同設計,在使用需求、安全、監管及管治要求之間取得平衡。其後的內部調查發現,部分同事每月使用 Cosie 至少 200 次,反映工具已融入部分員工的工作流程,而行政總裁亦親身推動應用,藉管理層參與帶動整體文化轉變。

    開源技術助提高創新速度

    談到採用開源技術的原因,Darren 表示,AI 模型及應用工具更新迅速,企業若每次都以高成本採購及開發方案,便需要仔細衡量投資與技術演進速度是否相符。在他看來,開源的吸引力主要在於三方面:能較快接觸社群最新技術、縮短部分方案的引入及部署時間,以及降低部分軟件的授權成本。對需要持續試驗不同 AI 用途的銀行而言,這些因素有助提高創新速度。

    不過,富邦並非一律以開源取代商業軟件,而是按場景選擇。Darren 指出,法律、會計等專業應用,往往包含特定領域知識、術語及流程,未必能以一般開源工具直接替代;涉及 GPU 運算及底層基建的專業軟件,銀行亦會倚重專業供應商。至於面向內部員工、更新較快的應用,則可更積極探索開源方案。

    至於選擇 Red Hat 作為合作夥伴,Darren 表示除了團隊支援,平台的部署彈性亦是重要因素。富邦採用Red Hat OpenShift,將應用程式以標準化容器方式部署,讓銀行可按需要在本地環境、雲端及不同雲平台之間作出安排,為日後調整架構保留彈性。平台更可因應使用量增加而擴充運算資源,有助提升應用的靈活性及擴展能力。

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    人工智能(AI)成為企業競爭的新戰場,企業共同的「Prompt」幾乎都是:AI 盡快落地。然而,當 AI 模型這個「黑盒」,進化成擁有自主決策權限的 AI 代理(AI Agent),風險亦隨之而倍增,AI 治理(AI Governance)成為高速發展下的一大隱憂。

    小編邀請到兩位專家,Splunk, a Cisco Company 大灣區銷售總監 Paul Lee,以及香港大學商學院客席助理教授兼 KBQuest CEO Eric Moy,深入探討企業在 AI 治理上的迫切性與實踐方向。

    AI 三大熱門應用場景 由網安防禦到客戶分析

    企業現時最常見的 AI 應用,Paul 認為主要集中於三個場景,第一是 Agentic SOC,即以 AI Agent 監察及防禦網絡安全;第二是 AI 的可觀測性(Observability),例如銀行或電商的數碼交易鏈,由客戶下單到完成付款,中間橫跨手機應用程式、第三方支付 API、雲端微服務以至傳統系統;第三則是面向客戶的 AI,例如奢侈品牌和金融業的客戶經理,利用 AI 分析客戶的消費紀錄、社交媒體偏好,從而制定客制化的銷售建議。

    傳統系統整合主要是將不同應用程式及資料來源連接起來,讓資訊可以流通,但 AI Agent 的不但能夠串連資訊,「其實你畀咗個權限個 AI Agent,佢可以更新資訊、做決定,所以無論系統定公司政策,管治難度都提高咗好多」,Paul 指出。

    Paul 表示 AI Agent 能夠獲取權限,令管治難度大為提升,故企業必須要建立完整的觀測系統,監察 AI 運作。

    AI 代理如同員工 必須建立完整觀測系統

    談及 AI Agent 的管理挑戰,Eric 以工廠生產線作比喻。他指出,傳統系統如同既定流程的流水線,每個步驟均由人員預先設計,企業只需監察流程是否按預期完成。然而,AI Agent 更像一位具備自主判斷能力的員工,面對不同資料與情境時,可能會採取不同的處理方式。

    他進一步表示,傳統系統通常只會根據既定規則執行工作,例如「低於十元即可批准」等明確條件;但 AI Agent 則有機會結合不同來源的非結構化數據(Unstructured Data)作出判斷,例如參考 WhatsApp 訊息、電子郵件內容或其他未經正式定義的資料來源,從而影響定價或業務決策,令風險管理變得更具挑戰性。

    Eric 認為,AI 模型本身具有一定程度的「黑盒」特性,即使現時技術發展迅速,業界對模型內部運作機制仍未能完全掌握。因此,企業除了關注 AI 應用成效外,更需要建立完善的可觀測性機制(Observability),持續監察 AI 的準確度、效能、成本及運作狀況,並以管理企業員工的思維去管理 AI。

    市場對 AI 治理認知度不足

    目前不少企業都急於部署 AI,惟真正建立完整治理框架的比例仍然偏低。Eric 分享指,曾接觸香港部分中小型會計師樓利用 AI 處理客戶文件歸檔工作,當中涉及大量個人資料。然而,部分企業對所使用模型的部署位置、資料流向及處理方式並不完全清楚,反映市場對 AI 管治的理解仍有待提升。享受過工作上的效能,卻往往忘記風險,Paul 指出,「代幣(token)用量暴升、數據私隱外洩,呢啲都係要『找數』」,強調企業不能等到 AI Agent 出現問題後才開始觀測,理想做法是 AI 應用和 Observability 同步部署。

    兩位受訪者均認為,市場認知度是最大的隱憂。Paul 引述調查指,八成企業計劃今年會推出 AI 項目,但他估計真正落實完整治理框架的,應不足兩成。Eric 則認為,能夠將治理措施全面融入日常運作的企業,比例可能更低。不過,近月市場對相關風險的關注度明顯提升,Paul 稱不少企業開始設立 Chief AI Officer 等新職位,由合規與治理團隊共同承擔責任。

    Eric 認為不少企業均積極推動 AI 應用,但對 AI 治理的認知度仍有待提升,中小企情況尤為明顯。

    結合 Cisco 與 Splunk 優勢  由基建到全面觀測 Agent

    Splunk 於 2024 年完成被 Cisco 收購,現為 Cisco 旗下公司。談及雙方整合帶來的優勢時,Eric 認為,Cisco 與 Splunk 的結合進一步強化了企業在數據收集、系統監察及可觀測性方面的能力,有助企業建立更全面的管理視野。Paul 進一步解釋,Cisco 多年來在網絡、安全、協作及 IT 基建方面累積的深厚能力 ,加上 Splunk 的強項——從不同來源收集及分析機器資料,配以業界頂級的處理速度,Cisco 與 Splunk 兩者結合,無論是系統、應用程式,還是網絡、設備,「只要係有 Log(日誌數據)嘅,我哋都可以幫你管理,甚至引伸應用到不同行業的場景」。

    「可觀測性」既是 Splunk 的皇牌,亦是企業應用 AI Agent 中不能忽視的重點,Paul 建議企業先建立  AI 基礎設施監控(AI Infrastructure Monitoring),收集來自任何應用程式、數據庫、網絡以至物聯網設備的日誌數據,在基建層面發現關乎 AI 應用的異常行為;再按需要加上獨立運作的 AI Agent 監控 (AI Agent Monitoring),全天候監察 AI Agent 的行為。

    此外,Splunk 亦提供雲端及本地部署選項,讓企業按行業、資料敏感度及合規要求選擇架構,並推出 Machine Data Lake 及 Federated Search 等嶄新 Cisco Data Fabric 架構,企業可以全面監管公司所有數據。Paul 表示,在新的架構框架下,有客戶的投資成本較以往大減減少,並能對企業架構全面監控。

    AI Agent 的應用速度只會越來越快,企業真正需要的,不是盲目叫停 AI,而是知道它正在做甚麼,以及在出現問題前及時介入。透過 Splunk 的日誌收集、即時分析、基礎設施監察及 AI Agent Observability,企業可以從看不見、管不到的黑盒,走向可觀測、可追蹤及可治理的 AI 環境。對於希望安全地擴展 AI、控制成本並保障客戶資料的企業而言,Splunk 不只是網絡安全工具,更是建立企業級 AI 管治的重要基礎。

    一名長年協助企業與勒索軟件攻擊者談判的加拿大網絡安全高層,據報遭美國聯邦調查局(FBI)拘捕,涉嫌與黑客組織 ShinyHunters 的網絡攻擊活動有關。被捕人士據報為 Edward Dubrovsky,事件引起加拿大網絡安全業界關注。

    路透社引述法庭文件、監獄紀錄及知情人士報道,Dubrovsky 於上周四被捕。美國賓夕法尼亞東區聯邦地區法院文件顯示,他面對兩項刑事指控,分別涉及串謀以威脅損害資訊保密性的方式勒索金錢,以及以威脅手段干預商業活動。

    FBI 局長 Kash Patel 上周五在社交平台確認,當局拘捕了一名涉嫌參與 ShinyHunters 近期攻擊 FBI 招聘網站的「共謀者」,該次攻擊據報令大量涉及 FBI 員工的敏感資料外洩,引起不少員工不滿。Patel 表示,FBI 將繼續與合作夥伴合作,打擊 ShinyHunters 及其相關人士,不論他們身處何地。

    Patel 的聲明並未公布被捕人士姓名。路透社其後於周日引述知情人士,指被捕者為 Dubrovsky。

    同行稱其過去備受尊重

    多倫多科技及網絡安全分析員 Ritesh Kotak 周一接受加拿大廣播公司(CBC)訪問時表示,事件令網絡安全業界普遍感到震驚。Kotak 指出,Dubrovsky 在業界相當知名,曾在多個會議發表演說,過去在勒索軟件談判領域亦受到同行尊重。他同時強調,目前相關內容仍只是指控,外界尚未清楚事件的實際經過。

    網絡安全公司 Beauceron Security 行政總裁 David Shipley 亦表示,Dubrovsky 曾任職於頂尖網絡安全公司,在業界評價良好。他對 Dubrovsky 現任及前任同事因事件受到牽連感到難過,並稱沒有人預料到調查會出現這一轉折。

    從事網絡安全數十年 曾出版書籍

    Dubrovsky 的 LinkedIn 個人資料顯示,他專門與網絡犯罪分子就贖金付款進行談判,並自稱為「國際知名的網絡安全專家、企業領袖、演講者、作家及教育工作者」。根據其履歷,他過去數十年曾在網絡安全領域擔任多個高層職位。

    他上月曾在 LinkedIn 表示,將於 10 月與網絡安全公司 CyberSteward 一同出席費城的 NetDiligence 會議。CyberSteward 亦於一周前發布他在會議上的照片,稱他為新出版的網絡勒索應對書籍簽名。

    ShinyHunters 是活躍的數據竊取及網絡勒索組織之一,上月,ShinyHunters 聲稱取得大量FBI資料,包括人員的職務分配、住址及社會安全號碼,並聲稱行動是為了報復 FBI 對該組織作出不實指控。Shipley 形容,ShinyHunters 攻擊 FBI 的舉動如同「招惹了猛獸」,令自身成為美國執法機關集中追查的對象。

    資料來源:https://www.cbc.ca/news/canada/canadian-cybersecurity-expert-arrested-fbi-shinyhunters-9.7378256