走在同業前面:國泰的雲端轉型洞察與啟示
這場演講分享集團七年雲端轉型三部曲:從建立合規地基的 Cloud Ready,到實現百套系統上雲的 Cloud Adoption,邁向 2025 年結合 AI 的 Cloud First 策略。國泰採多雲混合架構以獲取敏捷與高可用性,並展示自研 AI 工具 Smart Archie,利用 Multi-Agent 自動生成合規架構與程式碼。轉型核心在於文化建立與標準化治理,藉由雲端算力與 GenAI 加速金融創新。
會議資訊
- 會議名稱:WebConf 2025
- 演講時間:2025-12-12 11:00
- 相關連結:PDF簡報 AI Podcast
1. 核心動機:Why Cloud?
雖然對新創而言上雲是常態,但對受高度監管的金融業而言,這是一個漫長的決策過程。
- 上雲的驅動力:並非單純為了省錢,而是為了換取「速度」與「可靠性」。
- 關鍵優勢:
- 擴充性:應對如演唱會搶票般的瞬間高流量。
- 高可用性:雲端天然高可用架構能滿足金融業對穩定的要求。
2. 國泰雲端轉型三部曲 (2020-2027)
國泰的轉型分為三個戰略階段:
第一階段:Cloud Ready (2020-2021) — 打地基
此階段始於 2019 年金管會發佈上雲規範,重點在於建立合規性、組織運作與方法論。
- 挑戰:金融業面臨資安合規、組織文化斷層、以及如何決定系統上雲順序的挑戰。
- 合規與資安:面對「資料放在別人雲端是否安全」的質疑,以「責任共用模型」說明。
- 方法論 (Cathay 6R):國泰根據 AWS 的 7R 與Gartner 5R,改良出適合自身的「Cathay 6R」系統遷移策略,評估上雲價值、技術成本與風險程度。
第二階段:Cloud Adoption (2021-2025) — 大規模上雲
目標是從單一系統擴展至百套系統上雲(目前已達約 120-130 套)。
- 混合雲與多公有雲策略:
- Google Cloud:用於應用程式開發(因早期在台灣有資料中心)。
- AWS:用於數據與 AI 平台。
- Azure:用於辦公室自動化(OA)與 M365。
- CCoE 與 FinOps:成立雲端卓越中心 (CCoE) 統籌治理。講者強調雲端資源像水電,必須建立 FinOps 機制「關緊水龍頭」,避免閒置資源浪費,否則成本會非常高昂。
- 自研平台:開發了獲得 Stevie Awards 的 Cloud Ready Platform 與資訊資產平台,協助子公司加速轉型。
第三階段:Cloud First & AI (2025+) — 擁抱雲與 AI
進入此階段,雲端成為新專案的首選方案 (Cloud by Default)。
- AI 與雲端的結合:AI 的燃料是大數據,目前好用的 AI 服務都在雲端上 (AI的基礎設施)。
- GPU 算力決策:講者舉例,數據團隊原本想自建 GPU 機房,但 H100 等顯卡成本極高(單張百萬台幣)且散熱建置維護昂貴。相比之下,雲端租用 GPU(如每小時 1 美金)更具成本效益且彈性,最終說服團隊採用雲端算力。
- 企業級 AI 安全:不使用一般AI SaaS,而是採用三大公有雲提供的企業級 GenAI SaaS 服務(如 Azure OpenAI, AWS Bedrock 等),確保資料在 VPC 內受控,解決資安疑慮。
3. 創新工具:Smart Archie (Multi-Agent 架構師團隊)
為了解決多雲環境下架構設計複雜、合規審查繁瑣的問題,國泰開發了基於 Multi-Agent(多智慧體)的 AI 工具「Smart Archie」。
- 運作原理:利用 LLM 與 RAG 技術,透過多個專職 Agent 協作:
- Architect Agent:負責溝通協調與分派任務。
- DaC Agent:繪製雲端架構圖 (Diagram as Code)。
- Solution Agent:進行技術分析與方案建議。
- TCO Agent:即時估算成本。
- IaC Agent:生成基礎設施程式碼 (Terraform)。
- 實際效益:能透過自然語言對話自動生成符合國泰標準與資安規範的雲端架構圖,並直接產出部署程式碼與成本估算,大幅降低溝通與設計成本。
4. 洞察與啟示 (Insights)
轉型過程中的 PPT (People, Process, Tech) 挑戰:
- 文化是最大挑戰:技術升級容易,但「人」的觀念與信心建立最難 (People)。
- 標準化是規模化前提:必須建立標準流程與治理機制才能支撐大規模運作 (Process)。
- AI 時代的能力需求:雖然 AI 可取代技術操作(Hard Skills),但個人的洞察力、批判性思考與溝通協作能力(Soft Skills)將是放大個人價值的關鍵。
總結
國泰金控如何從法規開放初期的探索,發展至多雲混合架構的成熟治理,再到利用 AI Agent 優化架構設計的完整路徑。其核心邏輯在於:上雲不只是技術更換,而是為了獲取業務發展的速度與彈性,並透過標準化與自動化工具解決規模化後的管理難題。