IT 業界年度重頭戲——由 Edvance Technology 舉辦嘅 TechFORWARD 27 隆重登場！今年以 「Empowering the Autonomous Enterprise – AI, Cloud & Cyber Resilience」為主題，專為 IT Leaders 及網安專家而設，聚焦 4 大戰略重點，帶你全方位加速 AI 旅程，成為自主型企業！

活動集結 Fortinet、AWS、HPE、Thales、Sangfor、Splunk 等中西著名 IT 品牌，設有逾 18 個 Showcase，全日共 12 場嘉賓演講及 Panel Discussion，更邀請到 HKCERT、數碼港、中電及南洋商業銀行嘅 CISO 與 IT 高層親身分享，拆解最新安全架構，探討東西方安全思維下嘅最新策略。 同場加映 Live Demo 由剛奪得亞太廣播聯盟機械人大賽 2026 冠軍及亞軍嘅港大、中大 Robocon 團隊，即場展示冠軍級機械人同技術！

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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。

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。

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。

美國聯邦調查局（FBI）局長帕特爾（Kash Patel）表示，FBI 已全面翻新科技基礎設施，並大幅擴大人工智能（AI）應用，以更快分析民眾提供的線索、篩檢安全威脅，並應對中共、俄羅斯等外國對手惡意使用 AI 所帶來的威脅。

帕特爾接受福克斯新聞網（Fox News）訪問時表示，外界常以為 FBI 擁有全球最先進科技，但實際情況並非如此。他說，過去數十年來，相關系統長期依靠臨時修補維持，「只是在一塊膠布上再貼一塊膠布，再貼一塊膠布」，始終沒有從根本解決問題。

如今，FBI 利用 AI 掃描資料庫，快速處理民眾及私營部門合作夥伴提供的線索。帕特爾說，過去信息往往需要層層轉達，50 個人打電話給另外 50 個人，可能要三天才能送到FBI手上；現在線索會立即匯入系統並進行分析，隨後傳送至各地外勤辦事處，華盛頓總部也會同步收到通知，再派員處理。

他強調，FBI 使用 AI 是為了輔助人員，而非取代人員。AI 在 FBI「會一直存在下去」，但相關應用仍將依法進行，維持必要的法律保障機制，並與私營部門合作。

帕特爾 9 月 15 日在參議院司法委員會舉行的 FBI 監督聽證會上表示，他接掌 FBI 時，全局只有 2 個 AI 測試應用案例，如今已增至 140 個；自上任以來，FBI 使用 AI 的程度增加 605%，相關技術用於處理信息、篩檢情報、進行分析，並將信息傳送給地方合作夥伴。

他表示，AI 若依法使用，就是篩檢信息的關鍵工具。自他上任以來，FBI 已在北卡羅來納州等約七個州，利用 AI 協助阻止校園槍擊事件。

在加速科技現代化的同時，FBI 也正面臨外國對手的網絡安全威脅。帕特爾表示，FBI 已調整自身運作及網絡安全能力，透過全面現代化，應對中俄惡意使用AI帶來的威脅。

他在提交參議院司法委員會的書面證詞中指出，中共相關黑客團體「鹽颱風」（Salt Typhoon）持續試圖入侵美國電信基礎設施及其它關鍵網絡。FBI 已與網絡安全和基礎設施安全局（CISA）、國家安全局（NSA）及業界合作，瓦解多項企圖長期取得政府及私營部門系統存取權限的行動。

證詞還指出，俄羅斯、伊朗及朝鮮仍持續從事網絡間諜活動、協助勒索軟件行動，並預先進入美國關鍵基礎設施，以便未來在危機或衝突期間加以利用。FBI目前的網絡戰略，包括保護關鍵基礎設施，以及維持在關鍵與新興技術領域的優勢。