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。

人工智能（AI）與網絡安全近年成為熱話，香港大學與全球網絡安全聯盟（GCSA）宣布聯合成立「人工智能與網絡安全研究所」（Centre for AI and Cybersecurity Research），整合雙方的科研與專業資源，推動前沿研究，並促進研究成果在實際安全場景中的應用。

研究所將由港大計算與數據科學學院網絡安全講座教授陳浩出任署理主任。他指出，「人工智能的快速發展帶來了新的安全風險與治理挑戰」，研究所將匯聚來自港大、GCSA 及國際合作機構的研究人員，並邀請人工智能、網絡安全及科技治理領域的專家參與研究和諮詢，推動跨學科、跨機構合作。

聚焦四大研究方向

研究所將聚焦模型原生安全與可信 AI、AI 驅動的自動化威脅防禦、前沿技術安全評估，以及全球 AI 安全標準與治理四大方向。

在模型原生安全與可信 AI 方面，研究所將着力提升大模型與生成式 AI 的安全性、可解釋性及穩健性；在威脅防禦方面，則會探索應用 AI，加強對複雜網絡攻擊的感知與自動化防禦能力。此外，研究所將評估具身智能、機械人及物聯網等新一代技術的潛在安全風險，並研究 AI 安全評估標準與治理機制，推動相關國際交流與合作。

陳浩表示，研究所將「連接學術研究、安全測試與產業實踐」，通過跨學科和國際合作，推動人工智能安全研究成果的轉化與應用。研究所亦計劃逐步發布 AI 與網絡安全研究成果、安全基準及開源工具，促進學術研究與產業實踐相結合，探索相關領域的新技術、新方法及治理框架。