數碼轉型是企業提升競爭力的重要策略,但過程中必須克服許多挑戰,特別在對雲端服務的架構及適用工具的熟悉度方面,企業總是面對人才短缺的問題。選擇合適的雲端託管服務供應商,便成為成功轉型的關鍵因素,企業應優先考慮可信賴及具備豐富經驗的供應商,以降低風險並提升轉型的成功率。 成立於 1998 年的環亞機場服務管理集團(Plaza Premium Group),最初專注於提供機場貴賓室服務,隨著業務的擴展,現時不但在 150 個國家擁有超過 1,600 個服務接觸點,業務範圍更涵蓋多種綜合性接待服務,包括酒店、機場餐飲、機場禮賓服務和積分獎賞計劃等,除了擁有先進的 IT 設施與維運能力外,集團亦注重即時性、時差問題及跨國協作,致力於提供旅客全球化、高效的服務體驗。 AWS提供穩定雲基礎設施 數據合規要求嚴格 環亞集團首席技術官 Prasan Verma 表示,公司一直在積極研發新的應用服務,以提升客戶體驗。他特別提到現時不少顧客都是「科技達人」,對服務的要求與昔日有很大分別,以進入貴賓室為例,「顧客更傾向使用 QR code 在櫃檯登記,所以我們也要開發應用程式去回應客戶的需要。」…
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隨着 AI 在各行各業應用普及,數碼世界真假邊界越來越模糊。網絡安全解決方案供應商 Check Point 發布首份《AI 安全報告》,深入拆解網絡犯罪分子如何以 AI 技術作為武器,並為網絡安全業界提供一系列防禦建議與實踐策略。 想知最新科技新聞?立即免費訂閱! 網絡犯罪分子正利用生成式 AI 和大型語言模型(LLM)大規模偽造身分,破壞公眾對數碼身分的信任。網絡用戶已無法單憑表像去判斷網絡上看到或聽到資訊的真偽。AI 驅動的深度偽造技術,甚至可繞過最先進身分驗證機制,令每一個人都有機會成為網絡欺詐的受害者。 Check Point 指出,某些地下犯罪服務組織的技術越發先進,更有迹象顯示「數碼分身」即將崛起。這些 AI 驅動的複製體不但能複製外貌和聲音,更能模仿人類的思想與行為。 四大關鍵威脅: 威脅變化的背後核心,是 AI 高度模仿和操控數碼身分的能力,因而模糊了真實與虛假之間的界線。以下是導致信任瓦解的四個核心領域: .AI 加強身分冒充及社交工程攻擊:犯罪者利用 AI 生成像真度極高的釣魚郵件、虛假音訊和深度偽造影片。近期更有犯罪者利用 AI…
生成式人工智能(GenAI)和大型語言模型 (LLM) 顯著地為各個行業提高了生產力和效率。事實上,研究顯示,在公共部門、醫療保健和教育領域利用生成式人工智能,全球生產力收益可以達到近五千億美元。然而,儘管取得了這些進步,我們仍只是觸及了人工智能潛力的表面。即使有生成式人工智能和大型語言模型的幫助,很多日常工作中的例行任務仍然會阻礙提升生產力,限制人們充分發揮他們的潛力,而代理式人工智能的興起正幫助彌合這一差距。 作者:劉銘賢(UiPath 香港區域高級銷售工程師)擁有超過 20 年的企業軟件諮詢經驗,並一直為企業在數碼轉型方面帶來顯著成果。Ming Yin在軟件架構方面亦擁有廣泛的技術知識,令他能夠將複雜的業務挑戰轉化為滿足客戶獨特需求的科技解決方案。 在先進的人工智能和機器學習(ML)模型的支援下,人工智能代理的能力遠遠超出了生成式人工智能生成內容和回答問題的能力,並且可以制定和執行行動計劃,以實現設定好的業務目標。此外,人工智能代理可以支援員工,或透過對話能力來執行任務,讓人們能夠專注於業務策略並最大限度地發揮他們的潛力。 為人工智能代理時代定義 雖然 GenAI 和 LLMs 擅長內容策劃或驅動聊天功能等任務,但在理解每天在各行業企業中進行數百萬次的複雜工作流程時,它們卻存在不足。當中包括信用風險評估、總賬編碼和審批,以及預約安排等流程,亦即是業務營運的基礎。 如果沒有這些端到端業務流程的資料和記憶,生成式人工智能技術就無法單獨提供令員工成功所需的可行情報。 在安全性方面,人為錯誤始終是安全和管理中最常見的風險。人工智能代理可以幫助減少人為錯誤,降低人類接觸敏感數據的風險,並減少數據外洩的成本。例如,代理可以確保只有授權人員才能訪問敏感數據,從而降低數據洩漏或被濫用的風險,增強企業的網絡韌性。 人工智能代理會通過每次互動學習和取得進步。他們與人類和自動化系統一同工作,以執行業務流程中的特定步驟。在此情況下,機械人最適合基於規則的任務;人工智能代理適合處理非結構化信息和決定;而人類則負責驗證代理所提供的建議。 在企業管理中運用代理以減少網絡安全風險 儘管人工智能代理具有龐大的價值,但其自主性同時亦引發了對安全和信賴性方面的擔憂,例如某些代理式人工智能解決方案不夠透明,用戶難以理解技術背後的複雜推理和決策過程。隨著企業在現有工作流程和應用中部署人工智能代理,企業領導層需要確保他們不會面臨濫用、數據外洩或網絡攻擊等威脅。在香港,研究顯示超過六性(66%)的領導層對其企業內缺乏明確的人工智能實施計劃感到擔憂。…
網絡威脅情報技術的發展,過往一直受制於數據過時及資訊保密的挑戰,但人工智能的興起便有機會帶來新的局面。科技巨頭如 Google、Microsoft 及 OpenAI 正逐步轉型為預警系統,透過監控 AI 平台追蹤黑客集團的行動,準確掌握對方的攻擊目標及策略,防患於未然。 想知最新科技新聞?立即免費訂閱! 以往網絡安全業界認為將 AI 引入網絡安全工具,主要好處包括可以即時處理大量數據,比人手更快偵測出異常行為並自動執行安全措施。此外,AI 透過行為分析,可有效找出真正的內部威脅,並隨著持續學習新的攻擊策略,增強防禦能力。不過,這些優勢仍是建基於整合現有的安全威脅情報,而在缺乏即時的數據及業界未有積極共享威脅情報的情況下,始終未能帶來預期的效果。 Google、Microsoft 及 OpenAI 發表的安全報告顯示,通過監控其人工智能平台的用家輸入資料,便能夠搶先發現網絡攻擊趨勢,有機會將網絡安全發展成早期預警系統。首先在 Google 的威脅情報報告中便指出,他們發現來自伊朗、中國、北韓和俄羅斯的國家級黑客集團正濫用其 Gemini 生成式…
生成式人工智能(GenAI)已逐漸滲透我們的日常生活,而我們也正步入「智能體 AI」(Agentic AI)時代。這場新一輪的 AI 技術革新,將重新塑造企業營運的核心架構。根據谷歌雲端在其《2025 年人工智慧商業趨勢報告》中的預測,AI Agent 將成為企業運營的重要組成部分,AI 應用將從基礎的聊天機器人,進化為能夠處理複雜任務的多智能體系統,大幅提升企業內部的生產力與效率。 想睇更多專家見解?立即免費訂閱! 史丹福大學、麻省理工學院與美國國家經濟研究局(NBER)聯合研究發現,AI 輔助能使員工的效率平均提高 15%。此外,根據 Gartner 的分析,到 2028 年至少有 15% 的日常工作決策,將由 AI…
網絡安全是一個充滿變動的行業。新趨勢、新技術以及新手法正以驚人的速度重塑著整個行業的格局,這也使得跟上時代的步伐變得極具挑戰性。邁入 2025 年,應用程式和 API 安全的重要性從未像現在這樣明顯。2024 年,API 鞏固了其作為數字創新核心支柱的地位。然而,API 採用率的激增也擴大了攻擊面,其中有 27% 的 API 攻擊針對業務邏輯漏洞,比前一年增加了 10%。作爲現代企業營運的核心驅動力之一,數據保護也將繼續成為 2025 年企業的首要關注點。 數據安全展望 全球數據隱私法規趨勢 根據聯合國貿易與發展會議(UNCTAD)的統計,目前全球 80% 的國家已經制定或正在推動數據保護與隱私相關法規。這些法規要求數據必須在特定的管轄範圍內儲存和處理,以應對與國際執法相關的風險。雲服務供應商和企業必須遵守當地的數據主權法律,同時企業必須在新系統和應用中做到「隱私保護融入設計」。比如,2024…
蛇年來臨,對企業和數碼領袖而言,現時不斷演變的數碼環境,無疑帶來了無限的機會,如何應對未來挑戰,以充分發揮新技術的潛力,亦是至關重要。Equinix 香港區董事總經理韓祖恩分享了 2025 年影響香港科技基礎設施的四大趨勢,並指出私有 AI、網絡安全、邊緣運算及混合多雲,將成為 IT 策略的關鍵。 想知最新科技新聞?立即免費訂閱! 趨勢一:採用混合模式進行AI部署 結合私有AI基礎設施 香港政府積極推出多項運用人工智能(AI)技術的公共服務,包括使用本地訓練的生成式 AI 處理文件,同時確保重要文件經人工審核;亦推出 30 億港元的 AI 資助計劃,以推動和發掘 AI 在香港的潛力。 公有雲中的大型語言模型(Large…
2024 年香港網絡安全事故協調中心(HKCERT)處理的保安事故總數,已經超過 12,000 宗,創下歷史新高。然而,私隱專員公署與生產力促進局聯合公布的「香港企業網絡保安準備指數」卻顯示,本地企業的網絡安全準備,平均僅維持於「具基本措施」級別 ,可見各行業普遍未有足夠決心防禦日益猖獗的網絡攻擊。事實上,隨著人工智能(AI)的應用日漸普及,全球企業在 2025 年,將要面臨更大的網絡安全風險,所以環球雲端交付及網絡安全平台 Akamai 提醒各界在防範網絡攻擊措施方面,必須有更周全的考慮和更嚴格的執行。 GenAI令網絡攻擊更高效 Akamai 行政總裁兼聯合創始人 Tom Leighton 在早前的國際傳媒訪問中指出,目前仍屬發展初期的生成式人工智能(GenAI),對網絡安全的潛在影響力,已首先體現在攻擊者一方。黑客現可借助系統,訓練開發出非常複雜的惡意軟件和相關變種,成功逃避目標機構的防禦措施。此外,GenAI 還令非常逼真的深偽技術橫行,讓黑客輕易偽造聲音、影像和文字去假冒別人身分,並透過電郵、視像通話等不同媒介欺騙目標,提升攻擊的滲透率和影響範圍。 據 Akamai 專家團隊的預測,利用這類 AI…
網絡連接要穩定及快速,已成為不少企業的「基本盤」。香港寬頻企業方案(HKBNES)近日強勢推出由自家團隊研發的 Aegis Intelligence,將生成式人工智能(Gen AI)應用於網絡連接,屬全港首創!到底 Aegis Intelligence 有何獨特優勢?為何 HKBNES 會燃起成為「研發擔當」的念頭?今次請來領導此項目的葉智文(Martin)為大家分享一下。 香港寬頻(HKBN)作為全港其中一個覆蓋範圍最廣的電訊及科技服務供應商,旗下的 HKBNES 自然最適合協助企業用戶全面掌握網絡狀態。HKBNES 所提供的網絡監控解決方案 AegisInsight,透過獨有儀表板,可追蹤連接可用性、頻寬使用率、路由器資源和網絡性能。而全新推出的 Aegis Intelligence,正正是將 Gen AI 技術融入到 AegisInsight…
生成式人工智能(Generative AI)蔚為風潮,逐漸成為不少行業的「得力助手」。近日香港搵律師網推出以 AI 驅動的「求情信生成器」,為有需要的市民撰寫求情信,用戶需填上基本資料、案件資訊及經過、個人背景、最終請求等,60 秒內便可自動生成一封求情信。 想知最新科技新聞?立即免費訂閱! 如被告人在刑事案件中打算認罪,辯方律師便會呈上求情信,嘗試遊說法官或裁判官輕判。香港搵律師網所推出的「求情信生成器」,由 AI 技術驅動,包括大型語言模型(LLMs)及 GPT,用戶需要填寫的資料如下: 基本信息:全名、年齡、職業、家庭成員 案件信息:罪名、案發日期、被捕時情況 背景信息:成長背景、家庭背景、學業和工作背景等 案發經過:案發時的行為及心路歷程、行為的特定原因或誘因 除了上述資料,用戶亦可以輸入案發後的心路歷程、如何反省自己的行為、未來的改過計劃、對法官的最終請求等。 該求情信生成器利用自然語言處理(NLP)技術來分析用戶輸入的資料,建立一封度身定造、結構清晰、內容有力的信件,為用戶爭取最佳結果,尤其適合相對缺乏教育背景或法律專業知識的人士。 另一新工具 工傷/交通意外賠償金計算機 此外,香港搵律師網亦推出了工傷/交通意外賠償金計算機,為因工傷或交通意外而受傷的人士提供初步的賠償金額估算,特別適合不確定自身法律權益、或索償潛在財務結果的人士。 該計算機根據香港相關法律判例、法定指引及賠償框架作計算邏輯,用戶只需輸入關鍵細節,例如受傷的性質、意外情況及對健康或賺取能力的長期影響,計算機便會處理上述信息,並模擬法律專業人士在賠償談判過程中通常會考慮的因素。 香港搵律師網稱,計算機其主要目的是為用戶提供更清晰的索償認識,使用戶更有信心和知識進行法律諮詢,惟該結果亦僅作參考,不能代替專業法律意見。…