【关键民生系统韧性大升级|机关推动方向:财政部财政资讯中心】先具备技术力为跨境公云部署作好准备

当国内发生大规模灾害或紧急状态时,维系政府服务的基本运作是此次政府关键民生系统韧性方案的目标,其中税收关系到国家的财政收入,也与民生习习相关,财政部的国税系统、地税系统被选为18项关键民生系统之一。

由於税务为国家财政收入主要来源,维持税务运作对政府来说相当重要,财政部在台北的资料中心,本身就设计正副两套系统负载平衡,在中部也有一个异地备援资料中心。此次韧性方案,假设国内发生大规模灾害或紧急状态,当北部、中部两地资料中心先後失效,政府部门可透过跨境公有云的第三方角色,提升服务系统及资料备份的韧性,在灾害或紧急状态下,能够维持基本的税务服务,在灾後或紧急状态解除後,得以重建系统、回复资料。

重新思考韧性设计

除了行政机关关键民生系统韧性方案今年开始推动,由外而内推动机关透过跨境公有云提昇系统的韧性,财政部内部的系统也因面临汰换,重新思考韧性设计。

财政部财政资讯中心主任张文熙指出,目前的税务系统大多於2011年建置,电脑系统已使用超过10年,面临汰换的需求,一方面采用新方法汰换旧系统,另方面也会考虑如何加强韧性,当初规画时并没有预想大规模灾害发生的可能性,现在面临全球气候变迁,大型灾害发生可能性增加,需要重新思考韧性设计,让系统更具备弹性,并且容易搬到云端环境。

对於韧性方案鼓励机关运用跨境公有云,但是如果使用完全境外的公有云,资料在境外风险就会增加,一旦发生资料外泄,我国的司法管辖难以触及国外,因此他认为可选择在国内提供服务或是和本地业者合作,具备跨境能力的公有云业者,跨境公有云业者在国内可受到规范管理,在非紧急的时候,不需移到境外。相较於考虑资料是否移到境外公有云,更优先的工作是做好技术准备。

财政资讯中心依照韧性方案,规画开发轻量化的核心功能系统,他们首先面临的工作是盘点业务,考虑大规模灾害或紧急状态之下,哪些税务工作需维持运作,举例来说,平时徵收的娱乐税或印花税,在紧急状态下并非优先业务,与民众财产相关的所得税、房屋税、地价税优先性较高。此外,民众经常使用的查询服务,如税籍查询、税金、缴纳与否等,在紧急状态发生也需维持正常运作。

运用云原生架构提高资源运用弹性

张文熙表示,财政部财政资讯中心配合韧性方案,正好也面临内部系统需要汰换,先规画哪些功能或服务可切割,优先以云原生架构开发,利用云原生架构较大的弹性,满足服务使用离尖峰需求。

张文熙认为,云原生技术能提供较大的弹性,目前国内共有17种税,如印花税、娱乐税、房屋税、牌照税等等,每种税有不同的徵收条件,徵收期间不同,个别的税离尖峰时间差异相当大,过去系统规画容量主要以尖峰时间为主,采用新技术可在离峰时释出资源。

目前财政部已有一些服务利用云端系统,例如每次发票开奖,民众的查询需求增加,但是平时查询需求较少,去年12月,对奖查询服务上到云端後,发现效益很好,节省了不少IT支出。

张文熙表示,新系统的设计未来会朝该方向规画,以较少的经费完成更多工作,让资源的运用有更大的弹性。然而,云端虽然带来更大的资源弹性,在采用云端服务之前,更应优先考虑资料安全,特别是税务资料涉及民众财产等机敏性资料,不能因为推动韧性,导致资料外泄风险增加,先判断资料为机敏或非机敏,非机敏性的资料可以先上云,考虑到机敏性资料在境外公有云备份的风险,需要更多保护措施,目前不会先考虑机敏资料上云。

去年财政部测试使用开源工具作资料加密分持备份,因财税资料太大,处理速度不太理想,今年将测试验证如何切割资料,决定备份顺序,设法缩短备份处理的时间,找出最佳处理方式,形成标准作业程序。

韧性方案加速政府部门拥抱公有云

张文熙表示,过去政府机关上云态度保守,主要考量为安全因素及经费,云端和在地系统的安全投资不同,需要重新建置规画,机关改写现有系统也需要大笔经费,此次韧性方案补助经费、开发新的核心功能系统,让公务机关愿意思考将公有云纳入选项。

至於是否加速公务机关采用云原生架构,他认为机关采用私有云也会带动微服务、容器化的使用,韧性方案的推动也或多或少产生影响,但不是因为韧性而推动。

张文熙表示,未来云端上的核心功能系统不只是第三方的备援角色,也会考虑和地端的主系统间互补,让云端的核心功能也能在平时发挥效益。

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Google 希望从搜寻结果中删除由 AI 生成的垃圾文章

随着 AI 的发展在这两年蓬勃跃进,相对地使网路搜寻结果变得越来越糟糕,最近 AI 生成的垃圾文章助长了这个问题。Google 现在终於奋起试图解决这个问题,在 Google 搜寻中推出了一项更新,用来减少所谓「低品质」的结果,这点对於用户来说算是非常正向的改变。

Google 希望从搜寻结果中删除由 AI 生成的垃圾文章

生成式 AI 工具的广泛使用使得网路上每天能够出现数百或数千篇文章,从而使热门主题的网路搜寻结果文章参差不齐。现在,在搜寻结果中遇到由 AI 撰写(至少部分)的文章很常见,其中许多文章内都存在事实谬误,搜寻用户在阅读时大都不会验证真实性。Google 此前曾表示,它允许在搜寻结果中出现 AI 生成的内容,但所有文章都必须遵循相同的品质标准,垃圾内容将被拒绝,但 Google 搜寻中仍然充斥着 AI 生成的垃圾内容。

Google 搜寻的演算法现在已更新,以减少低品质和非原创结果。该公司在一篇部落格文章中表示,如今,规模化的内容建立方法更加复杂,内容是否纯粹透过自动化生成并不总是那麽明确。为了更好地解决这些技术问题,Google 正在加强策略以解决这种滥用行为。无论是涉及自动化、人工大规模制作的内容打乱了搜寻排名。这促使 Google 对更多类型的内容采取行动,而这些内容几乎被没有大规模创造价值,例如假装有热门搜寻答案但无法提供有用内容的页面。

这些变化会不会产生足够的影响还有待观察。垃圾网站可能只是减少其输出以防止检测或者他们可以尝试其他解决方法。这也不能直接解决 AI 生成的内容,这些内容存在事实错误或通常无用的资讯,这点更难自动检测,而且 Google 似乎没有经常采取手动操作。该公司在文章中提到的测试报告指出低品质网站含量减少了40%。

Google 还试图对「网站声誉滥用」采取行动。网站发布的第三方内容与其典型内容大相迳庭,使得第三方可以从该网站在网路搜寻中的现有声誉和排名中受益。Google 表示,例如,第三方可能会在受信任的教育网站上发表贷款相关的评论,以使该网站获得排名优势。此类内容在搜索中排名靠前,可能会使网路用户感到困惑或被误导,而用户可能对给定网站上的内容有截然不同的期望。该公司现在还将推出低品质内容的有效期限和重新利用的功能变数名称将会被视为垃圾邮件。

改进後的垃圾内容检测功能是 Google 2024 …

Martech双周报第48期:因应RMN朝全通路广告版位发展趋势,IAB将制定DOOH及店内RMN广告格式及测量参考标准

IAB

重点新闻(0121~0203)

#测量标准 #DOOH #线下RMN
IAB将着手制定DOOH及店内RMN广告的建议格式及测量标准

一直以来,业界普遍对RMN广告通路最大疑虑都是成效测量标准不统一。这源自於RMN广告格式多元、RMN业者间不会特别商量共通标准,以及不同零售业消费者的考虑和消费周期不同等因素。去年9月,美国互动广告协会(IAB)已经发布过一版RMN广告格式及测量标准,不过对店内广告着墨较少。

IAB表示,随着RMN广告通路发展,越来越多零售业者开始推出涵盖线上线下消费者旅途的行销方法。因应此趋势,他们宣布成立工作小组,进一步针对数位户外(DOOH)广告及店内零售媒体广告,来拟定建议广告格式和测量标准,预计2月初开始第一次会议。

#聊天机器人 #讯息视窗不扰人
Appier推出会根据消费者意图来挑选开启对话时机的网页Chatbot,以避免对话视窗扰人

Martech厂商Appier在旗下转换优化解决方案AiDeal推出「转换机器人(Conversion Bot)」。这是一个网页Chatbot,会根据卷动、点击、停留时间、历史浏览纪录等行为来推测消费者意图,并以此决定开启对话时机和对话内容。

消费者一进网站就被推送不相关的客服讯息,是现在许多网站常见负面体验。将精准内容传递机制结合到AI聊天机器人,虽然不是特别创新的想法,但确实能强化此管道行销效果,对整体网站使用者体验来说也是基础但有感的改善。

#搜寻广告 #GoogleAds #AI助手 #生成式AI
Google推出以Gemini模型为基础的搜寻广告行销助手,将能提供图文行销建议并生成素材

自去年行销大会以来,Google便不断将图片、文字及音讯生成式AI加入各式广告,用於提供行销建议以及素材生成。近日,他们推出以自家LLM Gemini为基础的对话机器人,用来辅助搜寻广告建立。这包括根据Google自家广告强度标准来生成建议行销文案、关键字等文字素材。未来,还要新增从广告主网站中找寻适合图片素材,以及自动生成图片素材的功能。

 

 

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#AI受众选取 #社群媒体行销
Meta将AI自动选取受众功能拓展到所有广告种类

紧接着停用分类过於细致的手动受众选取功能後,Meta开始将AI自动选取受众功能Advantage Detailed Targeting拓展到所有广告种类。他们解释,此功能不只会投广给广告主预先设定分众,还会投放给系统认为有机会提升广告成效的其他受众。要使用这个新功能,广告主须更新Meta Marketing API程式码。

更新後,曝光和互动型广告、获得潜在顾客联络资讯的名单型广告,以及用来导流到超连结目的地的广告,都会有自动选取受众功能,分别采取主动加入(Opt-in)、主动退出(Opt-out)及唯一选择(No opt-out)模式。

#AI受众选取 #受众轮廓
LinkedIn停用类似受众功能,只剩下AI预测受众及广泛投放模式

无独有偶的,LinkedIn也开始力推黑箱子的AI预测受众功能,并预告2月底停用根据广告主受众名单来寻找类似受众(Lookalike)的功能。除了AI预测受众功能,LinkedIn广告还有受众分类颗粒度较粗的广泛投放功能作为替代方案。

举凡Google开始绑定进阶投广选项到AI广告代投功能、Meta开始以AI投广作为部分广告预设选项,以及LinkedIn为了推AI投放而移除类似受众功能,都可以看见大型广告平台力推用黑盒子AI来投放广告的趋势。…

不务正业的日本交友 App!用 AI 图宣传爆红後,推大量 AI 图周边和 LINE 贴图

说到约会交友 App,应该没有什麽公司敢用 AI 图来宣传,毕竟这可能会产生一些负面的话题,像是让人认为 App 里很多都是 AI 假人,但日本有一个专为御宅族(Otaku)所设计的 オタ恋(Otakoi)却有不一样的想法,从上线以来就一直用 AI 图宣传,没想到因此爆红!每次分享 AI 图後,都获得不少网友留言和狂推,甚至不务正业推出的 LINE 贴图和周边也大受欢迎,搞到最後比 App 还要红。

不务正业的日本交友 App!用 AI 图宣传爆红後,推大量 AI 图周边和 LINE 贴图

日本オタ恋(Otakoi)跟大多数交友 App 差不多,没有太多特别的地方,也因此在 Google Play 和 App Store 的评价没有特别高,而且很多功能需要付费才能使用。因此正常来说不太会有人注意到它,不过它的宣传方式实在太特别。

在オタ恋官方的 X(前身 Twitter)中,所有宣传图片都是由 AI 生成,男生、女生都是 AI,而且男生还符合御宅族(Otaku)的形象,女生的脸大家应该都很熟悉,常常都能在 …

Meta改组AI部门,已着手训练Llama 3

Meta

《The Verge》报导,为了使AI成为公司发展核心,Meta近日大举改组旗下AI研发部门Facebook AI Research(FAIR)与产品部门整并,并已开始训练下一代大型语言模型Llama 3,也可能将之开源。

报导指出,Meta本周改组FAIR部门,将其与产品进一步整合,以便AI成为驱动Meta产品开发的核心引擎。在此变动中,FAIR将从Reality Labs变成产品部门的一部份,主管Joelle Pineau及首席科学家Yann LeCun也将由技术长Andrew Bosworth辖下改向产品主管Chris Cox报告。

《The Verge》取得Cox的内部员工公开信指出,这次变动将使AI研究成为公司及产品的关键元素,将FAIR及生成式AI(GenAI)整合可让公司有一致化的AI研究布局及蓝图,而Llama也将成为Meta公司向AGI(artificial general intelligence,通用人工智慧)前进的主要载具,以及更具效率的开发流程,以便研发通过法律、政策及品牌严格检视的AI技术。

这次改组也反映Meta执行长祖克柏(Mark Zuckerberg)接受《The Verge》专访时,表达公司对AI更大的企图及投资意愿。祖克柏表示为了开发出想要的产品,必须建立AGI。AGI是指在各种领域和任务中,表现出与人类相媲美甚至超越人类的智慧行为的AI系统。他指出,Meta的企图是打造优异(stat of art),最终成为业界第一的模型。

为此,祖克柏透露,Meta正在开发下一代LLM Llama 3,这模型未来将会能自己撰写程式码,也将具有进阶推理及规画的能力。他并承诺,未来也会考虑开源Llama 3。

为了训练AI,Meta将继续采购GPU打造基础架构。祖克柏指出,计画今年底前公司将有超过34万颗Nvidia H100 GPU,而结合其他晶片,Meta预计将达到60万H100的GPU运算容量。

OpenAI执行长Sam Altman多次表达实现AGI的企图,而Google也有类似计画。Google去年4月整并Alphabet子公司DeepMind及Google研究院Google Brain部门的AI研发人力,成为新事业群Google DeepMind。新DeepMind计画包括开发具进阶推理的Google AI模型,如Gemini Ultra,也会是负责任的AI,能遵循AI伦理及确保人类福祉。…

全球CES大展中Accenture看到了什麽变局?|专家论点【Howie Su】 – 专家论点 – TechNice科技岛-掌握科技与行销最新动态

作者:Howie Su(产业分析师)

读者们看过1000年来人类的反乌托邦图片吗?驼背、蜡黄皮肤、大而敏感的眼睛——这些都是长时间待在室内、脱离现实世界的人的特徵,这些图像反映艺术家如何看待当今我们与科技的关系。它们是发自内心的、引人注目的,并且基於真正的恐惧,这个景象是科技控制人类生活的普遍担忧,科技或许相当好用,但未能与人类产生共鸣,这种落差带来不利影响,小的事情,例如因过度使用工具和技术而引起的健康问题,大的问题则是各种取代人类的隐忧,过度仰赖科技或许会让我们生活型态受到更多不良影响。

图、人工智慧对人类吸引力越来越强。(资料来源:Accenture)

不过,全球顾问公司Accenture不这麽认为,公司在 CES 2024 上公布 2024 年技术愿景,人工智慧在其中发挥重要作用倒也不足为奇,这个愿景预测了一个相当有想像力的未来,公司认为,人类与科技之间的关系正处於一个转折点:未来不一定是这些艺术家想像的那样,如果我们重塑人与技术和设计技术之间的关系,就可以放大而不是改变人类的本质。这个愿景的关键在於一个主张:即将到来的技术进步将增强人类的潜力、生产力和创造力,而不是取代或控制它,一系列创新技术,例如自主代理、智慧介面、太空技术和脑机接口,都有可能强化未来人类的感知能力。

图、过去四年来科技趋势的转变。(资料来源:Accenture)

举例来说,由人工智慧驱动的 Adob​​e Photoshop 功能等范例,使用户能够透过简单的文字提示来操作图像。此外,生成式人工智慧正在超越常规任务,增强人类创造力,并使专业知识工作民主化,例如Google Cloud 的生成式 AI 搜寻工具彻底改变使用医疗资料的方式,而 MIT 的运算工具 FrameDiff 则开创了用於药物开发的合成蛋白质结构;波士顿动力公司的 Atlas 机器人,现在不仅可以模仿人类运动,还可以使用自然语言命令进行社交互动。

对企业而言则无需过度担忧,而是从一开始就专注於消费者并吸引消费者。消费者洞察需要融入产品生命周期的每个阶段:从构思到设计和开发,为此,公司需要尽早提出「消费者的声音」倡议,并确保在引导产品方向时,他们从这些倡议中学到的知识与工程和技术要求同等重要。同时,公司也需要明白这是一个不断学习的旅程,他们正处於与消费者新科技购物旅程的开始阶段,与社会大众共同定义和塑造人工智慧的新应用。

微软为Windows 11 PC加入Copilot键

微软

在为PC键盘加入「Windows键」30年之後,微软本周在消费电子大展(Consumer Electronics Show,CES)前夕,再宣布将为Windows 11 PC加入Copilot键。

继1995年Windows 95加入Windows键(或Winkey)後,微软又一次为PC加入新功能键。新增的Copilot键连同Windows键成为PC键盘的核心,按下会启动Windows中的Copilot,让使用者更容易使用这个AI助理。目前,用户可以结合「Winkey」+C来叫出Copilot。

消费事业群行销长Yusuf Mehdi指出,加入Copilot键是近30年以来,Windows PC键盘最重大的变革,他们相信这是Windows史上另一个里程碑,一如Windows键让用户更容易存取Windows选单上的功能,Copilot键也会是PC跨入AI世代的入口。

此举也是微软加速在Windows整合AI的最新动作。虽然微软去年初就推出Bing Chat,或是後来推出Android、iOS版Microsoft Copilot。但直到去年9月微软正式为Windows 11推出Copilot,AI才真正成为PC作业系统的一部份。有了Copilot键,Windows 11使用者将更方便使用PC中的AI功能。

至於新加入的Copilot键会落在哪个位置,《The Verge》报导,Copilot键可能取代「选单」键,选单键一般位於Windows键旁。《PC World》则报导,新Copilot键也可能取代一个「Alt键」。

新上市的Windows 11 PC键盘就会看到这个Copilot键,这些PC将在CES展场上亮相,并且在2月底起陆续开卖,包括Surface电脑。…

抢生成式 AI 大饼!英特尔宣布成立独立 AI 公司「Articul8 AI」

英特尔(Intel)日前宣布,成立一家 AI 软体公司 Articul8 AI(发音为「Articulate AI」)。根据报导,Articul8 AI 是在资产管理公司 DigitalBridge Group 和其他投资者的支持下成立的一家独立公司。

目前,这笔交易的具体价值并没有被披露,且英特尔高层也没有就他们是否会保留这家新公司的多数股权发表评论。不过,可以确定的是 Articul8 AI 将拥有独立董事会,而英特尔则会作为股东。另外,将由英特尔资料中心和人工智慧集团前副总裁兼总经理  Arun Subramaniyan 担任 Articul8 AI 的执行长。

Articul8 AI 起源於英特尔以及波士顿顾问集团(BCG)在企业 AI 领域的合作。英特尔利用该公司的超级电脑开发了一种生成式 AI 系统,可以透过开源与专有技术相互结合来分析文字与图像,而经过调整後,可在 BCG 的资料中心内部运行,以解决隐私和安全问题。

英特尔在新闻稿指出,Articul8 是利用英特尔开发的智慧财产权以及技术打造的,两家公司将合作推动 GenAI 在企业中的采用。

Arun Subramaniyan 指出,企业客户其实对於将企业机敏资料委托给大型云端运算公司来进行 AI 工作持「保留意见」,也对於让众多员工部署此类系统而产生的不断上升的成本感到忧心。Subramaniyan 强调了 …

Imagine with Meta AI:究竟是什麽,与Midjourney 相比有何不同?

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消费者「手滑」又爱退货,靠 AI 来阻止!H&M 也在用,怎麽帮品牌省成本?

电商发展至今的便利,容易让人一不小心就按下购买,然而商品到货後,一部分消费者很可能会反悔退货。为了降低退货成本,H&M 等零售商正借助 AI 的力量,透过 AI 协助商品叙述和推荐精准化,引导某些广告远离最有可能退货的消费者,并瞄准那些他们认为会坚持购买的消费者投放广告。

退货太容易,买得多也退得多

网路购物为消费者带来许多方便,但却很容易因为尺寸不合或是颜色与预期不符等原因退货,而退货对线上零售商来说是非常棘手的问题,因为他们必须让退货流程十分流畅,以鼓励消费者购买商品,同时也要防止退货所造成的成本过度影响公司的资产负债表。

根据全国零售联合会的资料,2022 年退货的处理成本约占总销售额的 16.5%,而随着通货膨胀的影响,这个问题可能变得更加紧迫。一间物流软体公司 Narvar 表示,於 6 至 7 月份接受调查的美国消费者中, 有 17% 在过去半年内至少退回了 6 件商品 ,相较前一年的 7.1% 成长许多。专家表示,购买越多的消费者也倾向考虑退更多的货,因此这是令零售商困扰的难题。

部分公司也会提出解决方式,例如给同意不退货的消费者提供折扣,或者祭出更严格的退货机制。举例来说,根据退货管理服务软体 goTRG 於 9 月份对 500 名美国零售业高层进行的调查,过去一年有 35% 的零售商开始收取退货费用,29% 选择缩短退货期限,17% 则开始以商店购物金取代退费。…

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