本議程聚焦於金融企業如何透過雲端原生架構,建構可大規模擴展的「Agentic AI 中樞平台」。我們將分享如何將單點 AI 工具轉化為平台化服務,重點解析如何利用 MCP (Model Context Protocol) 建立統一標準,實現與企業異質資料來源及 M365 生態系的深度整合。
演講將從平台工程(Platform Engineering)視角出發,揭密支撐多代理人協作的基礎設施佈局,包含如何在金融雲環境中佈署低延遲 Realtime-GPT 推論服務,並建立符合資安合規的雲端治理流程。聽眾將掌握如何克服跨部門系統對接的障礙,建立一套能持續交付 AI 能力的雲端基礎建設藍圖。

熱衷於 AI 應用與技術創新的工程師,具備扎實的機器學習與深度學習背景,專注將前沿技術快速落地為可擴展系統。於國泰金控主導醫療收據 OCR 建置,涵蓋資料前處理、繁中模型訓練與表格解析優化,顯著提升辨識準確率與處理效率。
近年聚焦 LLM 與 AI IDE 開發模式,導入 LLM as a Judge 於回饋平台實現質化量化;建構 Agentic RAG 支援即時語音客服;開發新聞趨勢整理工具與數字人影片應用。持續研究 AI Agent 架構與 MCP ,Agent Skills前沿技術,在高速開發下兼顧安全與穩定,打造可持續演進的企業級 AI 解決方案。