【全新一週】企業如何用 NVIDIA 的 NemoClaw 養出一隻好龍蝦？Token 預算會影響原有的資本支出配置嗎？Ft. KPMG 謝昀澤│EP208

📢本集來賓： ✨謝昀澤 Jason／KPMG 安侯企業管理股份有限公司董事總經理 📢收聽這集，你可以得知： 一、 OpenClaw 本質、潛在成本與挑戰 ✨「養龍蝦」是什麼？OpenClaw 如何結合 RPA（流程自動化）與 LLM（大型語言模型），從聊天機器人進化成能執行一連串複雜任務的數位助理？ ✨為什麼「免費的最貴」？OpenClaw 本身開源免費，卻因為 AI 自主運作加班，一夜燒掉上百美元 Token 預算，帶給我們什麼啟示？ ✨為什麼有「棄養潮」？為何 OpenClaw 任務成功度其實不高？訂票也訂不到？為什麼目前網站的「人機規範機制」（如：圖形驗證碼）其實就是 AI 代理執行的最大阻礙？ ✨分手要付「贍養費」？為什麼解除安裝 OpenClaw 會像「物理超渡」一樣困難？甚至需要付費請專人解安裝？背後隱藏哪些權限與資料處理的衍生成本？ 二、 企業級 AI 代理的戰略意義與 Token 經濟 ✨NVIDIA 推出 NemoClaw 的戰略意義是什麼？為什麼被定位為「AI 的作業系統」或「AI 的勞動力平台」，甚至能解決 OpenClaw 原本「不安全、難安裝」的問題？ ✨企業評估人才的標準未來將如何轉變？績效指標會轉向衡量「指揮數位龍蝦大軍」的能力，而不是看帶了多少員工嗎？ ✨Token 預算是增加出來的 IT 費用嗎？KPMG 如何建議企業將 Token Budget 視為「新的生產力」的「資本支出重新配置」，而不是單純的成本增加？ ✨沒有跟上 AI 代理浪潮的企業會怎樣？在「生產力」和「效率」上，將錯失哪些重要的競爭優勢？ 三、 企業導入的資安風險與治理建議 ✨企業導入 OpenClaw 可能面臨哪四大資安風險？除了買錯東西、刪除重要郵件，還包括哪些惡意威脅？如何破解 Prompt Injection（提示注入，即 AI 被套路、被騙了）、指令誤判、外掛投毒、以及系統漏洞？ ✨既然人類語言（如「今天情人節，但我不是一定要你回來」）都存在言外之音，企業該如何精準設定授權邊界、安全護欄，避免 AI 助理做出誤判的風險？ ✨企業應如何建立 AI 代理的「安全魚缸」？在正式部署前，KPMG 建議企業採用哪些方法（如沙盒、虛擬機）來隔離 AI 助理，以確保不會接觸到企業核心系統？ ✨企業開始實驗 AI 代理前，應先檢驗哪些基本要件？如何確認「數據品質」、「流程 SOP」和「原有資安」達到一定程度的成熟度？ ✨KPMG 給予企業的 12 字治理方針是什麼？如何實施「要限權，不碰錢，人要在，防作怪」這套策略，以確保 AI 代理在「最小必要權限」下運作，並透過 Human in the loop 機制防範數位內鬼？ ------------------- 🔆科技報橘｜https://techorange.com/ 🟠Facebook｜https://www.facebook.com/TechOrange 🔆YouTube｜https://www.youtube.com/@tech.orange 🟠Line｜https://lin.ee/O3HSOto 🔆IG｜https://www.instagram.com/techorange_tw/ -- Hosting provided by SoundOn