「數位轉型行不行」？他人的經驗往往是最好的參考。數位經濟暨產業發展協會（DTA）與資策會攜手於12月28日舉辦數位轉型個案論壇暨分享會，分享將自2018年起輔導產業數位轉型經驗、並系統性整理出個案集，擔任「引路人」，也讓未來企業在轉型路上更上一層樓。     DTA與資策會數位轉型學堂投入臺灣企業數位轉型訪談與撰擬，參考哈佛式個案內涵寫成個案。此次共同發表九個個案，涉及的技術領域包含智慧製造、電子商務、虛實整合、敏捷技術與實務、5G應用、人才培育、組織再造、流程再造、大數據分析、系統整合等，從個案中萃取精華，作為企業轉型之參考。  ￭28日圓桌論壇邀請DTA等產業專家探討數位轉型個案經驗分享。圖左一為資策會副執行長楊仁達、右一DTA理事長陳正然。 數位經濟暨產業發展協會（DTA）理事長陳正然表示，數位轉型及淨零碳排是長期趨勢，未來二十年都將對產業有重大影響。數位轉型是長途旅程，轉型成功與否難在短期界定。藉由轉型案例建構出可被討論的情境，也能讓其他企業在面臨相同情境下時，能夠協助其釐清、討論問題，分析及研判、形成策略性解決方案。  然而，台灣不能只參考國際案例，也要有自身的案例，DTA二年前從訪談撰寫紡織業、金屬扣件業、餐飲業與資服業等四個次領域超過50件個案，深入挖掘各家企業的數位化、數位優化及轉型的故事，形成數位轉型個案集。DTA更以數位轉型大聯盟的形式在產業串聯產業供需融合，在這過程中也產生更多成功案例。￭DTA理事長陳正然認為好的個案會引導業主討論思考研析。 陳正然表示，個案集對產業輔導至關重要，台灣可以說是第一個由產業界主動建立個案庫的國家。好的個案會引導業主去討論、思考、分析，然後界定問題，接著尋找對策與答案，幫助產業轉出新局面，因此下一步，DTA將透過個案形成實用教案，並與各界合作，讓數位轉型直搗企業核心。  陳正然分析，根據巿場統計，過去運用數位科技成功轉型只有13%，多數失敗原因是缺乏策略。好的個案能幫忙識別出問題，協助企業去找自己的答案， DTA在實際的運作上，也透過TDX量表幫助企業評量數位成熟度，並藉此累積更多個案，例如Frontier.cool就透過TDX量表，協助紡織業找到數轉問題。  數位經濟暨產業發展協會（DTA）資深顧問黃玉華從她輔導個案經驗分享，發現大部分的企業對於新技術的投入、轉型的價值抱持疑慮，然而當國際大廠開始藉由數位工具轉型並建立全新的巿場遊戲規則時，才驚覺在局勢上喪失先機。個案的重要性正是來自策略及應用面能被全方位檢視、讓數位轉型更實際接地氣。 ￭DTA首席顧問黃玉華博士以工作坊形式引導會場思索問題。 在會中、黃玉華以參酌哈佛商學院個案參與式學習法精神來分享Frontier.cool的成功個案，Frontier.cool以Sass平台建立全球數位時尚生態系，協助傳統紡織業者數位優化、甚至碳足跡計算，藉由企業需求不斷調整商業策略。黃玉華也介紹亞馬遜建立時尚王國計畫，以及對全球時尚價值鏈可能產生的重大影響，邀請學員一起思考台灣紡織業如何因應及找到利基市場。

DTA 翁堉珊副秘書長、英能科技顧問 林志達博士 　　在上個月協會在網頁上就英能科技顧問林志達博士翻譯德國制定人工智慧(Artificial intelligence, AI)標準化路線圖與歐盟發展人工智慧標準的文件撰擬摘要內容，本次將繼續就相關標準、AI分類再條列出來，使各界可以加以參考，並且補充筆者四年前參與科技會報辦公室研究AIoT智慧空間架構圖等拋磚引玉，期待各界對於人工智慧應用在數位轉型有更多想法及發表，促進產業轉型。 　　首先根據日本新聞媒體共同社2023年4月20日指出本月29、30日將在高崎市群馬縣將召開的7國集團（G7）數位與技術部長會議部長宣言草案。G7部長們期望制定一項關於諸如ChatGPT和Mid Journey、Stable Diffusion等生成式AI，制定人工智慧治理的行動計劃，將強調其可廣泛用於商務等領域的優勢，及對相關監管表達態度。一般咸認為AI治理需要綜合考慮技術、經濟、社會、環境等多方面因素，並需要進行國際合作和協調。應該要與各國政府和國際組織合作，制定相應的法律和標準，從而實現AI的良性發展和應用。根據各界網路資訊，DTA歸納AI治理要考量包含但不限於下列幾項因素： 透明性：AI應適當公開使用算法、數據集、大致模型結構，使大眾能理解AI系統決策、行為，溯源追蹤，並同意某程度公眾參與。 當責性：AI系統本身、開發者及使用者應承擔相應責任。AI系統應充分考慮人類和社會利益、價值觀及法規，並能追究相關責任。　 隱私性：AI能夠生成大量資料，保護個人資料很重要。應制定合適規範，要求開發者及使用者遵守。 安保性：應規範AI系統開發者採必要安保(Security)措施，防範該AI系統被駭客攻擊或操弄，加強安全測試提高穩定性。 公平性：AI系統訓練資料應妥適、無歧視性及偏袒性，應遵守公平原則，不因種族、性別、宗教信仰等差異而有不公平決策態樣。 解釋性：AI系統決策和行為應要能被解釋和理解，增強可信和可靠性。 永續性：AI系統的開發耗費算力產出碳排，應考量對環境社會影響，以低碳、綠色、循環的開發和應用為目標。 國際性：AI開發及應用需要國際合作和協調，各國政府和國際組織應能共同制定相應規範，使AI技術應用能符合全球共同利益。 普及性：AI系統需要保持一定程度是共享和可及的，不應只被少數人掌握和擁有，應盡力進行開放和共享。 教育性：應鼓勵和支持AI相關教育和培訓，促進AI技術的普遍發展和應用。 一、探討AI的分類及標準 　　而根據德國的研究內容，一般而言，各界相當關心AI的自主系統(Autonomous systems)，儘管目標和初始情況有所不同，自主系統是指AI可獨立解決特定應用領域中的複雜任務，並可以在沒有遠端控制的情況下實現自主系統操作員指定的總體目標，且若可能，在法律和道德要求的框架內，無需人工干預和協助，完全獨立運作，但若自主系統的單個動作在計劃執行過程中可能有誤，必須有意外處理機制，即為了增加對使用自主系統的信心，在中央控制功能完全技術故障情況下最大限度地減少對環境造成危害的風險，必須要有符合參考架構的後降(fall-back level)級別，在緊急情況下，通過一定機制，而將自主系統置於安全運行狀態，並生成警報，將控制權交回，使人(Human in the Loop)能介入調整，實現自主系統和/或一組人員一起解決分散式任務。 資料來源：[1] [4] 圖 1：評估基於AI系統的三維分類方案示意圖 　　接續上次撰文內容，AI應用將成為數位轉型應用利器，但企業需衡量各種風險及可解釋性，再來應用才能更穩健的朝創新及永續發展，以上新增之圖1是德國評估基於AI系統之三個維度：AI方法(Methods)；AI關鍵(Criticality)；AI能力(Capabilities)等來進行相關分類。以下則是針對其象限之三維度分類的表格化呈現，筆者也將其他未表格化內容加以補充成表格形式，以方便閱讀。 表1：AI方法的分類表 資料來源：[1] [4] 　　按照AI能力模仿人類能力假設，大致可以分為感知(perception)、理解(understanding)、行動(action)和溝通(communication)這幾個核心領域。 表2：AI能力分類表 資料來源：[1] [4] 表3：軟體市場和典型 AI 應用概述表 資料來源：[1] [4]   　　而僅以AI自主(AI autonomy)來分類AI系統，我們可以分為以下3類： 表4：AI autonomy基於演算法之決定全分類表 資料來源：[1] [4] 　　另外鑑於應用程序的多樣性、複雜性和動態性，若是基於風險方面評估，在道德法律監管框架基礎上，德國報告則規劃了透明度、可解釋性和可追溯性的規範。將特別強調資訊權利和義務的範圍以及人類決策者的責任。 　　該評估主要基於危害金字塔圖（如圖2），根據金字塔圖，可能發生的損害（例如人為和/或演算法的決定）將根據其程度（例如 “隱私權，生命和身體完整的基本權利”和“禁止歧視”）適用於社群技術系統。對評估，尋求所有技術組件（括硬體、軟體和培訓數據）、參與人員（含開發人員、製造商、測試人員和用戶）和生命週期各階段（含開發、實施、合格評定和應用）的參與。除了立法者之外，開發人員、測試人員和用戶還應該能夠使用金字塔評估系統的關鍵性。尋求符合性評估和應用）。危害金字塔圖分為5關鍵級別（或程度）。隨著危害水平的提高，對要評估的社群技術系統的要求也在增長。在AI方面，危害金字塔的應用揭示了更深層次的討論要求。在此過程，AI應用程序的法律評估和倫理評估程序應具體化。例如，這將會使定義AI應用程序的基本權利和責任權利的範圍成為可能。且可以透過包括幾個額外的維度來增加危害金字塔的重要性，從而可更具體地描述可能的危害程度。        資料來源： [1] [4] 圖2：危害金字塔[3]和使用演算法系統的風險適應監管系統示意圖     在標準上面，ISO/IEC JTC 1 的SC 42 正在開展下面各種文件的工作： ISO/IEC 22989：人工智慧–概念和術語，正在一位德國編輯的領導下制定。 ISO/IEC 23053：使用機器學習 (ML) AI系統框架，描述機器學習術語框架。 ISO/IEC 23894：資訊技術–人工智慧–風險管理包含開發和使用AI系統的風險管理指南，該標準也在一位德國編輯的領導下制定。 ISO/IEC 38507：資訊技術–IT治理–組織使用AI治理影響涉及與AI相關組織治理。 ISO/IEC 20546：資訊技術–大數據–概述和詞彙，處理與大數據相關的概念和術語，SC 42也正在考慮這些概念和術語。 ISO/IEC 5059：軟體工程–系統和軟體品質要求和評估(SQuaRE)–基於AI系統的品質模型。     還有各種技術報告概述了當前的技術水準，例如： ISO/IEC TR 24027：資訊技術–人工智慧–AI系統中的偏見和AI輔助決策。 ISO/IEC TR 24368：資訊技術–人工智慧–道德和社會擔憂問題概述。   二、探討AI智慧空間的情境及應注意事項 　　前述AI應用勢必要有應用場域，姑且稱其為智慧空間，在此智慧空間中，必須與各空間感應器相互運作，藉充足算力與演算法才能達成任務。以下是形塑智慧空間整體運作、投入及輸出國際的構想圖。 資料來源： [6] 圖3：形塑AI智慧空間示意圖   資料來源： [6] 圖4：智慧空間整體運作構想圖 　　生態圖最上方是應用層，即各場域實證（產業AI化），包含了 智慧製造之工廠場域（例如設備工廠、電子組裝工廠、紡織工廠）、智慧零售之零售場域 （例如超店、百貨、大型賣場）、智慧生活（Device AI）之家庭／行動場域、智慧金融之各場域串聯、智慧交通之交通場域（例如公共運輸場所、車輛道路場域、大眾運輸工具場域）、智慧農漁牧之農漁牧場域（例如農地、養殖漁場、牧場）、智慧環境之環安衛場域（例如工業場域、交通運輸場域、公共場域）、智慧醫療之醫療場域（例如醫院門診／急診、手術房、病房、機構開放空間）。這些場域數位轉型AI化即是智慧空間。 三、結語 　　本文首先探討AI之分類及相關標準，而後描述AI智慧空間，最主要是要期望相關場域在數位轉型上，可以透過人工智慧應用加以轉型為智慧空間。AI技術如今快速推進，雖然還是弱人工智慧，但其威力巨大，除了早前所言專家認定之重複性的工作將被取代，目前ChatGPT類之應用更是讓許多企業開始裁員，我們可以說，與「法律是幫助認識法律的人」的概念相同，「AI將幫助認識AI或善於應用AI的人」，所以現今世代，就算不懂AI原理，至少要了解並善於應用AI。而當前AI應用主要挑戰不外是否合乎倫理、是否保護隱私、是否具備安保性、決策是否具正確性、決策是否具可溯源性及解釋性。而要將智慧空間做到位需要考慮五新及其所對應之挑戰如下： 表5：智慧空間需要考量之五新及領域挑戰表 資料來源： [6] 　　由於AIoT技術能夠以AI結合實體與虛擬、軟體與硬體、人類智慧與機器智慧等，使得場域經濟成為一種必然的經濟模式。產業必須重視如何發展新經濟模式下的策略；政府產業經濟政策，亦應針對這樣的經濟模式進行調整。 　　場域經濟意味著在特定的場景中，發掘人、事、時、地、物在互動過程中產生的價值，這意味著場域經濟產生的經濟價值來自於特定場域、特定應用場景，連結虛擬與實體空間的各項事物，進行價值交換以產生經濟效益。包含三個主要方向： （一）智慧空間 　　智慧空間是一種實體或數位環境，人類和科技系統，能在這個開放且共同合作連網智慧生態內互動與產出價值。 （二）人機協同 　　當機器愈智慧化，人類需與機器相互分工以產生更大的綜效，為避免勞工完全被人工智慧機器人取代，就需更多提升勞工技能及促進人機協同。 （三）協作創新 　　當ChatGPT類應用普及時，人類需有更多詰問、判斷、綜整及在制高點上考量，當大家答案都是Me Too時，是否能有更進一步的協同作業的創新。  　　俗諺：「三個臭皮匠勝過一個諸葛亮」，當人人都是諸葛亮時，企業可否發現新的結構洞(structural holes)，而串聯之，站在後天思考明天，而非站在今天思考明天，人工智慧聰明，你更聰明，串聯結構洞[7]以成就你獨特的數位轉型。 --- 資料來源及參考文獻 [1]Wolfgang Wahlster and Christoph Winterhalter, "German Standardization Roadmap on Artificial Intelligence", https://www.din.de/resource/blob/772610/e96c34dd6b12900ea75b460538805349/normungsroadmap-en-data.pdf [2]Wahlster, Künstliche Inelligenz versus menschliche Intelligenz. Vorlesungsreihe 2017: Künstliche Intelligenz für den Menschen: Digitalisierung mit Verstand. Johannes Gutenberg Stiftungsprofessur. [Online]. Available at: http://www.dfki.de/wwdata/Gutenberg_Stiftungsprofessur_Mainz_2017/Lernende_Maschinen.pdf [3]Datenethikkommission der Bundesregierung, Gutachten der Datenethikkommission. Berlin: BMI, 2019. [Online]. Available at: https://www.bmi.bund.de/SharedDocs/downloads/DE/publikationen/themen/it-digitalpolitik/gutachten-datenethikkommission.pdf?__blob=publicationFile&v=6 [Last retrieved: 10.08.2020]. [4]本文章德國及歐盟報告之參考出處: 林志達博士, “工國際AIoT標準資安要求趨勢概觀”, 電工通訊2022年第二季 , Jun., 2022, pp. 75-99. 獲得林博士同意，且經過DTA協會副秘書長補充調整。 [5]JTC 1/SC 42是負責研究制定人工智慧國際標準的標準化組織，於2017年10月由ISO/IEC JTC 1全會批復成立，目前包括中國、加拿大、德國、法國、俄羅斯、英國、美國等18個全權成員國，以及澳大利亞、荷蘭等5個觀察成員國。 [6]智慧國家推動計畫2019年12月「AIoT發展趨勢研究與因應策略」研究報告，再經部分修訂 [7]結構洞：國立臺灣科技大學盧希鵬特聘教授2022年10月26日最新的出版書籍。是社會網絡研究中的一個概念，最早由羅納德·斯圖亞特·伯特提出，指網絡中擁有互補的資訊來源的兩個個體之間未連接形成的空缺。這一概念是為了解釋社會資本差異的根源。這理論表明，個人在社區或其他社會結構中嵌入的方式具有某些位置優勢/劣勢。

作者：英能科技顧問 林志達 博士、DTA 翁堉珊副秘書長    當前數位轉型成為各行各業聚焦重點方向，特別是近來人工智慧AI應用ChatGPT相當火熱，幾乎無所不能，舉凡翻譯、撰寫論文、寫程式、聊天、病例診斷、…等等，是繼AlphaGo ZERO及生成對抗DeepFake之後震撼的議題，企業也紛紛思考ChatGPT及其他人工智慧應用能為本身數位轉型帶來何種啟示。為使協會會員了解數位轉型應用AI應考量的重點及重要資安議題，特別邀請英能科技顧問林志達博士就歐盟與德國在AI應用相關階段與規範偕同撰擬本文。    數位轉型包含數位化、數位優化及數位轉型，在數位優化及數位轉型過程中，可能會有應用AI技術的機會。林博士就德國制定人工智慧(Artificial intelligence, AI)標準化路線圖（見圖1）與歐盟發展人工智慧標準的文件加以翻譯、研究並闡述，協會則佐以數位轉型之角度，摘要並轉述部分內容。關於AI基本主題及AI品質、合格評定和認證等，由於內容豐富，後續將再邀稿刊載於協會網頁上。而協會未來因應趨勢也將研究數轉AI量表，德國及歐盟之研究將有極大的助益。 資料來源：[1][2] 圖 1：AI標準化路線圖    標準和規範定義了產品、服務或流程的要求，為技術採購和產品開發奠定了基礎。標準和規範確保互操作性，並有助於保護人員、環境和財產，並提高各行各業營運品質，同時在技術應用中創造了透明度和信任，且能通過使用統一的術語和概念來支援所有相關方之間的溝通。德國制定AI標準化路線圖，致力於制定AI標準和規範，促進技術從研究到應用的快速轉移，通過定義產品、服務或流程的要求，確保了互通操作性和品質，對於可解釋性和安保(security)/安全(safe)做出重大貢獻，並支持AI應用程序的被接受度和信任。這些內容對 AI本身基本主題、道德/負責任的AI、AI系統中的 IT 安保（和安全）、AI整合到工業自動化等中心主題的現況、要求/需求與挑戰進行論述。標準和規範在創建人工智慧可持續框架方面發揮著非常特殊的作用：它們促進了研究技術的快速轉移，為德國公司及其創新申請和打開國際市場發揮作用。人工智慧標準規範之努力是德國利益相關者在國家層面，尤其是歐洲層面，全面和及時致力於標準化的領域和國際標準的行動。由於範圍和複雜性，按照基本主題、橫向主題以及相關的經濟和應用領域來構建 AI 主題應該是較合理之規劃做法（見圖2）。   而這些原則適用之決定不是較大的一方，而是基於共識，因此將使創新型中小企業有機會與大型國家和國際公司平等地致力於人工智慧的未來。因應上述中心主題的AI標準化當前環境，AI各方面的相關標準和規範，所制定五項核心和總體行動建議，奠下未來國際AI/ AIoT / IIoT，甚至包含醫療、車輛移動等智慧應用之保安/安全及可信賴之要求標準基礎，五項核心和總體行動建議包括： 提供AI系統互通操作性實施數據參考模型：為使各參與者的各種AI系統能自動協同，需一數據參考模型來安全、可靠、靈活和兼容地交換數據。來自各領域的數據參考模型標準為數據交換奠基，確保全球AI系統互通操作性。 打造橫向AI基礎安全標準：AI系統本質上是IT系統，該系統已有廣泛應用領域標準和規範。為實現 AI 應用程序IT安全性統一方法，一個包羅萬象的「傘式標準」，它捆綁了IT安全（安保，安全和隱私）的現有標準和測試方法，並專門針對AI系統的方面對其進行補充，一方面是技術發展催化劑，另一方面是參與者之間的調解。出於這個原因，這將維持既定程序，並制定一個可測試和可核證的標準，暨考慮到經濟性並提高接受度，且提高了AI應用之信任。 設計 IT系統關鍵性檢查的實務行動建議：當自我學習 AI 系統決定對人、對他們的財產或對稀有資源的訪問時，AI計劃範圍外的問題可能會危及個人的基本權利或民主價值觀。為了使 AI 系統在倫理上不重要的應用領域仍可自由開發，應該透過標準和規範設計一個初始的關鍵性檢驗 -- 這可以快速合法地闡明 AI 系統是否會引發這樣的衝突。 啟動並實施「可信任的AI計劃」，以加強歐洲品質基礎建設：到目前為止，AI系統缺乏可靠的品質標準和檢驗程序--這危及AI技術未來的經濟增長和競爭力。因此需實施 「可信任的AI計劃」，它為可重複和標準化的檢驗程序奠定了基礎，透過這些檢驗程序可以檢驗 AI系統的相關性能，如可靠性(reliability)、強固性(robustness)、效能(performance)和功能安全性(functional safety)，並做出關於可信度聲明。標準和規範描述了對這些屬性的要求，構成AI系統認證和合格評鑑的基礎。有這樣行動建議，就有機會制定一個認證計劃，這將是世界上第一個此類計劃，並將獲得國際認可。 提供分析和評估的使用案例(use cases)以滿足標準化參考需求：AI研究和AI系統在工業開發的應用是高度動態的。現今在不同領域已經有很多AI的應用。想要準備用於工業用途的 AI 應用程序的標準化需求，可以從典型的應用程序和工業領域行業相關使用案例衍生得出。為了制定標準和規範，整合來自研究、領域行業、社會和監管的相互推動非常重要。在這種方法的中心，應根據使用案例對已開發的標準進行檢驗和進一步開發。透過這種方式，可以在早期階段識別特定於應用程序的要求，並實施AI可市場化的標準。AI標準化路線圖的結果代表將開展的工作，以及AI領域未來的標準化道路。標準化路線圖AI將不斷更新和開發，以因應不斷變化的需求。 資料來源：[1] 圖2：基礎主題、橫向主題以及相關經濟和應用領域的圖表    協會數轉量表內主要面向含數位投入、數位成熟度及數位轉型成效，轉化為AI量表將可由AI投入、AI應用成熟度及AI應用成效加以著手。協會將就教AI專家、相關法人與研究機構、台灣人工智慧學校及本協會會員等。AI也可視為數位轉型應用，但企業需衡量各種風險及可解釋性，再應用才能更穩健的朝永續及創新發展，工欲善其事，必先利其器，企業對器之了解需更深化。 --- 資料來源及參考文獻 [1] Wolfgang Wahlster and Christoph Winterhalter, "German Standardization Roadmap on Artificial Intelligence", https://www.din.de/resource/blob/772610/e96c34dd6b12900ea75b460538805349/normungsroadmap-en-data.pdf [2] W. Wahlster, Künstliche Inelligenz versus menschliche Intelligenz. Vorlesungsreihe 2017: Künstliche Intelligenz für den Menschen: Digitalisierung mit Verstand. Johannes Gutenberg Stiftungsprofessur. [Online]. Available at: http://www.dfki.de/wwdata/Gutenberg_Stiftungsprofessur_Mainz_2017/Lernende_Maschinen.pdf [3] 本文章參考出處: 林志達博士, “工國際AIoT標準資安要求趨勢概觀”, 電工通訊2022年第二季 , Jun., 2022, pp. 75-99. 獲得林博士同意，且經過DTA協會副秘書長補充調整。

親愛的協會會員、理監事、顧問大家好，一月份會訊出爐囉！本月會訊的精彩內容包括： 會員花絮 1/3   萬里雲與台灣大車隊共同研發AI熱點 榮獲 IIA國際創新獎 1/13 寒冬送暖，DTA會員愛心不落人後 ①台灣大哥大 ②關貿網路 活動預告 2/14 叡揚資訊舉辦IT服務管理平台體驗營 (免費活動) 數位轉型大聯盟春酒餐敘 會訊內容請參閱附檔，敬祝平安順心。

遠通電收將近20年來，在政府與高公局明確政策目標與指導下，導入數位科技實踐ETC全民服務，並組成「台灣隊」輸出海外推動產業生態發展，榮幸能獲得《哈佛商業評論》2022鼎革獎─「數位轉型領袖獎」之肯定，對整個團隊是極大的榮耀。 在此與各位會員分享遠通電收獲獎喜訊，歡迎從以下的新聞報導了解這項成就並且共享喜悅。 工商時報：遠通攜政府 推ETC全民服務有成   https://www.chinatimes.com/newspapers/20221006000170-260210?chdtv 經濟日報：遠通攜高公局 成功打造ETC便民服務   https://money.udn.com/money/story/5635/6665056?from=edn_search_result

親愛的協會會員、理監事、顧問大家好，十二月份會訊出爐囉！本月會訊的精彩內容包括： 重點工作  12/9 召開第六屆第2次理監事聯席會議 12/28 數位轉型個案論壇暨分享會(與資策會合辦) 會員花絮 12/9 英國標準協會台灣分公司 2022 BSI國際資安標準管理年會 12/15 偉康科技舉辦上櫃前業績發表會 活動預告 1/10 勤業眾信舉辦「永續 x 創新 - 智慧製造新紀元」研討會 會訊內容請參閱附檔，祝大家2023新年快樂，喜福運途 敬祝平安順心。

親愛的協會會員、理監事、顧問大家好，十一月份會訊出爐囉！本月會訊的精彩內容包括： 重點工作  11月：準備2023計畫提案 會員花絮 11/04 2022 SGS Awards圓滿落幕，助台灣持續精進創新品質服務能量 11/11 國眾電腦榮獲2022幸福企業金獎，休假領獎金員工好幸福 活動預告 12/09 英國標準協會台灣分公司 2022 BSI國際資安標準管理年會 12/28(暫定) DTA與資策會合作 數位轉型教案發表會 會訊內容請參閱附檔。敬祝平安順心。

高速公路收費電子化，還可以導入智慧化的交通管理──本是美好的願景，但遠通電收接手之初，卻經營不善負評如潮。總經理張永昌如何逆轉這局死棋，走出國際模範的活路？ 2004年，交通部開始推動國道收費電子化，採取BOT模式，由遠東集團得標，並由旗下新成立的遠通電收執行。種種原因讓當年電子收費系統剛上路，每天翻開報紙、打開電視，有關遠通電收幾乎全都是負面新聞，不過近年來，已經看不到有關遠通電收的負面新聞，取而代之的是一座座國際榮譽。 讓遠通電收谷底翻身的關鍵人物，正是張永昌，他也是2022年《哈佛商業評論》數位轉型鼎革獎領袖獎的得主。在遠通電收服務20年的歲月，他一步步將這個原本外界認為無路可走的死局，透過數位轉型，帶入了一個嶄新的境界。 遠通電收在ETC的成就，是數位轉型的絕佳範例。更詳細報導，請參閱 哈佛商業評論 https://www.hbrtaiwan.com/article/21580/fetc-overturning-negative-reviews-and-becoming-the-light-of-taiwan 遠通電收總經理張永昌；蘇義傑攝

親愛的協會會員、理監事、顧問大家好，十月份會訊出爐囉！本月會訊的精彩內容包括： 重點工作  10/12~14 參加台灣國際五金工具博覽會 10/13 高峰論壇「數位轉型與高值智慧化市場」(五金工具博覽會) 10/14 交流會「數位轉型成功案例與評量工具」(五金工具博覽會) 會員花絮 10/6 遠通電收獲《哈佛商業評論》鼎革獎─數位轉型領袖獎，贈書與會員共享榮耀 10/22 陳正然理事長、劉嘉凱理事參加「g0v 零時政府10週年黑客松暨論壇」 10/28 商研院開辦第二期三五精進班 伴企業主共創成長 活動預告 本季數轉脫殼秀已規劃至年底，敬請期待 與資策會合作教案發表會，暫定12/9日舉行 會訊內容請參閱附檔。敬祝平安順心。