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GitHub Copilot Agent 如何幫我修復 Python 錯誤(以及你需要注意的事)

這幾天我開始使用新的 GitHub Copilot Agent,感覺它比舊版進步很多。這個新工具不只是建議幾行程式碼而已,它可以閱讀整個專案,理解你想完成的任務,甚至可以跨多個檔案修改程式碼。使用起來就像有個初級開發者在幫你加速完成工作。

有一次的經驗特別令我印象深刻。我在一段使用 pandas 的 Python 程式碼中遇到 KeyError 錯誤。我嘗試執行 df["rtn"] > df["threshold"],但總是出錯。我請 Copilot Agent 幫我修復這個錯誤。它掃描整段程式碼後發現我根本沒有建立 rtn 這個欄位,於是幫我加了一行:df["rtn"] = df["price"].pct_change()。它還加了檢查,確保所需欄位存在於 DataFrame 中。這幫我省下了不少除錯時間。

不過並不是所有情況都那麼順利。有一次我請它幫我優化處理缺失值的方式,結果它重寫了整段程式碼,還把我針對邊界情況寫的邏輯刪除了。它直接加了一個很基本的 fillna(),但完全沒有考慮我當初的設計原因。我後來還得一行一行看,理解它改了什麼,再把新的問題修好。那真的讓人有點挫折。

這些經驗讓我學到一些實用的技巧。第一,指令要清楚而具體。不要只說「修復我的程式碼」,應該說「修復存取 'rtn' 欄位時發生的 KeyError」。第二,一次只給它一個小任務,不要要求它同時做太多事情。第三,一定要檢查它做的每一個改動,就像你會檢查隊友提交的 Pull Request 一樣。

我也試用了另一個叫 Cursor 的工具,它在搜尋整個程式碼和用自然語言修改程式方面做得不錯。不過因為它是 VS Code 的改版版本,我得重新設定開發環境。Replit 是我測試過的另一個工具,適合在瀏覽器中寫簡單程式,但在大型專案中功能就有點不足。

試用這些工具後,我開始思考 AI 助手是否會取代開發者。我認為不會。這些工具確實很有幫助,但它們不了解全貌,也不知道你的商業規則或背後邏輯。它們可以寫和修復簡單的程式碼,但沒辦法設計系統或做出聰明的決策。

總結來說,GitHub Copilot Agent 就像一個稱職的隊友。它能讓你工作更快、更順利。但就像真正的隊友一樣,它還是需要你的指引、審查與經驗,才能真正把事情做好。

如何找回你的時間,活出更充實的人生

有時候,人生就像是一場你根本沒報名參加的比賽。

你早上醒來,一整天忙個不停,任務接著任務,卻總覺得自己落後了一步。事實是,人生並不只是做得更多,而是做對的事情。很多人以為成功來自於更努力、更長時間、更快節奏的工作。但真正的成功,是當你掌握了自己的時間,選擇將它花在那些帶來意義、能量和成長的事情上。

當人們學會「買回自己的時間」——也就是移除或委託那些讓自己疲憊的工作時,他們變得更有生命力。他們開始期待未來,重新與自己的工作、家庭和內在連結。他們笑得更多,睡得更好。周圍的一切,也開始變得更好——無論在職場還是家庭中。

如果你一週工作七十小時,卻依然無法找到平靜,你不是唯一一個這樣的人。很多人都活在求生狀態中,為每個人做所有的事,卻漸漸失去了自己的快樂。但這裡有個能改變你人生的祕密:你不需要樣樣都自己來。其實,你現在所做的大部分事,別人也能做,甚至根本不需要做。

把你的時間看作黃金,它是有限的。要花在最能帶來回報的事上:你擅長的、你熱愛的、以及對你而言最重要的事。對每個人來說,這些事可能不同——也許是幫助他人、創造新事物、照顧家人,或學習新技能。不論是什麼,這些才是真正值得你在行事曆上守護的事。

你不需要成為企業主才能掌控自己的時間。不論你是學生、家長、老師,或是朝九晚五的上班族,這個原則都一樣:你的時間很珍貴。當你不再把時間花在讓你疲憊的事情上,你就能為真正讓你充實的事騰出空間。

你不需要做得很多才有價值,不需要很忙才算重要。你只需要有意識地選擇。

從小處開始。看看你的行程,問問自己:「我可以移除什麼?委託什麼?拒絕什麼?」就算每週只釋放出一個小時,去做一件讓你興奮的事,那也是開始。然後慢慢增加,兩個小時,更多。當你把更多時間放在你熱愛的事上,你會感受到能量上升,內心充實,你也會更好地對待他人與自己。

人生不只是為了生存而已,而是為了活得精彩。是早晨醒來感到期待,晚上入睡時感到驕傲,知道自己正活出一個與自己價值相符的人生。

你不需要別人的允許來找回自己的時間。你只需要下定決心。

因為到頭來,你的時間,就是你的人生。好好運用它。

在競爭激烈的職涯中脫穎而出的關鍵

如果你想在一個高度競爭的領域中取得成功——像是學術界、表演藝術、創業、新聞業、音樂界,或是高階管理職——那麼光有才華與熱情是不夠的。真正重要的是,你是否了解這個產業實際是如何運作的。

以學術界為例。對成功學者的背景研究揭示了一個驚人的事實:在選擇大學或研究所時,最重要的因素不是地點、獎學金,甚至不是教授的研究領域,而是學校的排名。

如果你想成為頂尖的教授,就要盡可能進入排名最好的學校。即使這間學校並不完全符合你的興趣,它仍能給你帶來最大的成功機會。

布倫南教授分享了這句強而有力的建議:「不要花太多時間想把教學做到完美。」 很多研究生過度專注於教學,卻忘了在學術界中,成功往往來自於發表論文、建立聲望,以及有一位聲譽卓著的指導教授。

還有一個殘酷的事實是:你指導教授的名聲,對你的未來影響極大。布倫南說:「如果你的指導教授連普林斯頓的職位都拿不到,那你也很難拿到。」這或許讓人覺得不公平,但這就是現實——機會經常取決於你的人脈與學經歷。

這樣的道理不只適用於學術界。事實上,幾乎所有的頂尖職涯路徑都是狹窄且競爭激烈的。光是熱愛你的工作還不夠——你還需要了解這個行業的規則。

那麼,你可以怎麼做?

  1. 做足功課。 研究那些成功人士的職涯路徑。

  2. 選擇好的導師。 他們的網絡與推薦能為你打開大門。

  3. 有策略地規劃。 了解在你的行業中,真正重要的是什麼。 4.

  4. 專注於能產生成果的事。 別只是努力,更要聰明地努力。

成功並不只是關於能力,而是關於是否站對了位置。你不需要完美無缺,但你需要有目標、有準備地前進。

相信自己,搞懂規則,然後全力以赴。

顧客至上 - 為什麼優先考慮顧客需求比追逐資源更重要

在這個瞬息萬變的時代,企業經常面對一個根本性的問題:我們應該優先考慮資源,還是顧客?對許多人來說,答案似乎顯而易見——資源驅動創新、擴展與成長。但事實上,忽略顧客需求是企業最容易失去市場相關性的方法之一。

許多曾經成功的公司最終陷入停滯,不是因為他們停止創新,而是因為他們停止為顧客而創新。他們的注意力轉向內部效率、競爭對手分析,或利益關係人的需求,結果反而忽視了企業最重要的力量來源:顧客。經典的例子包括企業持續投入看似炫目的新功能或技術,但這些東西卻無法真正滿足顧客的實際需求,例如更好的娛樂體驗、更順暢的溝通或更容易取得資訊。這種脫節正是「脫鉤理論」所指出的問題。它告訴我們,企業停滯的原因往往不是缺乏創意,而是企業的關注點從外轉向了內部。

當然,把顧客放在首位並不代表要盲目地滿足他們的每一個要求。它的真正含義是在做出關鍵決策時,始終以顧客為核心。當領導者能夠將顧客洞察置於內部政治之上,並優先考慮長期滿意度而非短期利益時,他們就能創造真正有共鳴的解決方案。以顧客為中心,意味著我們應該不斷反問自己:我們真正解決的是什麼痛點?這個決策是否能改善顧客的體驗或結果?我們是在建立忠誠,還是在敷衍了事?

多數成功的新創企業,都是從深刻理解顧客的未被滿足需求出發的。正是這種同理心,推動了它們早期的成長與擴展。但隨著企業規模壯大,許多公司卻掉入與傳統企業相同的陷阱——將焦點從顧客轉移到合作夥伴、流程或企業聲望。要避免這種情況,唯一的方法就是:永遠不要失去與顧客的連結。

本質上,這是一個關於「優先順序與目標」的問題,而不是「服從與否」的問題。當顧客價值成為企業的北極星時,所有其他決策——資源配置、技術投資、市場策略——都會自然地排列到正確的位置。所以你應該問問自己:你的公司是在傾聽顧客,還是只是例行調查?你的優先事項是否與顧客真正的需求一致?你是在為顧客建構價值,還是繞著他們在運作?

最終,真正成功的企業,從來不只是那些資本最多、技術最先進的,而是那些永遠不會忘記自己為誰而建的企業。在資源與顧客之間,請永遠選擇顧客。

從洞察到影響力 -應用所學如何讓你成為更好的領導者

像許多有抱負的領導者一樣,我曾經以為只要把商業書籍從頭讀到尾,就能讓自己成為更好的領導者。我畫重點、吸收箴言,對自己讀完一本書感到滿足。但隨著時間推移,我逐漸意識到:光是閱讀,遠遠不夠。

真正的轉捩點,是當我在第二次閱讀時開始問自己一個簡單但深刻的問題: 「我會因為這段話改變自己的行為嗎?」 這個問題,讓我的思維產生了質變。我開始不只劃出有趣的內容,而是找出與我優勢相符的觀點,並寫下我會如何實踐。從那一刻起,真正的功課才開始。

許多有心的領導者常在這一步迷失。他們以為讀完一本書,就代表自己進步了。但事實是:在你真正應用學到的知識之前,你甚至還沒開始成長。領導不是知識的累積,而是你每天如何展現這些知識的結果。學習只是起點,真正塑造你的是你的行動。

我列下因閱讀而決定要改變的具體行為,並與他人分享。我向那些走過相同道路的人請教,他們也曾經歷一樣的掙扎。我想知道他們實踐後的成果與失敗,這些交流讓我更加堅定地走下去。

當然,這過程並不輕鬆。領導的早期階段充滿混亂,總有解不完的問題,時間永遠不夠用。我曾經覺得學習是奢侈,因為我每天都在忙著讓公司運作。我以為,只要有堅韌與拼勁就夠了。我努力工作,比任何人都早到、晚走,認為只要夠努力、夠有魅力,就能成為好領導。

我錯了。

我有本能、有幹勁,但我缺乏刻意成長的紀律。我知道怎麼在會議中講得頭頭是道,也會用流行語術掩飾自己的不安。但我心裡知道,這樣撐不久。一次會議讓我徹底清醒。我開始明白,自己需要的不只是努力,而是徹底改變學習的方式。

真正的領導,並不是什麼都懂,而是清楚知道自己的強項,並持續精進。同時也能正視自己的弱點,並建立一支團隊,成員的強項能互補而非重複。很多人明白這個道理,但真正能持續實踐的人卻不多。而這,正是卓越領導者與一般領導者的分水嶺。

我學到,領導者必須永遠保持「學生心態」。要謙虛、要穩定、要有勇氣在任何階段都不斷學習,即使你已經身居高位。我至今仍在這條路上,依然閱讀、反思,每一次都問自己:「我會因此改變嗎?」

我曾經犯過最大的錯誤,就是以為學習本身就夠了。事實不是這樣。真正的轉變,發生在你把學到的知識「付諸行動」的時候。那才是成長的起點,領導力也是在這裡誕生的——不是在書頁中,而是在你闔上書本後的每一個選擇裡。

我一路跌跌撞撞地應用從頂尖商業思想家那裡學來的觀念,也正是在這樣的實踐中,我慢慢地發展出屬於自己的領導風格。我由衷感激這些知識領袖為我指引方向,也謙遜地持續尋找新的導師、新的啟發。

因為領導力,從來不是一張證書或頭銜。 它是一場每天都要重新贏得的修練。

蒙地卡羅方法 - 從統計學到智慧型 AI 智能代理

蒙地卡羅方法(Monte Carlo Method) 是計算與統計領域中最強大且用途廣泛的工具之一。雖然它的名字讓人聯想到賭場策略,但其實這是一套嚴謹且極具實用性的隨機模擬方法,用來解決各種複雜問題。本文將介紹什麼是蒙地卡羅方法、它為何如此重要,以及它在遊戲人工智慧(如蒙地卡羅樹搜尋)與智慧代理中的應用。

什麼是蒙地卡羅方法?

蒙地卡羅方法是一類基於**重複隨機抽樣(random sampling)**來獲得數值解的計算演算法。核心思想是:透過大量模擬實驗來逼近實際結果,尤其是在解析解不可得的情況下。

換句話說,與其嘗試使用代數或微積分精確求解複雜問題,不如使用機率與統計的力量進行模擬與估計

簡單範例

假設我們想用蒙地卡羅方法估算 π 值:

  1. 想像一個正方形中內切一個四分之一圓。
  2. 在正方形中隨機投點。
  3. 計算落在四分之一圓內的點數與總點數的比例。
  4. 此比例約為 π/4,乘以 4 即可估算 π。

為何在統計學中如此重要?

在統計學中,蒙地卡羅方法用於:

  • 模擬機率分布:當分布無法用解析式表示時特別有用。
  • 解高維積分:傳統數值積分法在高維空間效率低下,而蒙地卡羅方法則仍可適用。
  • 風險分析與預測:例如財務模型中的不確定性模擬。
  • 貝式推論:如 Markov Chain Monte Carlo(MCMC)在後驗分布取樣中的應用。

在人工智慧中的應用

蒙地卡羅方法在人工智慧中同樣扮演關鍵角色,尤其在不確定性處理、策略搜尋、與決策制定方面。

1. 蒙地卡羅樹搜尋(MCTS)

最著名的應用之一是 Monte Carlo Tree Search(蒙地卡羅樹搜尋),這是一種啟發式搜尋演算法,常用於策略型遊戲與決策系統。

MCTS 的工作流程:

MCTS 藉由模擬大量隨機遊戲進行來選擇最佳決策,其核心在於平衡:

  • 探索(exploration):嘗試新路徑以發現潛在好結果。
  • 利用(exploitation):傾向選擇過去表現佳的選項。

整體流程包含四個步驟:

  1. 選擇(Selection):根據策略從根節點往下選擇子節點。
  2. 擴展(Expansion):新增一個尚未擴展的子節點。
  3. 模擬(Simulation):從該節點進行隨機遊戲模擬至終局。
  4. 回傳(Backpropagation):將結果反向更新至路徑上的節點。

MCTS 是 DeepMind 的 AlphaGo 所採用的核心技術之一,幫助其在複雜的圍棋遊戲中擊敗世界冠軍。

2. 智慧型代理與規劃

在強化學習與智慧代理領域中,蒙地卡羅方法有以下應用:

  • 估算回報值:透過樣本來估計策略的預期效益。
  • 策略評估與改進:在未知環境下進行政策迭代。
  • 部分可觀測馬可夫決策過程(POMDP):透過蒙地卡羅模擬來進行信念更新與決策。

其他應用範疇

  • 物理學:模擬粒子交互與能量分布。
  • 金融工程:衍生品定價、風險模型。
  • 機器人學:如蒙地卡羅定位(MCL)。
  • 醫學:放射治療中的劑量分布模擬。

結語

蒙地卡羅方法的精妙之處,在於它將隨機性變為解題工具。當問題過於複雜、無法解析時,它提供一條可行的數值近似之路。從統計推論到智慧代理,從遊戲 AI 到財務模型,蒙地卡羅方法不僅是數學的藝術,更是現代科學與工程的基石之一。

東南亞核心銀行系統的監管框架

以下是針對東南亞五個主要市場(新加坡、越南、泰國、馬來西亞、印尼)核心銀行系統供應商(如 Neo Core)在零售銀行、商業銀行、數位銀行和伊斯蘭銀行領域的監管要求總結。

🇸🇬 新加坡

  • 監管機構:新加坡金融管理局(MAS)(Cloud4C)

  • 主要法規

  • 《個人資料保護法》(PDPA)

  • 《科技風險管理指引》(TRM Guidelines)
  • 《雲端服務指引》(Baker McKenzie Resource Hub, Silverfort)

  • 重點要求

  • 資料駐留:無強制要求,但需確保資料跨境傳輸的安全性和合規性。

  • 個人識別資訊(PII)處理:需取得明確同意,並遵守PDPA規定。
  • 資料儲存與稽核:需保留完整的稽核記錄,並接受MAS或其指定機構的稽核。
  • 停機管理:重大事件需通報MAS,並制定業務持續計劃(BCP)。
  • 伊斯蘭合規:適用於伊斯蘭銀行,需遵守相關的伊斯蘭金融指引。
  • 資訊安全:鼓勵遵循ISO 27001、PCI DSS等國際標準。(Sangfor Technologies, Baker McKenzie Resource Hub)

🇻🇳 越南

  • 監管機構:越南國家銀行(SBV)(Moody's)

  • 主要法規

  • 《個人資料保護法》(PDPL,預計2026年生效)

  • 《網絡安全法》及其實施細則(Decree 53)(Sangfor Technologies, DLA Piper)

  • 重點要求

  • 資料駐留:需在越南境內儲存特定類型的資料,包括用戶個人資訊和交易資料。

  • PII處理:需取得用戶同意,並遵守PDPL規定。
  • 資料儲存與稽核:需保留至少24個月的資料,並接受相關部門的檢查。
  • 停機管理:需通報用戶和主管機關,但具體時限和方式尚未明確。
  • 資訊安全:需建立資訊安全管理體系,並定期進行風險評估。(Sangfor Technologies)

🇹🇭 泰國

  • 監管機構:泰國銀行(BOT)

  • 主要法規

  • 《個人資料保護法》(PDPA)

  • 《支付系統法》
  • BOT相關通知和指引(Baker McKenzie Resource Hub, Deloitte United States, Baker McKenzie Resource Hub)

  • 重點要求

  • 資料駐留:無強制要求,但跨境傳輸需確保接收方具備足夠的資料保護措施。

  • PII處理:需取得用戶同意,並遵守PDPA規定。
  • 資料儲存與稽核:需保留完整的稽核記錄,並接受BOT的檢查。
  • 停機管理:需制定業務持續計劃,並定期進行測試。
  • 資訊安全:需建立資訊安全管理體系,並定期進行風險評估。(Sangfor Technologies)

🇲🇾 馬來西亞

  • 監管機構:馬來西亞國家銀行(BNM)(Thales Cyber Security Solutions)

  • 主要法規

  • 《個人資料保護法》(PDPA)

  • 《科技風險管理政策》(RMiT)(Thales Cyber Security Solutions)

  • 重點要求

  • 資料駐留:無強制要求,但跨境傳輸需確保接收方具備足夠的資料保護措施。

  • PII處理:需取得用戶同意,並遵守PDPA規定。
  • 資料儲存與稽核:需保留完整的稽核記錄,並接受BNM的檢查。
  • 停機管理:需制定業務持續計劃,並定期進行測試。
  • 伊斯蘭合規:適用於伊斯蘭銀行,需遵守相關的伊斯蘭金融指引。
  • 資訊安全:需建立資訊安全管理體系,並定期進行風險評估。

🇮🇩 印尼

  • 監管機構:印尼金融服務管理局(OJK)

  • 主要法規

  • 《個人資料保護法》(PDP Law)

  • OJK第11/POJK.03/2022號規定(OJK Portal)

  • 重點要求

  • 資料駐留:金融機構需將資料儲存在印尼境內,除非獲得OJK批准。

  • PII處理:需取得用戶同意,並遵守PDP Law規定。
  • 資料儲存與稽核:需保留完整的稽核記錄,並接受OJK的檢查。
  • 停機管理:需通報OJK,並制定業務持續計劃。
  • 伊斯蘭合規:適用於伊斯蘭銀行,需遵守相關的伊斯蘭金融指引。
  • 資訊安全:需建立資訊安全管理體系,並定期進行風險評估。

🌏 比較總結

項目 新加坡 越南 泰國 馬來西亞 印尼
資料駐留 強制 強制
PII處理規範 嚴格 嚴格 嚴格 嚴格 嚴格
稽核與資料保留 嚴格 嚴格 嚴格 嚴格 嚴格
停機通報與罰則 嚴格 中等 嚴格 嚴格 嚴格
伊斯蘭合規要求
資訊安全與標準 嚴格 嚴格 嚴格 嚴格 嚴格

整體而言,印尼和越南在資料駐留方面的要求較為嚴格,而新加坡、馬來西亞和泰國則在資訊安全和稽核方面有更高的標準。對於核心銀行系統供應商而言,需根據各國的監管要求,調整產品設計和合規策略。

認識 MCP(模型上下文協議)- 什麼是 MCP、如何運作,以及它的重要性

在快速發展的人工智慧(AI)與大型語言模型(LLM)領域中,上下文管理成為打造更聰明、更高效、更可靠應用程式的關鍵。這時候,**MCP(Model Context Protocol,模型上下文協議)**登場,它是一項協助開發人員與系統定義、組織並控制傳遞至 AI 模型之上下文的協議。本文將探討 MCP 是什麼、如何運作,並透過實際案例來說明其價值。

🔍 MCP(模型上下文協議)是什麼?

MCP 是一種 開放協議(open protocol),用來定義與管理提供給語言模型的「上下文」(context)。所謂上下文,指的是推論時傳遞給 LLM 的結構化資訊,涵蓋使用者輸入、聊天紀錄、文件、工具以及系統指令等。

你可以將 MCP 想像成 API 契約的語境版本:它讓模型知道該期待什麼、有何工具可用、應如何回應,而且這一切都是以一致、宣告式的格式來進行。

⚙️ MCP 如何運作?

MCP 透過 YAML 格式的宣告式設定檔運作,開發人員可在此定義模型運行時所需的上下文結構,內容包括:

  • 系統指令(System Instructions):定義模型的基本行為(例如:「你是一位有幫助的助理」)。
  • 記憶物件(Memory Objects):模型應該記住的對話或事實。
  • 工具與函數(Tools and Functions):模型可調用的功能描述(例如計算機、API 或資料庫)。
  • 使用者輸入(User Inputs):目前使用者輸入的提示或問題。
  • 人工製品(Artifacts):模型需要參考的結構化資料(如文件或 JSON 檔)。

MCP 的每一個部分都具備版本控制與可追蹤性,有助於提升 **可觀測性(observability)**與除錯能力。

範例 MCP 設定如下:

version: "1.0"
system: "You are a coding assistant."
inputs:
  user_message: "Write a Python function that merges two dictionaries."
memory:
  - type: chat_history
    content:
      - role: user
        content: "Hi, can you help me with Python?"
      - role: assistant
        content: "Sure! What do you need?"
tools:
  - name: code_linter
    description: "Lint and format Python code."

🧠 為何要使用 MCP?

隨著 AI 應用的複雜性增加,純粹依賴提示工程(prompt engineering)已不具可擴展性。開發者面臨以下挑戰:

  • 模組化(Modularity):可在不同會話中重複使用使用者資料、工具設定等上下文元件。
  • 可稽核性(Auditability):追蹤模型接收到的上下文,以及模型如何生成回應。
  • 互通性(Interoperability):跨多個模型供應商或框架使用共通的上下文格式。
  • 可觀測性(Observability):方便檢查與除錯模型實際運行時使用的上下文。

MCP 的出現正好解決這些問題,將上下文建構與業務邏輯分離,提升 AI 系統的可維護性與擴展性。

✅ 使用範例

1. 代理型應用(Agent-Based Applications)

MCP 可清楚定義智能代理可用的工具、記憶、目標等資源,支援如 LangChain 或 AutoGen 這類框架的先進代理架構。

2. 企業級聊天機器人

客服應用中,可透過 MCP 宣告規則、FAQ、使用者角色與授權資訊,確保一致性與合規。

3. 程式碼助理

開發工具助理可利用 MCP 宣告可用的函數(如程式執行器、說明文件查詢器),使模型能智慧地選擇並調用工具。

4. 觀測與除錯

當模型產生錯誤回應或幻覺時,MCP 的上下文紀錄能提供完整資訊,有助於快速找出問題根源。

🚀 結語

雖然 MCP 尚在發展中,但它已成為建構生產級 LLM 應用的核心組件之一。透過標準化與模組化上下文管理,MCP 協助開發者打造更聰明、更安全、更易維護的 AI 系統。

無論你是在開發聊天機器人、智能代理,或是 RAG(檢索增強生成)應用,採用 MCP 都將成為未來的主流方式。

中國核心銀行系統市場研究 - 廠商、系統整合商與市場趨勢

中國的核心銀行系統市場正經歷快速現代化,主要受到像微信支付、支付寶這類平台所需的網際網路級高併發性能推動,加上各大銀行推動數位轉型的需求。 本研究針對中國本土核心銀行系統供應商在大型商業銀行和金融科技平台(如微信、支付寶)中的表現進行詳細分析,包括它們的高效能設計、現代或傳統架構、整合能力、產品配置與客製化能力、業務功能、競爭優勢及市場趨勢。 同時,我們也調查了系統整合商(SI)的角色,以及供應商與SI如何協作確保大型項目的成功交付。最後,我們總結中國市場從主機(Mainframe)轉向雲原生(Cloud-native)核心系統的整體趨勢,特別是在AI整合與數位金融發展的背景下。

深圳長亮科技(Sunline)

公司概述: 長亮科技成立於2002年,是中國領先的金融科技解決方案提供商,特別以核心銀行系統創新而聞名。 它是中國第一家成功開發以Java為基礎的核心銀行系統的公司,打破了以往COBOL主機主導的傳統。 如今,長亮的核心系統已全面升級為雲原生、AI驅動,廣泛被推動數位轉型的銀行採用,包括微眾銀行(WeBank)平安銀行南京銀行東莞銀行等。

  • 高效能與可擴展性: 長亮的分佈式架構能支持超大規模客戶群,為微眾銀行建構的系統設計容量達5億個用戶、支援高併發交易。 系統將交易處理與記帳功能分離,運行於x86伺服器集群上(完全不依賴主機),透過水平擴展(horizontal scaling)實現高彈性。 在微眾銀行正式上線的生產環境中,系統成功支撐了高並發的零售銀行交易量,無性能瓶頸。

  • 現代化架構: 長亮採用微服務(Microservices)+單元化(Unitized)設計的分佈式架構,核心完全以Java開發。 這種架構支援按需彈性擴展、故障隔離與多活部署(Active-Active Datacenter),提高系統可用性與彈性。 單元化設計允許不同業務單元獨立擴展和故障隔離,極大提升了大型銀行系統的穩定性與維護便利性。

  • 整合彈性: 長亮核心系統設計開放,支援多種資料庫(如Oracle、MySQL及國產GaussDB),並能快速與外部系統對接。 例如,在微眾銀行項目中,長亮在一週內將資料庫從Oracle切換到MySQL,展現了超高整合靈活性。 對接支付網關、移動App、外部金融科技平台(如微信、支付寶)亦十分順暢。

  • 產品配置與客製化: 系統高度參數化,支持銀行通過配置快速推出新產品,如新存款種類、新貸款計劃,無需大量開發。 在平安銀行與南京銀行項目中,長亮根據客戶需求完成了大量的客製開發,展現強大的靈活性與交付能力。

  • 業務功能: 覆蓋全面的零售與公司金融業務:存款、貸款、支付、總帳管理、客戶信息管理等。 同時支援多渠道交易、即時支付處理及實時分析,滿足微信支付、支付寶對銀行核心的高速、實時處理需求。

  • 競爭優勢: 長亮是中國第一家完成Java分佈式核心系統商用化的廠商,具有早期佔位優勢大規模實績(如微眾銀行)。 同時,長亮在國產化技術(如與華為合作支持昆鵬伺服器和GaussDB資料庫)方面表現出色,契合中國自主可控(Xinchuang)政策。 此外,長亮持續投入AI創新,例如與華為、DeepSeek合作開發AI驅動的核心銀行系統。

北京宇信科技(Yusys Technologies)

公司概述: 宇信科技成立於1999年,是中國銀行IT市場的領導者之一,在核心銀行系統、信貸管理、網路銀行等領域擁有廣泛的產品線與市場佔有率。 其核心銀行系統廣泛應用於中國的大型國有銀行、股份制銀行、城市商業銀行及農村金融機構。 宇信提供的新一代核心銀行系統,基於分佈式與微服務架構,強調高性能、靈活擴展、產品快速配置與創新能力。

  • 高效能與可擴展性: 宇信的新一代核心系統全面支援分佈式部署微服務化,可透過伺服器集群水平擴展,應對大規模並發交易需求。 與PingCAP(TiDB)合作,核心系統可運用新一代分佈式資料庫技術,兼顧交易處理與即時分析(HTAP),大幅提升資料一致性與查詢效能。 此外,宇信與華為合作,系統可部署於昆鵬伺服器與GaussDB國產資料庫,符合國家「信創」要求。

  • 現代化架構: 宇信的核心系統採用統一開發平台(Unified Development Platform),基於Java語言開發,並充分遵循微服務、SOA、分佈式數據存取等現代技術架構。 系統劃分為「業務中台」與「數據中台」兩大部分,分別管理客戶、產品、交易、支付、會計、行銷、額度等領域,實現模組化與彈性擴展。 同時支援私有雲與混合雲部署模式,並可靈活對接各類資料庫與作業系統。

  • 整合彈性: 宇信的系統以開放API驅動,提供大量標準化服務接口(RESTful API、消息佇列等),支持與外部渠道(如微信小程序、支付寶接口)或內部周邊系統(如信用卡系統、支付系統)順利對接。 此外,宇信擁有深厚的網路銀行建設經驗,從最早建設中國建設銀行網銀開始,積累了豐富的全渠道整合技術與最佳實踐。

  • 產品配置與客製化: 宇信核心系統提供智能參數管理平台金融產品工廠,銀行可以透過設定參數方式快速推出新產品(如定存、理財、貸款)。 同時,系統提供規則引擎流程引擎,支援複雜業務邏輯自訂,無需頻繁修改底層程式碼,提升業務靈活性與敏捷創新能力。

  • 業務功能: 完整涵蓋零售與公司金融需求,包括存款、貸款、支付結算、總帳管理、額度與擔保管理、內控合規管理等功能。 同時支援新興數位金融場景,如社區金融、網貸平台、小微企業金融,並可透過API與大數據平台、AI平台串聯,實現智能行銷與智能風控。

  • 競爭優勢: 宇信科技擁有橫跨國有銀行、股份制銀行、城商行及外資銀行的大量客戶案例,深諳各類銀行運作特性與業務場景。 與華為、螞蟻金服(OceanBase資料庫)等生態夥伴深度合作,能夠提供端到端國產自主可控的解決方案。 同時,宇信的國際化佈局(在香港、新加坡、印尼設立分支)與Baidu(百度)AI合作計畫,使其在智能金融領域具備領先優勢。

神州信息(DCITS)

公司概述: 神州信息成立超過30年,是中國核心銀行系統市場的傳統領導者,連續多年佔據國內核心銀行系統市佔率第一的位置。 其主力產品Sm@rtEnsemble是基於自研平台Sm@rtGalaxy打造的新一代分佈式核心銀行系統,強調高可靠性、高擴展性與全面參數化。 神州信息參與過上百家銀行的核心建設,涵蓋國有大行、股份制銀行、城商行與農商行,累積大量實戰經驗。

  • 高效能與可擴展性: Sm@rtEnsemble系統從應用層、資料層到儲存層全程分佈式設計,透過交易處理分散、資料分片(sharding)、快取優化等技術實現水平擴展,支援超大規模用戶與高併發交易需求。 系統已成功部署在大型銀行,日均交易量可達數千萬筆,並在農商行等場景中成功應對突發高流量事件。 此外,系統支援國產分佈式資料庫(如TiDB、OceanBase),完全符合國家自主可控要求。

  • 現代化架構: 神州信息的Sm@rtEnsemble架構基於微服務(Microservices)+雙核分離(雙核系統)理念,將交易處理與會計記帳職能分離,提升效能與韌性。 系統採用模組化組件設計,具備「樂高式」靈活組裝能力,支援在私有雲或混合雲環境中以容器化部署。 底層平台(Sm@rtGalaxy)支援Docker/Kubernetes編排,且可以運行於各種國產作業系統與資料庫之上,真正實現技術中立。

  • 整合彈性: 神州信息核心系統提供標準化金融服務接口(Financial Services Standard Interfaces),支援數百個周邊系統(如信用卡、ATM、支付系統)的無縫對接。 並配套提供企業服務總線(ESB)、API管理平台,有效支撐開放銀行、金融科技對接等場景。 系統可輕鬆對接微信支付、支付寶、銀聯等高頻交易平台,滿足即時交易處理需求。

  • 產品配置與客製化: Sm@rtEnsemble以全面參數化設計為核心,各種產品屬性、業務規則、會計規則均可透過參數配置完成。 系統內建金融產品工廠(Product Factory),支援快速設計新產品(如可變利率存款、分期貸款等),大幅縮短上市時間。 另配備工作流引擎規則引擎,支援自定義流程、條件運算與複雜業務邏輯設定。

  • 業務功能: 功能涵蓋全面,包括存款、貸款、支付結算、總帳管理、風險控制、授信管理、擔保管理、內控合規、電子帳單、行銷推廣等。 系統支援多機構、多賬套、多幣別、多時區運營,適用於有海外分行或子公司的大型銀行。 同時也支持普惠金融、互聯網金融場景,具備靈活接入大數據分析、人工智慧、區塊鏈等新興技術能力。

  • 競爭優勢: 神州信息最大的優勢是成熟穩定、交付能力強,在中國各類型銀行中擁有龐大的成功案例庫。 其核心系統設計完全符合信創要求,可搭配國產伺服器、作業系統與資料庫部署。 此外,神州信息與華為、浪潮等基礎設施廠商緊密合作,能提供一體化的基礎架構+應用解決方案。 在產品設計上,神州信息重視高度參數化與業務靈活性,幫助銀行快速應對市場變化與監管要求。 國內市場領先地位、技術本土化、強大交付資源與長期穩定支持,讓神州信息成為大多數銀行進行核心系統現代化升級的首選之一。

新致雲(Forms Syntron)

公司概述: 新致雲(前身為Forms Syntron)是中國領先的金融科技服務供應商之一,專注於核心銀行系統、信用卡系統、支付系統與雲平台解決方案。 公司特別在中小型商業銀行與新興數字銀行(如直銷銀行、村鎮銀行)市場中佔有重要地位。 新致雲近年大力推動雲原生核心銀行平台(Forms Galaxy Core),結合分佈式架構、容器化與微服務技術。

  • 高效能與可擴展性: Forms Galaxy Core系統原生支援容器化(Docker/Kubernetes)、無狀態服務設計與水平自動擴展(Auto-scaling),能夠隨負載動態調整資源,適應大規模並發交易。 使用分散式資料庫(如TiDB)作為後端,提升資料一致性與可用性。 並且引入分層快取機制,加速高頻查詢場景,確保即時回應。

  • 現代化架構: 基於雲原生微服務架構,每個業務功能被切分成獨立服務單元,支援獨立升級與彈性擴展。 所有服務採用統一API標準(OpenAPI、gRPC)對外提供介面,便於集成與互操作。 支援DevOps、自動化測試與持續交付(CI/CD),提升開發迭代與部署速度。

  • 整合彈性: 提供標準化開放接口,支援與支付寶、微信支付、京東金融、財富管理平台等外部生態系統順利集成。 同時,Forms Galaxy Core設計了事件驅動(Event-Driven Architecture, EDA)機制,可快速響應外部系統的異步通知與資料同步需求。

  • 產品配置與客製化: 系統具備靈活的參數配置引擎,支援快速設置新產品與調整現有業務流程。 提供金融產品編排平台(Product Orchestration Platform),用戶可視覺化設計存款、貸款、卡片產品的生命周期與規則。

  • 業務功能: 涵蓋零售銀行與小微企業金融領域,包括活期與定期存款、消費貸款、房貸、信用卡、支付與轉帳服務、收單業務等。 同時支援智能營運,如智能風控、智能催收與行銷推薦模組。

  • 競爭優勢: 新致雲在中小型銀行與新型態數字銀行(如直銷銀行)市場擁有豐富案例,且能提供快速部署、靈活擴展的雲原生解決方案。 技術團隊深厚,擁有自有研發的雲平台FormsCloud,實現從基礎設施到應用層的全鏈路控制。 同時,Forms Syntron積極開展海外業務,在東南亞市場(如越南、印尼)也有成功案例。

壹賬通金融科技(OneConnect, Ping An)

公司概述: 壹賬通金融科技是中國平安集團旗下子公司,專注於為銀行提供數字化解決方案,包括核心銀行系統、智能風控、智能營運、數據平台等。 依託平安集團自身在銀行、保險、支付、財富管理等領域的豐富經驗,壹賬通打造了OneConnect Banking Platform,主打輕量、敏捷、智能的雲原生核心銀行系統。

  • 高效能與可擴展性: OneConnect平台完全基於微服務+分佈式設計,使用雲原生技術(Docker/K8s)、分佈式資料庫與NoSQL快取(如Redis、TiDB),支援動態自動擴容與無縫升級。 同時結合AI智能調度(AI-based Auto-scaling)優化資源使用與性能,能應對大型促銷活動或金融高峰期的流量突增。

  • 現代化架構: 平台遵循十二要素應用(12-factor app)標準設計,全面支援多活部署(Multi-Active Deployment)、無中斷升級(Blue-Green Deployment)與容災切換(Disaster Recovery)。 核心業務模組(如存款、貸款、支付)以微服務方式獨立部署,支持業務快速上線與彈性擴展。

  • 整合彈性: OneConnect提供超過300個開放API,涵蓋客戶管理、產品管理、交易處理、智能風控、行銷推廣等領域。 平台內建數據湖與AI引擎,方便銀行進行智能分析與個性化行銷。 對接生態靈活,可與微信支付、支付寶、京東金融等大型互聯網金融平台深度整合。

  • 產品配置與客製化: 系統提供業務流程工廠(Business Process Factory)與產品工廠(Product Factory),銀行可視覺化設計產品規則與業務流程。 支援無程式碼(No-code)/低程式碼(Low-code)開發平台,縮短客製開發時間,降低維護成本。

  • 業務功能: 涵蓋零售銀行、公司金融、供應鏈金融、綠色金融、普惠金融等全領域。 支援場景金融與開放銀行模式,強調數位賦能與生態合作。

  • 競爭優勢: 壹賬通結合平安集團金融運營實戰經驗,提供一站式端到端解決方案(從基礎設施到智能應用)。 平台高度模組化,可根據銀行規模與需求靈活組裝部署,特別適合中小型銀行數位轉型需求。 AI智能技術深度融合,如智能信貸審批、智能反詐欺、智能客服等,大幅提升運營效率。

很好!我現在繼續翻譯剩下的部分,包括:

  • 系統整合商(SI)協作模式
  • 中國市場對替換主機系統的需求總結
  • 外資核心系統供應商面臨的主要限制條件

系統整合商(SI)與核心銀行系統供應商的協作模式

在中國,大型核心銀行系統項目通常由供應商與專業系統整合商(SI)協作交付,確保項目從設計、開發到上線的各階段順利推進。主要合作模式包括:

  • 分工明確: 供應商負責產品平台、核心功能模組開發與優化;系統整合商負責需求梳理、本地化適配、周邊系統整合、用戶培訓與運維支持。 例如,長亮科技常與軟通動力(iSoftStone)文思海輝(Pactera)等合作推進大型城商行核心改造項目。

  • 協同交付: 供應商與SI聯合成立項目管理辦公室(PMO),共同制定交付里程碑與驗收標準。 關鍵模組(如賬戶管理、貸款管理)由供應商主導,非關鍵或定制化模組(如稅務接口、報表輸出)由SI負責快速開發。

  • 整合與測試: SI負責整合核心系統與其他銀行現有系統(如CRM、風控、支付網關),並主導全鏈路系統測試(E2E Testing)、用戶驗收測試(UAT)階段。

  • 持續支持: 核心系統上線後,供應商提供二線技術支持(如Bug修復、性能優化),SI則駐場提供一線支持(故障排查、配置調整、培訓新用戶)。

  • 協作成功案例:

  • 微眾銀行:長亮科技+自主交付團隊(無SI介入)。
  • 南京銀行:長亮科技+軟通動力協同交付。
  • 某大型城商行:神州信息+東方通+當地資訊科技公司合作交付。

總體而言,在中國交付核心系統,供應商與SI間的高度協作是成功的關鍵,尤其是在多渠道整合、資料遷移、用戶培訓方面,SI的角色不可或缺。

中國市場對替換主機(Mainframe)系統的需求總結

隨著中國金融機構加速數位轉型,傳統主機(如IBM z/OS)系統逐步暴露出以下問題:

  • 高昂的持續運營成本(授權費、維護費)
  • 缺乏靈活性(新產品上市周期長)
  • 與雲原生架構不兼容(無法快速響應市場變化)
  • 缺乏國產化適配(政策推動技術自主可控)

因此,目前中國核心銀行市場呈現明顯的趨勢:

  • 強烈的主機替換需求: 特別是城商行、農商行、互聯網銀行,加速將主機系統遷移至分佈式雲原生核心系統。 如東莞銀行、南京銀行、農商行聯盟體等均啟動了主機替代或分步遷移計畫。

  • 新一代分佈式架構興起: 採用微服務+容器化+國產分佈式資料庫的新一代核心銀行系統成為首選,如Sunline Vault、Yusys新核心、神州信息SmartEnsemble。

  • 政策鼓勵: 「十四五規劃」明確提出加強關鍵基礎軟硬體自主可控,銀行IT系統雲遷移、核心替換被納入監管評估指標。 信創政策(信息技術應用創新產業)進一步推動國產替代,加速核心系統現代化。

結論: 未來5年內,預計超過50%的中小銀行將完成核心系統從主機到分佈式雲原生平台的遷移。大型國有銀行則採取分批遷移策略,逐步替換Legacy系統,提升靈活性與創新能力。

外資供應商進入中國市場的主要限制條件

儘管一些外資供應商(如Temenos、FIS、Oracle FSS)希望進入中國核心銀行市場,但受到多重限制,主要包括:

  • 源代碼交付要求: 中國監管機構(如銀保監會、網信辦)對關鍵金融IT系統有「源代碼可得、可控、可審計」的強制性要求。 外資供應商如果無法將完整源代碼交付,並允許第三方(如公安機關、國家資訊中心)進行安全審核,通常無法獲准進入關鍵領域。

  • 資料本地化要求: 銀行必須將所有核心客戶資料存儲在中國境內伺服器上,不得跨境傳輸。外資雲端解決方案需與中國本地夥伴(如金蝶雲、騰訊雲)合作,且需符合資料保護法(PIPL)規範。

  • 國產化技術適配: 系統需能運行在國產伺服器(如華為、浪潮)、國產作業系統(如中標麒麟、統信UOS)、國產資料庫(如GaussDB、TiDB、OceanBase)上。 不支持國產化適配的外資產品通常被排除在大型銀行招標之外。

  • 資訊安全審查: 凡涉及關鍵資訊基礎設施(CIIO)的項目,必須通過網信辦與銀保監會聯合的資訊安全審查。 核心銀行系統屬於重點審查對象,若供應商屬於「境外控制」企業,將面臨更嚴格的准入障礙。

因此: 外資供應商如要成功進入中國核心系統市場,通常需要採取與中國本地企業合資成立公司(如IBM與中國銀聯科技合資),或者授權中國本地合作夥伴持有源代碼的模式。

澳洲與紐西蘭核心銀行市場研究報告

澳洲的核心銀行軟體市場在2024年約為4.8億美元,預計到2030年將成長至9.6億美元,年複合成長率(CAGR)約為12.7%。 紐西蘭市場規模較小,但成長趨勢相似。兩國的銀行滲透率極高,成長動力主要來自技術升級老舊系統更換

關鍵趨勢

  • 核心現代化與雲端遷移
  • 數位銀行與新創銀行興起
  • 開放銀行(Consumer Data Right)推進
  • 監管合規與資安要求提升

競爭格局

市場呈現老牌供應商與新興雲端供應商並存的局面。大型銀行核心更換週期長,中小型銀行則提供持續機會。

澳洲與紐西蘭的主要核心銀行系統供應商

傳統核心平台供應商

  • Temenos:在澳紐與東南亞地區擁有高市佔率,積極推動SaaS轉型。
  • Oracle FSS(Flexcube):大型銀行核心升級的主力供應商。
  • Finastra:滲透於支付領域與小型銀行。
  • FIS(Modern Banking Platform):進軍亞太市場,獲得ANZ NZ採用。
  • Infosys Finacle:數位渠道整合強項,支援Westpac NZ核心升級。
  • TCS BaNCS:中型銀行與中央銀行(如RBA)選用。
  • 本地供應商 Ultradata、Data Action:服務中小型金融機構。

新興雲端核心銀行平台

  • 10x Banking:與Westpac、Deloitte合作,主攻BaaS與信用社市場。
  • Thought Machine(Vault Core):服務Judo Bank與其他新創銀行。
  • Mambu:快速部署型SaaS核心,支援新創金融科技企業。

澳洲與紐西蘭的核心銀行系統整合商

主要系統整合商

  • Accenture:大型專案首選,如CBA核心轉型案。
  • Deloitte:10x Banking夥伴,活躍於信用合作社與中型銀行。
  • Capgemini:支援Finacle、Temenos等系統導入。
  • IBM Consulting:傳統主機系統維護與中介層升級。
  • TCS、Infosys、Wipro:自家產品導入與第三方整合服務。
  • DXC Technology:Hogan核心維護與外包服務。
  • 專精型金融科技整合商(Rubik Financial、Xpert Digital):中小型銀行市場專家。

市場機會與競爭動態

  • 大型核心更換專案(Big4銀行)單案規模龐大。
  • 中小型機構持續升級需求穩定。
  • 全球SI與本地專家競爭激烈,專案交付能力與本地化支援成關鍵。

未來展望:技術、監管與市場動態

技術趨勢

  • 全面雲端化、微服務架構
  • 即時數據處理與AI整合
  • 核心系統兼容分布式帳本與數位資產

監管趨勢

  • 澳洲APRA推動營運韌性(CPS 230)
  • 消費者資料權利(開放銀行API)
  • 強化數據隱私與資安要求

市場動態

  • 傳統銀行與新興數位銀行雙軌並進
  • 供應商與整合商競爭加劇
  • 核心系統現代化成為市場共識

澳洲/紐西蘭 vs 東南亞市場成長比較

項目 澳洲與紐西蘭 東南亞(新加坡、泰國、越南)
市場成熟度 高度成熟,核心升級為主 成長中,綠地市場機會多
成長速度 CAGR約12.7% CAGR約18%以上
成長驅動因素 系統老化替換、數位渠道需求 金融普及、虛擬銀行新設
技術採用 雲端混合模式、穩健升級 雲端原生快速普及
監管政策 間接促進數位化(開放銀行) 積極推動創新與普惠金融
供應商與整合商機會 少量大型專案,競爭激烈 多元中型專案,遍佈多國市場