zh

美中貿易戰不只是利益衝突

美中貿易戰經常被描繪成一場關於經濟利益的爭鬥，包括關稅、技術獲取與貿易逆差等問題。但這種觀點忽略了更深層的背景。今天我們所見的，不僅是一場貿易糾紛，而是一場來自兩種截然不同世界觀的衝突。

表面上看，兩國似乎是在爭奪具體的東西，例如市場的開放、關鍵技術的控制權，或是經濟主導地位。然而，這場衝突並不僅僅關乎利益。利益可以透過協商與管理來解決，真正讓這場貿易戰持續且緊張的原因，是雙方對世界的理解方式根本不相容。

自2008年金融危機以來，美國越來越將中國的崛起解讀為一種侵略性力量的展現，經常被形容為「以強凌弱」。但從中國的角度來看，這是一種誤解。中國並不認為自己違反了某個共同接受的全球秩序，反而質疑這個由西方價值與權力構築的秩序本身是否正當。對中國而言，由美國主導的國際秩序，與它過去所否定的政治體系如國民黨憲法或蘇聯模式並無本質不同，它們都是在實力不足時策略性地接受的安排。

在這種世界觀中，承認錯誤並不屬於敘事的一部分。當某項政策失敗時，這不是目標錯誤，而是對時機或實力的誤判。即便是所謂的「統一戰線」夥伴，包括外部勢力或本地盟友，其價值也是根據是否仍具戰略用途來評估。一旦失去戰略價值，就會被拋棄，有時甚至會公開表示過去的判斷需要修正。

「韜光養晦」這一策略就是另一個例子。西方普遍認為這是一種暫時性的策略，但在北京的邏輯中，它只是階段性策略，會隨著情勢變化而終止。一旦中國對自身能力充滿信心，就會毫無歉意地邁步向前。政策的轉變往往只會在遭遇明確且具體的挫折後發生，而不是因為意識形態上的轉變，而是情勢的演變所致。

與此同時，美國對中國日益強硬的姿態感到越來越擔憂。對華盛頓而言，中國的行動不只是防禦性或發展性的，更被視為對全球影響力甚至主導地位的野心。因此，美國政策已從接觸轉向遏制，特別是在高科技與國家安全領域。

近期的發展，例如法院對川普時期關稅政策的判決、短期的減稅協議，以及美國對半導體設計軟體出口的限制，雖是表層事件，卻反映出更深層的緊張關係。這些法律與經濟措施固然重要，但它們背後是長期的不信任，以及對全球權力與合法性的不同理解。

最終，這場衝突不僅僅是貿易或經濟的問題。它是一場長期的競爭，源自兩種對世界和自身角色有根本差異理解的體系。在雙方找到彼此尊重的方式，或建立一套新的共同認知之前，這場貿易戰將持續成為一場更大、更複雜鬥爭的一部分。

當民主在沉默中死去

人們常常把民主想像成和平的辯論、乾淨的選舉，以及彼此尊重、輪流發言的領袖。這些畫面令人安心，也讓人相信，只要一個國家模仿這些民主的表面形式，它終將成為民主國家。但真正的民主不只是規則制度，它是一個活生生的承諾，必須靠力量、勇氣和行動來守護。

如果背後沒有真正的權力支持，規則和演說就毫無意義。你可以舉辦辯論、模擬選舉，甚至引用憲法，但如果在權利受到威脅時無法捍衛自己，那麼這些程序就是空洞的。它們就像偽鈔，印刷得再精美，沒有實質的保證也毫無價值。

即使是世界上最穩固的民主制度，也不是靠和平討論誕生的，而是在困難、抵抗與犧牲中鍛造出來的。我們今天所欣賞的和平制度，其背後是一場場捍衛自由的戰鬥。每一次文明的投票、每一次尊重的辯論，背後都曾有群眾拒絕沉默。

我在自己的家鄉香港，看到了這一切的真相。多年來，香港人相信民主，他們遵守規則，和平遊行、燭光守夜，認真學習政治。他們相信，只要像民主國家一樣行動，終有一天我們也會成為民主社會。但到了 2019 年，數百萬人上街爭取選舉權和政府問責，我們卻學到了殘酷的一課：我們的聲音背後沒有真正的力量。政府掌握法院、警察和軍隊，我們只有標語、歌曲和希望。但光靠希望是不夠的。儘管我們盡了一切努力，民主仍然一點一滴地遠離我們。

這是一段痛苦的經歷，但它教會我一件事：民主不是天賜的恩典，也不是靠禮貌換來的，它必須靠行動來守護。不是一次，而是一次又一次，由那些真正關心它的人，在關鍵時刻挺身而出。

有些人以為閱讀民主相關的書籍或熟悉程序就能更接近民主。但光是學習制度還不夠。了解規則就像是熟記劇本的台詞，你可以假扮成國王，但這不代表你就真的有王者的權力。真正的民主來自那些願意冒險保護自由的人。

民主是一個承諾。但這個承諾只有在人民願意用行動支持時，才有力量。若沒有人捍衛它，它就會逐漸消失，成為幻影。要讓民主真正存在，我們必須超越空談，準備好隨時保護它。

現在，我想直接對美國人說：你們的民主正面臨壓力。唐納·川普一再攻擊法治、新聞自由，以及和平交接的原則。他質疑選舉的公平性，鼓吹對民主制度的不信任。這些不是小問題，而是民主根基正在崩裂的徵兆。

但一切還未太晚。你們仍有選擇，仍有聲音。你們現在的行動至關重要。如果你相信自由、平等與正義，那現在就是站出來的時候。投票，用行動保衛民主。為真相發聲。在社區中團結一致。教導你們的孩子什麼是真正的自由。民主只有在人民願意為它而戰時，才能存活。

我親眼看著香港失去了未來。我不想看到同樣的事發生在你們身上。你們擁有保護民主的力量，請不要讓它悄悄地消逝。

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

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。