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兩位商業代表握手,背景有Red Hat與富邦銀行標誌.
人工智能企業趨勢金融科技

富邦銀行 AI 應用獲 Red Hat 創新獎 高風險金融業務仍由人手把關

Red Hat 2026 年亞太區創新獎 — 富邦銀行推出內部 AI 平台 COSY,約 3 個月便進入測試,部分員工每月使用逾 200 次。 不過涉及客戶資產、計息及私隱的業務,仍須人手把關。AI 如何真正走入銀行日常營運?👇
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三部手機顯示購物車結帳流程,展示不同階段的購物界面.
人工智能企業趨勢電子商務

Google AI 通用購物車正式推出 跨電商平台整合商品與付款流程

Google 正式在美國推出 Universal Cart AI 購物工具,讓消費者透過搜尋及 Gemini 集中管理不同零售商的商品,並自動追蹤價格、庫存與優惠。新服務結合 Google Wallet 及通用商業協議 UCP,支援在平台內或商戶網站結帳。
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香港金融管理局大樓外觀,展示現代化建築設計與清晰標識.
人工智能業界消息金融科技

金管局公布 ART 框架 研設銀行 AI Agent 紀錄冊及介入機制

金管局公布「ART」銀行 AI 管治框架,已發出新版《負責任應用人工智能的監管指引》,並將就代理式 AI 研究「意圖為本」問責、重要 AI 代理紀錄冊及有效介入機制。第二期 GenAI 沙盒技術測試完成,超過 60% 用例探索代理式 AI。金管局亦將聯同數碼港及香港大學建設訓練數據共享平台,相關監管細節仍待討論文件公布。
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AI Agent內部文件顯示Claude五年技術路線和未來發展方向.
人工智能企業趨勢

Anthropic 2021 年已研究 AI Agent 內部文件揭示 Claude Code 五年技術路線

Anthropic 一份更新於 2021 年 7 月的內部研究路線圖近日重新受到關注。文件在 ChatGPT 問世前已提出具備軟件工程師能力的 AI 助手,並規劃模型長期記憶、工具使用、強化學習及程式執行安全。5 年後,Claude Code 已將部分構想帶入實際開發流程。Anthropic 稱,截至 2026 年 5 月,內部合併的程式碼逾八成由 Claude 撰寫,但程式碼產量不能直接等同生產力,企業仍須處理權限、審核及隔離等治理問題。
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一群專業人士在科技活動中合影,展示合作與創新精神.
人工智能業界消息藝術科技

AI 影片公司愛詩科技進駐香港數碼港 與理大合作推動 AI 影像應用

AI 影片生成公司愛詩科技正式進駐香港數碼港,並與香港理工大學及空間智能企業其域創新簽署合作文件,探索 AI 影片在教育、影視、旅遊和地產等領域的應用。公司同時展示可即時修改場景及角色狀態的 PixVerse R2 模型,計劃增加香港本地招聘。中國儒意早前亦已披露對愛詩科技的策略投資,合作方向涵蓋影視特效及遊戲製作,目前香港項目仍處於合作探索階段。
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兩位IT專業人員在辦公室討論安全策略,使用電腦和筆記本電腦.
資訊保安

AI 代理接手保安營運 Cisco 調查指港企防禦卡在內部協作與身份管治

Cisco 最新發表的《持續防禦報告》調查全球 30 個市場逾 8,000 名網絡保安人員,發現 AI 正把攻防推向機器速度,但拖慢企業防禦的主因不在技術,而在部門協作、決策授權及數據存取等內部阻力,香港企業平均得分 59 分,低於全球的 64 分,只有 2% 躋身最高級別的「持續防禦者」,全球比率則為 8%。隨著 AI 代理進駐保安營運中心,企業能否放手讓機器處理威脅,取決於身份管治與數據整合是否到位。
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演講者在綠色背景幕布前發言,背景有OCP全球峰會標誌.
IT 基建人工智能儲存技術

Samsung OCP 2026: 發表 HBM5、CXL 記憶體及 256TB SSD 佈局 AI 數據中心

Samsung 在 OCP Global Summit 2026 公開 AI 記憶體與儲存分層策略,並與 AMD 驗證 CXL 記憶體擴充。Samsung 另一項 CMM-D 測試顯示,動態池化較固定分配令 AI 首個 Token 延遲最多下降 38%,達標吞吐量最高達 3.3 倍。公司亦公開美國園區內部 AI 應用的部署結果,惟相關數字屬指定環境測試,不能直接推算企業節省成本。企業部署仍須核對實際硬件配置及工作負載。
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Anthropic單核每日變更數據圖表,顯示2026年1月至9月變更數量趨勢.
IT 基建人工智能企業趨勢

AI 年代連 Git 也被取代 Anthropic 自研 Scion 每日處理逾 3 萬次程式碼變更

Anthropic 公布以自研 Scion 取代內部大型程式碼庫的 Git 版本控制,原因是 AI Agent 推動每日合併變更由 5 月約 2,500 次增至 9 月逾 30,000 次。7 人團隊花 5 個月完成開發及遷移,據公司自測,新架構令 CI 取用程式碼由分鐘級縮至秒級,並節省約 25% CPU 容量。這宗案例顯示 AI 寫碼速度提高後,程式碼管理和審查流程也要重新設計,但不代表 Git 已不適合一般開發團隊。
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