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圖／示意圖商傳媒｜吳承岳／台北報導蘇黎世保險 (日本)（Zurich Insurance Company Japan）自1986年成立以來，今年迎來在日本市場深耕的第40週年。這家瑞士蘇黎世保險集團（Zurich Insurance Group）的日本分公司，初期在日本的業務主要聚焦於為在日設有分公司或子公司的海外企業提供法人保險服務。 日本在1998年實施汽車保險費率自由化，成為蘇黎世保險 (日本) 發展的重要轉捩點。在此政策開放後，該公司全面投入直銷汽車保險市場，推出其直銷汽車保險產品「Super Automobile Insurance」，標誌著其業務策略的重大轉變。 蘇黎世保險 (日本) 充分運用母公司在全球直銷汽車保險領域的豐富經驗。早在日本費率自由化之前，歐洲、中東及非洲市場的直銷汽車保險業務已相當成熟，該公司因此得以借鑒集團在全球的產品設計與行銷專業知識。 這些全球經驗在引入日本市場時，經過仔細的本地化調整，以符合日本的保險法規與市場特性。同時，公司也對保險費率計算所需的風險因子進行了詳細分析，確保產品設計與行銷方法能精準契合日本當地需求。這項策略性的佈局，使其在全球集團資源的奧援下，成功在日本市場開創了直銷汽車保險的新局。

圖／本報資料庫商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導從亞洲經由陸路運送貨物至歐洲，現在最快只需 11 天就能抵達，且運費較空運減少高達七成，二氧化碳排放量也減少近十倍。這項新的陸路運輸選項，為企業在追求速度與成本效益之間，提供了空運及海運以外的折衷方案。 傳統上，企業在國際貨運上面臨兩難：空運快速（門到門約 5 至 12 天）但昂貴，海運經濟實惠（約 30 至 45 天）卻耗時。如今，公路貨運憑藉 11 至 17 天的時效，成為介於兩者之間的新選擇，特別適合無法等待數週海運、卻也不需數日內極速送達的貨物。 根據《Logistics Business》報導，Everwest Group 的近期運輸案例顯示，從中國運送時尚貨物至瑞典，實際運送時間僅需 11 天。這種運輸時間指的是「門到門」服務，涵蓋從供應商處取貨、跨國運輸、海關清關，到客戶指定地點的最後一哩路配送。Everwest 執行長 Zigmas Mikoliūnas 指出，許多企業選擇空運是為了確保時效性，而非單純追求速度，而陸運能以較低的成本提供相同的確定性。 此運輸模式特別適用於時尚與零售、電子商務、消費電子、智慧家庭裝置、機器人電器及汽車零組件等產業，部分藥品、食品及鋰電池若符合安全法規，也能受惠。Everwest 的業務經理 Tomas Kuchumov 表示，由於空運也需要額外的處理和清關時間，因此當評估完整的運輸旅程時，陸運與空運之間的時效差距，可能比預期來得小。 考量到全球企業日益增加的減排壓力，公路運輸在永續性方面亦具優勢。與空運相比，陸運的二氧化碳排放量可減少約十倍，為企業在維持配送時程的同時，提供降低供應鏈碳足跡的機會。Zigmas Mikoliūnas 強調，決策者應審慎評估額外速度是否確實創造額外價值，若陸路運輸已能滿足需求，則不一定需要支付昂貴的空運費用。

圖／示意圖商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導企業界導入人工智慧（AI）應用，正從單純的問答系統轉向更複雜的AI Agent（代理）模式。這類企業級AI Agent旨在透過持續執行任務來達成目標，過程中會分解工作、檢索知識、評估證據、運用外部工具並驗證成果，與傳統一次性回應的聊天機器人截然不同。 根據《Amazon Web Services》於週四發布的報導，此類AI Agent的核心是利用基礎模型（Foundation Model, FM）作為其推理核心，並整合工具、記憶體及防護措施（guardrails），來處理多步驟的複雜任務，並在不同環節間維持狀態與推理能力。企業採用AI Agent的目的，是為了自動化日常重複性工作，讓員工能專注於更高價值的任務，加速產品上市，並在不增加人力的情況下提升客戶體驗。 AWS為企業AI Agent設計了一套參考架構，共分為五個層次：API Gateway、一個五階段的Agent執行期（Agent runtime）、知識與狀態層、平台服務層，以及信任與控制框架。這個架構的關鍵在於其治理、可觀測性、信任控制、政策執行與成本效益，特別優化AI推理成本以創造更高價值。 該參考架構確保所有AI Agent的行動都能通過政策閘門（governed），每一步驟都能產生追蹤紀錄（observable），並透過信心評分與人工檢查點來建立信任（trustworthy），同時具備迭代學習能力，不斷提升理解力。 Agent的五階段執行循環包括： 理解、規劃與檢索 首先是「理解」（Understand）階段，Agent會處理使用者輸入，識別其意圖、情境（如對話歷史、使用者檔案）與限制（如時間、成本、可用工具）。接著進入「規劃」（Plan）階段，基礎模型會將目標分解為子任務，選擇合適的工具，並為每一步定義成功標準。隨後的「檢索」（Retrieve）階段，Agent會從知識庫（例如RAG，即檢索增強生成技術，讓AI能即時查詢企業內部資料再回答問題）、記憶體（短期與長期）和會話狀態中獲取事實，作為推理的依據。 推理、執行與觀察 「推理」（Reason）階段涉及模型路由（為任務選擇最佳模型）、決策（選擇下一步工具調用或調整計畫）與反思（評估行動結果）。最後的「執行與觀察」（Act and Observe）階段則會執行外部工具、解析並驗證結果，然後將反饋傳回下一輪循環。這個階段因為會修改真實系統，因此帶來顯著的治理風險，故在執行破壞性動作前，必須經過批准閘門，這可能是自動檢查、人工批准或兩者皆有，視風險程度與組織政策而定。行動驗證後，成果可以是回應、寫入資料、觸發工作流程，甚至在關鍵風險時啟動人工介入。 亞馬遜技術長沃納·沃格爾斯（Werner Vogels）曾在一次活動上指出，企業不應建構「信任待日後才建立」的AI架構。因此，這套參考架構從第一天起就將治理與可觀測性納入考量。AWS的Well-Architected Framework Generative AI Lens也將生成式AI工作負載圍繞六大支柱進行組織，確保Agent層次與這些標準保持一致，以釐清職責並提升可維護性。 此外，AWS建議的設計模式包括逐步自動化（Graduated autonomy），即從唯讀操作開始，逐漸擴大寫入權限；故障安全預設（Fail-safe defaults），在不確定時澄清或升級問題；多模型策略（Multi-model strategy），根據任務階段選擇適合的模型以平衡成本與效能；以及結構化工具介面（Structured tool interfaces），透過OpenAPI等明確規範介面。同時，應避免單一龐大Agent、無限制的循環，以及延後信任建立的架構。

CNEWS匯流新聞網記者謝東明／台北報導 高雄市警局勤務指揮中心，接獲報案有販毒集團，涉嫌在鹽埕、旗津等區域海線一帶，販毒謀取暴利。高雄市刑事警察大隊表示，與鹽埕警分局共組專案小組，先循線於今年9月初查獲小盤毒販及多名藥腳，再溯源追查毒品來源，發現40歲吳姓男子與42歲許姓女子，涉嫌擔任毒品供應鏈上游角色，經常從旗津區搭渡輪到市區交易毒品。掌握2人動向後，1...