EasyVista 今天宣布推出其 ITSM 平台的年度第三個也是最後一個主要平台更新，即 2025.3 版本。此次更新標誌著一項經過精心策劃的多版本策略的完成，旨在為跨所有 IT 營運的 AI 應用提供一個統一、高品質、數據驅動的基礎。藉助 2025.3，EasyVista 繼續將智慧整合到日常工作流程中，同時確保可靠採用 AI 所需的營運穩健性。

解決 AI 就緒性差距

此次發佈正值全球企業加速其 AI 和自動化舉措之際。EasyVista 自己的研究顯示，雖然 AI 推出是 2026 年 IT 的三大優先事項之一，但也存在顯著的差距：僅有 12.4% 的組織表示他們擁有成熟的 ITSM 框架。這凸顯了雄心壯志與實際營運就緒性之間日益擴大的差距。

EasyVista 的 2025 年版本（總共提供了 100 多項功能）通過穩定核心營運、確保數據標準化和提升知識品質，直接解決了這一差距，使 AI 能夠有效運行，而不會帶來不必要的複雜性或風險。

2025.3 版本的關鍵功能增強

本年度的最終版本著重於改善客服人員體驗和基礎 AI 啟用：

• 情境式 AI 建議： 直接在事件解決工作流程中提供更精確的 AI 建議，以提高客服人員效率。
• 簡化全球支援： 自動化工單摘要功能現已整合翻譯能力，加速國際服務交付。
• Microsoft Copilot 聊天整合： 引入適用於 Microsoft Copilot 的 EV 聊天機器人，允許直接通過 Copilot 聊天介面進行工單管理和互動。
• 下一代知識管理： 推出 AI 優化的節點式模型，用於更智慧的知識處理和檢索。
• 可自訂的工作區： 擴展主畫布 (Home Canvas) 配置選項，用於高度個性化的客服人員工作區佈局。

戰略評述：實用化的 AI 採用

「此次發佈是我們 2025 年策略的頂峰之作，鞏固了 AI 實現真正價值所需的數據和知識基礎設施，」EasyVista 首席產品官 Loic Besnard 表示。「我們的客戶需要 AI 以一種實用、負責任且完全融入其實際工作流程的方式被採用。透過 2025.3，我們提供的 AI 不僅能即時增強客服人員的績效，同時也正在建構未來自主自動化所需的核心骨幹。」

2025 年版本的累積效應為組織為下一次演進做好了準備：AI 將超越分析和推薦，能夠自信可靠地在整個 IT 生態系統中執行行動。2025.3 版本的升級現已立即向所有 EasyVista ITSM 平台客戶提供。

全球領先的全方位 IT 服務管理（ITSM）、IT 監控、企業服務管理、AI、數碼體驗監控及遙距支援 SaaS 供應商 EasyVista，今日宣布正式發布其統一 IT 營運平台的最新版本 EasyVista Platform 2025.1。新版本旨在提升營運效率與資訊安全，其重點包括由 AI 驅動的智能自動化、進階的報告與分析功能，以及基礎架構的強化升級，協助 IT 團隊減少人工作業，實現更智能高效的工作模式。

ITSM 平台正發展成為數碼化核心樞紐，並積極整合相關的周邊技術。根據 Gartner® 發布的 2025 年《IT 服務管理平台市場指南》*，「作為營運工作流程的核心記錄系統，ITSM 平台正利用其日益擴大的整合能力，串聯多個相關技術領域，如數碼員工體驗管理（DEX）、事件智能 （舊稱 AIOps）及 DevOps 工具鏈。」

EasyVista Platform 將 ITSM、遙距支援、裝置管理及基礎設施監控無縫整合於單一平台之上，讓服務人員、工程師與分析師能共享一致資訊，從而促進無縫協作、打破部門藩籬（資訊孤島），並加速問題解決的效率。2025.1 版本透過以下關鍵功能，進一步提升平台實力：

• 智能 AI 自動化引擎：EV Pulse AI Automations 能有效簡化工作流程，支援即時多語言翻譯等功能，大幅減輕全球 IT 團隊的人工作業負擔。
• 進階報告與深度洞察：EV Insights 提供客製化儀表板與資料建模能力，為 IT 決策者提供清晰且具行動價值的數據洞察。
• 強化的安全防護與基礎架構：透過強化的加密技術，保護敏感數據免於日益增加的網絡威脅，全面鞏固企業的資訊安全防線。

EasyVista 產品總監 Loïc Besnard 表示：「面對日趨複雜的 IT 環境，企業極需能簡化營運、同時極大化成效的解決方案。EasyVista Platform 2025.1 提供了強大的 AI 自動化功能、更深層次的洞察分析以及更完善的安全保障，旨在幫助 IT 團隊從導入第一天起，便能顯著提升工作效率。」

此新版本的發布，再次彰顯了 EasyVista 的核心使命：致力於將 ITSM、監控、自動化與遙距支援功能，全面整合至單一的智能化平台。藉由消除資訊孤島、簡化關鍵資訊的存取流程，無論是支援或營運團隊，都能夠提升工作效率，實現對 IT 環境更為主動、前瞻性的管理。

EasyVista Platform 2025.1 目前已正式上市，所有客戶均可採用。

*Gartner，《IT 服務管理平台市場指南》，Rich Doheny、Chris Matchett，2025 年 2 月 5 日。

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傳統的 IT 服務管理（ITSM）往往仰賴繁瑣的手動操作，導致工單數量居高不下，並延遲問題的解決。然而，隨著科技的快速發展，這種情況正迅速轉變。

現今，人工智能（AI）賦予企業強大的能力，得以提升、簡化並加速 ITSM 運作。透過將 AI 整合至各種解決方案中，我們得以重新塑造 IT 服務的交付與支援流程。藉助人工智能，企業得以自動化並改善工作流程，提升使用者體驗，進而提高整體服務效率。尤其在工單管理系統中，AI 的整合更為 ITSM 的自動化進程帶來顯著的助益。

深入理解 ITSM 中的人工智能

將 AI 技術融入 ITSM 流程已成為一股不可逆的趨勢。根據服務台協會的最新研究，高達 71% 的企業正在評估或試驗 AI ITSM。

整合 AI 程式至 ITSM 的核心目標，在於運用先進技術自動化並改善 IT 服務管理的各個環節。企業尤其重視以下技術的應用：

• 機器學習演算法：透過從歷史數據中學習，實現更精準的預測，並在問題擴大前及早解決
• 自然語言處理（NLP）系統：使 AI 系統能夠理解並以自然語言回應使用者查詢，提升互動的直覺性與效率
• 預測分析：使 IT 團隊能夠預測潛在問題，並採取適當的預防措施

這些功能的整合，建構出更具適應性的 ITSM 環境。AI 所實現的自動化不僅加速問題解決，更釋放 IT 人員的精力，使其專注於需要高度專業技能的複雜任務。

人工智能在工單管理系統的整合應用

採用生成式 AI 處理工單的企業，普遍觀察到問題解決時間的顯著縮短。這意味著員工能享有更短的停機時間，進而提升生產力。

與 ITSM 生態系統連接的 AI 監控平台，能夠根據已識別問題的嚴重程度與業務影響，自動分類並優先處理工單。透過導入提供端點到端點服務體驗的工具，企業得以自動分類工單，並根據工作負載與專業知識等因素，將其分配給最合適的支援人員。此外，系統能夠識別統計上最有效的解決方案，在無需人工干預的情況下解決常見問題。換言之，透過分析工單數據的模式，AI ITSM 能夠預測哪些問題需要立即處理，哪些問題可以稍後處理。

透過檢視歷史數據提供個人化的解決方案，不但能預防重複問題的發生，還能讓 IT 服務台人員將更多時間投入於策略性事務。

AI ITSM 如何透過減少工單數量，提升使用者體驗？

Gartner 預測，至 2025 年，80% 的客戶支援與服務組織將採用某種形式的生成式 AI，以提升營運人員的生產力與客戶體驗（CX），例如在內容創建與自動化人工工作方面。使用者體驗將是受影響最深的領域：Gartner 同時預測，企業將以生成式 AI 取代 20% 至 30% 的人力。同時，也將創造新的職位以實施這些功能。關鍵在於，AI 能夠在潛在問題對使用者造成負面影響前，主動識別並解決問題，從而預防事件發生。

在此背景下，提升客戶體驗與強化員工體驗密不可分，而 AI ITSM 最重要的功能之一，無疑是減少工單量。例如，AI 能夠監控網絡效能，並自動調整配置以預防中斷。這種主動式方法減少了產生工單的事件數量，減輕了服務台的工作負擔。

左移策略（Shift Left）的應用

人工智能同時支援「左移」策略，使用者能夠透過自助服務與自動化，獨立解決常見的 IT 問題。

有效應用左移策略，能將問題解決方案從更高成本的支援層級，轉移至更接近終端使用者的位置。實際上，它減少了服務團隊花費在解決使用者能夠自行解決的問題上的時間。整合至 ITSM 平台的 AI 應用程式，能夠引導使用者完成故障排除步驟、回答常見問題，甚至執行密碼重置等基本任務。透過即時的自動化支援，這些工具減少了使用者針對簡單問題提交工單的需求。

將 AI 整合至 ITSM 的關鍵面向，在於推動主動式處理。透過運用機器學習、NLP 與預測分析等技術，企業能夠打造隨使用者需求演進的適應性服務台。

ITSM 中基於 AI 的自動化

基於 AI 的自動化是 ITSM 中人工智能的核心組成部分：它在簡化與加速服務台運作方面扮演關鍵角色，並能將事件解決速度提升高達 50%（來源：麻省理工學院技術評論）。其貢獻主要體現在以下兩大領域：

• 自動分類與優先處理工單：透過依據內容與緊急程度優先處理，確保最關鍵的問題獲得及時解決。自動化不僅加速了解決流程，還降低了工單處理中人為錯誤的機率
• 執行智能工單路由：透過分析歷史數據並理解 IT 人員的技能，AI 能夠自動將工單分配給最合適的技術人員或支援團隊。這確保了工單能夠更快、更準確地解決，進而提升整體服務品質並縮短解決時間

AI 為企業帶來的 ITSM 效益：生產力與使用者滿意度

採用 ITSM 中的 AI，最顯著的效益之一是生產力的提升。透過自動化例行任務並減少工單量，AI 使 IT 團隊能夠專注於更具策略性的計畫，進而提升資源利用效率並降低營運成本。此外，基於 AI 的 ITSM 透過提供高度可靠的支援，提升員工滿意度。終端使用者能夠透過基於 AI 的自助服務工具獲得即時協助，減少停機時間並提升整體體驗。這種主動式支援方法不僅提升員工士氣，還能營造更高效的工作環境。

在 ITSM 中實施 AI 的最佳實踐

為成功將 AI 整合至 ITSM 平台，企業應遵循以下最佳實踐：

• 選擇合適的工具：針對每個特定的 ITSM 環境，選擇合適的 AI 工具至關重要。例如，選擇提供強大機器學習、NLP 與預測分析功能的解決方案
• 改善自動化工作流程：識別例行任務與流程，並簡化能夠透過 AI 自動化的工作流程，確保自動化帶來實際價值，而非增加現有活動的複雜性
• 確保順暢導入：IT 人員需要接受有關如何使用基於 AI 的工具的適當培訓。清晰的溝通策略與變更管理對於平穩過渡至基於 AI 的 ITSM 十分重要
• 確保監控解決方案：持續監控 AI 工具的效能，並依據需求進行調整，有助於完善自動化流程，並確保系統隨企業需求演進

現代 IT 環境要求敏捷性與回應性。傳統的 ITSM 工具雖然有其價值，但可能難以跟上不斷變化的使用者需求與複雜的環境。而人工智能（AI）作為一股變革力量，將徹底改變我們管理 IT 服務的方式。

ITSM 中 AI 的未來展望

ITSM 中 AI 的未來充滿希望：AI 應用程式開發的進步，勢必將進一步提升 IT 服務交付。

隨著 AI 系統的演進，它們將能夠處理更複雜的任務，並提供幾年前難以想像的自動化與支援層級。AI 在 ITSM 中的角色，可能擴展至安全與合規性等領域，在這些領域，它能夠有效用於識別潛在威脅，並確保遵循法規要求。AI 在 ITSM 中的發展，將持續透過降低成本與自動化驅動的工單量減少，提升流程效率，同時改善整體使用者體驗。

隨著企業日益精進技術並以數據為中心，為了掌握數碼化轉型帶來的契機，企業必須仰賴創新的 IT 解決方案來改善營運、強化分析能力並提升員工效率。然而，伴隨對科技的依賴程度日益加深，企業更需嚴格遵守不斷演進的數據和網絡安全法規。在此背景下，網絡安全合規性成為企業成功的基石。它不僅是抵禦網絡威脅（如 DDoS 攻擊、網絡釣魚、惡意軟件和勒索軟件）的防護罩，更是企業遵循法規的必要條件。

合規性並非僅是例行公事，而是保護珍貴數碼資產的積極策略。有效的合規性仰賴強大的機制、集中控制和完善的文件記錄。IT 服務管理（ITSM）系統在達成合規性方面扮演著至關重要的角色，我們將於本文深入探討。

什麼是網絡安全合規性？
網絡安全合規性是指企業遵循旨在保護敏感資訊免受網絡威脅的法律、法規、標準和準則。實現網絡安全合規性需要實施先進的安全措施和解決方案，以保護數據、防止未經授權的存取，並確保數碼資產的完整性和機密性。這些措施通常與行業標準一致，例如《一般資料保護規範》（GDPR）、ISO 27001，以及其他國際、國家、地區或產業特定的法規。

合規性要求企業建立必要的政策、程序和控制措施來降低風險（例如，加密敏感數據、監控網絡活動和維護存取控制）。對消費者而言，合規性確保他們的個人數據得到尊重和安全地處理。對企業和組織而言，合規性可確保業務持續性，建立與用戶之間的信任，並避免巨額罰款和聲譽損害。

網絡安全審計：定義與重要性
網絡安全審計提供對資訊系統、政策和實務的全面評估，以確保符合法規和標準。

審計過程通常包含：

• 數據收集：收集關於企業 IT 基礎架構的資訊，包括軟件、硬件、網絡和存取控制
• 風險評估：識別漏洞並評估安全缺失的潛在影響
• 政策審查：分析現有的網絡安全政策和程序
• 測試：模擬網絡攻擊以評估安全措施的有效性
• 報告：提供詳細報告，重點說明調查結果、建議和合規性狀態

網絡安全審計著重於各種類型的數據，例如個人身份資訊、財務記錄、智慧財產權和其他敏感商業數據。這些審計至關重要，因為它們能夠：

• 識別弱點：找出可能導致數據洩露的漏洞
• 確保合規性：證明遵守法律和法規要求
• 建立信任：向客戶和利害關係人保證企業對安全的承諾
• 降低風險：最大程度地減少因數據洩露或外洩而導致的財務損失或聲譽損害

透過解決審計過程中發現的缺失，企業可以保護關鍵數據、防止業務中斷、維護聲譽並保持法規合規性。此外，審計還展現了企業在風險管理方面的責任感和積極態度。

如何啟動網絡安全合規性計劃
啟動網絡安全合規性計劃需要審慎的規劃和結構化的方法。以下是建立有效的風險分析和問題解決流程的關鍵步驟：

評估現狀並定義目標
執行分析以識別現有漏洞、評估當前的安全措施，並公正地評估您相對於適用法規的合規性狀態。基本上，請指定所有可能遭受網絡威脅的資產、系統和數據。評估已識別風險的可能性和潛在影響。為您的合規性計劃設定明確的目標，例如滿足特定的法規要求或提高整體安全性。根據嚴重性和企業的風險承受能力對風險進行優先排序，並設定行動門檻。

制定政策和程序
制定符合 GDPR 或 ISO 27001 等法規標準的清晰且可執行的網絡安全政策。企業還應考慮適用於其行業和地理位置的主要法規。這些政策應涵蓋數據管理、事件報告、存取控制和技術的可接受使用。

實施安全控制
建立技術和管理控制的組合，包括防火牆、加密、多因素身份驗證和存取管理系統，以減輕或轉移風險。例如：

• 技術控制：實施加密、網絡防火牆、密碼政策和修補程式管理計劃
• 物理控制：設定監控攝影機、圍欄和門禁系統來保護實體位置

培訓員工
根據 TechTarget 的數據，62% 的企業認為他們缺乏專門的網絡安全人員。這凸顯了對員工進行網絡安全最佳實務、數據管理程序和合規性重要性培訓的重要性。組建一個專責的合規團隊，負責監督該計劃。為了確保有效的方法，該團隊應包含來自各個部門的代表，例如 IT、法務、人力資源和其他相關部門。

監控和驗證
持續監控系統的合規性，並定期進行審計，以確保遵守政策和標準。實施可靠的事件應變計劃，以快速有效地解決問題，最大程度地減少潛在損害。啟動網絡安全合規性計劃不僅可以滿足法規要求，還可以提高企業對安全相關問題的意識。

ITSM 適用於網絡安全合規性和審計：AI 和自動化的角色
埃森哲 2022 年的一份報告顯示，48% 的受訪者已經在使用分析和大數據來增強其合規功能，93% 的受訪者同意雲端和人工智能（AI）等技術透過自動化任務和減少錯誤來簡化合規性。

AI 驅動的工具可以快速分析大量數據，以識別潛在威脅、監控合規性指標並即時偵測異常情況。自動化簡化了重複性任務，例如記錄存取、更新配置和管理事件報告，從而提高效率並減少人為錯誤。如今，先進的 IT 服務管理（ITSM）平台將 AI 和自動化整合到一個統一的架構中，已證明對確保安全流程合規性非常有幫助。憑藉增強的數據監控、簡化的事件管理和及時的協議執行，完善的 ITSM 系統使企業能夠更好地管理風險、遵守行業法規並主動應對潛在的網絡威脅。

ITSM 適用於網絡安全合規性的優勢
ITSM 的主要優勢之一是它能夠將數據和流程整合到集中式儀表板中，提供對合規性狀態的即時可見性，並協助企業監控其對網絡安全標準的遵守情況。

透過自動化工作流程並維護單一來源且準確透明的資訊，ITSM 可確保文件隨時可供審計。ITSM 平台透過自動化例行任務來簡化合規性，例如存取日誌監控、配置管理和事件追蹤。因此，關鍵活動會被準確且一致地記錄下來，從而降低人為錯誤的可能性。網絡安全合規性不僅僅是避免罰款或滿足法規要求；它還與建立與利害關係人之間的信任有關。客戶和合作夥伴期望企業優先考慮數據安全並展現可靠性。透過利用 ITSM 平台，企業可以滿足這些期望。

ITSM 如何影響網絡安全合規性：EasyVista 的 TX-RAMP 認證
EasyVista 的 EV Service Manager 最近根據德克薩斯州風險和授權管理計劃（TX-RAMP）獲得認證，凸顯了公司對產品安全和關鍵數據保護的承諾。

TX-RAMP 由德克薩斯州資訊資源部（TDIR）制定，提供了一個標準化框架，用於評估和認證德克薩斯州政府實體使用的雲端運算服務的安全性。該計劃強調保護與營運相關的個人身份資訊和敏感數據。透過獲得 TX-RAMP 認證，EV Service Manager 證明其符合嚴格的安全標準。

EasyVista 對合規性和審計網絡安全的承諾帶來直接且顯著的效益，例如透過無程式碼配置、智能自動化和即用型 ITIL 流程等功能，將成本降低多達 50%。對於尋求簡化合規性、保護其營運並增強利害關係人信任的企業而言，ITSM 是一個寶貴的盟友，能夠加快完美審計的準備工作，並實施強大的實務來維護網絡安全。

網絡犯罪已演變成價值數十億美元的產業，黑客利用人工智能、機器學習和自動化等先進技術， 巧妙繞過安全措施，加速網絡攻擊的生命週期。面對日益猖獗的 IT 基礎架構漏洞風險，企業不能再被動地應對安全威脅。 

為了確保安全並建立安全可靠的形象，企業必須主動出擊，預測潛在的網絡威脅，強化防禦能力，在黑客的遊戲中取得先機。換言之，企業必須實施主動式網絡安全計畫。

什麼是主動式網絡安全？

主動式網絡安全是指在威脅造成危害之前，就預測、識別並減輕其影響。不同於被動式方法僅在事件發生後才做出反應，主動式措施更側重於預防和及早發現潛在風險。這種方法強調預防性和持續性的干預措施，將對企業資源的潛在損害降至最低。

主動式網絡安全涵蓋一系列流程和活動，旨在識別和解決網絡基礎架構中的漏洞、防止數據洩露，並持續評估安全措施的有效性。透過實施主動式策略，企業可以顯著增強其防禦系統。

被動式與主動式網絡安全的比較

被動式網絡安全策略雖然至關重要，但其重點在於事件發生後的應對和補救。這些策略旨在應對已經影響企業的安全漏洞或攻擊。例如：

• 防火牆：構築屏障，阻止未經授權的網絡和系統存取，防止黑客入侵數據集
• 反惡意軟件：掃描、識別和刪除可能危害或竊取資訊的惡意程式，例如病毒、蠕蟲或勒索軟件
• 密碼保護：確保所有帳戶使用強大且唯一的憑據，使攻擊者更難透過弱密碼或重複使用的密碼獲取未經授權的存取權限
• 反垃圾郵件過濾器：透過識別和阻止有害或可疑的電子郵件來降低網絡釣魚風險，防止電子郵件帳戶遭到入侵
• 災難復原計畫： 旨在攻擊後快速有效地恢復營運，最大程度地減少停機時間，並透過及時還原數據來確保業務持續性

雖然這些被動式措施對於立即應對威脅至關重要，但主動式網絡安全則透過在漏洞被利用之前就加以識別來發揮作用。

建立強大的防禦：主動式網絡安全方法

主動式策略涉及持續評估和強化安全措施，使企業能夠預測潛在威脅並解決弱點。主動式干預措施包括：定期安全審計、執行漏洞評估，以及利用情報預測新興網絡風險。透過實施主動式策略，企業可以建立多層次的防禦系統：最大程度地減少遭受攻擊的可能性、強化基礎架構以保護數位資產，並降低未來發生事件的可能性。

主動式網絡安全的優勢

網絡安全威脅瞬息萬變，企業必須重新思考傳統的防禦機制。

主動式策略並非被動等待事件發生，而是著重於構建能夠預測和減輕風險的彈性系統。這種方法與現代 IT 實務相符，整合了先進的分析和實時監控工具。此外，主動式網絡安全策略在協調 IT 和業務目標方面發揮著關鍵作用，確保所採取的措施在保護關鍵資源的同時，也能支援業務的持續營運。透過優先考慮預防措施，企業可以降低業務中斷的可能性，並培養持續改進的文化。主動式網絡安全：

• 從源頭防範威脅和中斷：及早發現並阻止潛在威脅
• 簡化被動式安全：事件減少意味著對被動式措施的依賴降低
• 降低還原成本：避免昂貴的事件後還原工作
• 跟上新興威脅：針對最新的攻擊向量快速更新
• 保持合規性：確保遵守法規標準
• 建立客戶信任：保護敏感資訊並提升企業聲譽

實施強大的安全策略並採取主動式方法的企業能夠更好地減輕和預防網絡攻擊，例如網絡釣魚。因此，主動式網絡安全市場被證明是非常有效的，並且每年都在增值。市場規模在短短四年前（2020 年）為 2081 萬美元，預計到 2026 年將超過 4500 萬美元。

系統開發生命週期（SDLC）中的主動式網絡安全

將主動式網絡安全措施整合到系統開發生命週期（SDLC）中，可確保將安全性無縫地融入到開發的每個階段，從規劃和設計到實施和維護。透過採用主動式策略，企業可以在潛在風險升級為重大威脅之前識別並解決這些風險。在 SDLC 中實施主動式網絡安全的關鍵方法包括：

• 威脅獵捕：主動搜尋系統中隱藏或先前未偵測到的威脅
• 滲透測試：模擬潛在攻擊以識別弱點和漏洞
• 主動式網絡和端點監控：IT 團隊持續監控，以實時偵測異常或可疑活動
• 安全修補程式管理：定期應用修補程式和更新，以減少攻擊者利用過時軟件的機會
• 用戶和實體行為分析（UEBA）： 使用先進的演算法和機器學習來監控和分析用戶和系統行為，識別惡意活動的模式

最後，員工培訓計劃是增強網絡安全最有效的措施之一。透過特定的計畫和課程，員工可以學習識別常見的網絡風險，例如網絡釣魚攻擊或社會工程策略，並做出適當的反應。統計數據顯示，95% 的數據洩露事件是由於員工疏忽造成的。透過知識和技能的培訓，可以降低人為錯誤導致安全漏洞的可能性。

揭穿迷思和誤解

儘管人們越來越認識到主動式網絡安全的重要性，但一些誤解阻礙了它的廣泛採用。許多企業仍然在過時的假設下運作，經常低估主動式策略的成本、複雜性或相關性。此外，對可擴展性的誤解使小型企業無法認識到其潛力。其他持續存在的迷思包括，網絡犯罪只會影響大型公司或受到高度監管的行業。實際上，中小型企業也面臨著同樣的風險，網絡威脅會影響所有部門。

主動式網絡安全不僅僅是關於先進的工具，更代表著思維方式的轉變，意識到這是一個需要整合到日常營運中的持續過程。透過破除這些負面迷思，企業可以釋放主動式措施的真正價值，確保更強大的防禦能力，並滿足現代安全需求。

實施主動式網絡安全

對於旨在防止網絡威脅造成重大或無法彌補的損害的企業而言，主動式網絡安全至關重要。透過一系列強化安全措施的目標性行動，企業可以最大程度地降低風險，並確保更好地防禦不斷演變的威脅。系統地採用主動式網絡安全措施的步驟包括：

• 進行風險評估：識別並優先考慮漏洞
• 制定網絡安全政策：建立準則和最佳實務
• 投資員工培訓：培養具有安全意識的員工隊伍
• 使用多因素身份驗證：為存取控制添加多層保護
• 定期更新軟件和系統：消除安全漏洞
• 實施網絡監控：實時偵測和應對威脅
• 定期執行數據備份：確保事件發生後的可還原性
• 定期進行安全審計：評估和增強防禦能力
• 與值得信賴的技術供應商合作：利用工具和專業知識制定更強大的策略

透過整合這些主動式措施，企業可以減少漏洞、增強整體安全性並為潛在的網絡威脅做好準備，從而創造一個更安全、更具彈性的環境。

主動式網絡安全的未來在於 ITSM

在創新技術的推動下，網絡安全正在快速發展。預計人工智能和機器學習將發揮關鍵作用，自動化威脅偵測並加速響應流程。預測分析將使企業能夠提前識別潛在漏洞，並在漏洞被利用之前解決這些漏洞。網絡安全側重於保護數據和資訊，而 IT 服務管理 (ITSM) 則側重於管理和改善 IT 服務的準則和框架。將旨在主動解決網絡犯罪的技術整合到 ITSM 中，將能夠及時偵測和解決威脅，降低風險並確保業務持續性。

ITSM 和網絡安全的結合，對於旨在充分保護其數據的企業而言極具優勢。這些學科共同幫助建立強大、全面的 IT 風險管理流程。

什麼是數碼體驗監控（DEM）？

數碼體驗監控（DEM）是一種 IT 營運管理方法，著重於監控和提升應用程式與服務的使用者體驗。DEM 運用工具和技術，評估從使用者互動的各種數位接觸點收集的指標。透過監控數位體驗，企業能夠在問題對使用者造成負面影響前，及時發現並解決問題。DEM 提供的洞察力，讓企業能夠深入理解數碼互動的意義和使用者旅程的複雜性。

企業使用 DEM 工具監控應用程式和基礎架構的效能，無論是單獨監控，或是將其視為廣泛數碼生態系統（包含雲端服務和外部 API）的一環。藉由分析收集到的數據，企業可以識別趨勢、預測問題，並做出明智的決策來提升整體數碼體驗。

為什麼 DEM 對 IT 營運至關重要？

數碼體驗監控之所以重要，是因為它讓企業能夠從使用者角度出發，了解數碼服務的效能。DEM 有助於深入了解使用者如何與不同的接觸點互動，以及他們在 IT 平台中旅程的複雜性。因此，DEM 在協助 IT 團隊主動監控和管理數碼體驗方面扮演著至關重要的角色。藉由利用即時數據，IT 團隊可以及早發現問題、最大程度地減少停機時間，並確保所有數位平台都能發揮最佳效能。採用數碼體驗監控變得越來越重要，因為它不僅僅是一組技術要求，而是企業的必要策略。糟糕的使用者體驗可能導致生產力下降、支援成本增加，最終流失客戶。

透過 DEM 方法，企業可以動態地調整 IT 營運，以滿足使用者需求，並確保數位服務有效地促進業務目標的達成。

數碼體驗監控系統的關鍵組成

無論是使用 Web 應用程式的客戶，還是存取商業軟件的員工，數碼體驗都會直接影響他們的整體滿意度和生產力。隨著數碼轉型的演進，使用者對始終在線的無縫 IT 服務抱有更高的期望。一個有效改善數碼體驗的 DEM 系統，必須包含以下關鍵組成部分，才能全方位地監控、分析和增強 IT 營運：

• 使用者體驗指標：DEM 測量頁面載入時間、互動速度和應用程式回應速度等面向。這些指標讓 IT 團隊能夠清楚地了解使用者如何看待他們與應用程式的互動，從而進行有針對性的改進
• 應用程式效能監控（APM）： APM 工具側重於後端應用程式的效能。透過監控伺服器回應時間、資料庫查詢和其他效能指標，IT 團隊可以識別瓶頸並迅速採取行動
• 實時分析：DEM 系統從實際使用情況和模擬的使用者互動中收集實時數據，以便在潛在問題造成嚴重影響前及時識別。這讓 IT 團隊能夠在問題影響使用者前找到解決方案，減少停機時間並提高營運效率

結合使用者體驗指標、效能監控和即時分析，使 IT 團隊能夠主動解決潛在問題、提高效能，並最終提供高品質的數碼體驗，滿足日益增長的使用者期望。透過整合這些組成部分，DEM 系統不僅可以監控數位互動，還可以提供可操作的洞察力，推動持續改進。

強大的 DEM 解決方案對於保持競爭優勢至關重要，同時確保客戶和員工都能不間斷、無縫地存取他們每天賴以維生的服務。

數碼體驗監控的優勢與挑戰

根據 Gartner 的數據，到 2027 年，實施 DEM 的企業比例將從 60% 上升到 90%。越來越多的公司將使用監控工具來改善使用者旅程，並更好地了解使用者如何與應用程式和 SaaS 服務互動。這些數據反映了 DEM 的採用率正不斷提高，原因很簡單：它的優勢非常顯著。然而，我們也不能忽視企業在採用數碼體驗監控方法時面臨的挑戰。

優勢

數碼體驗監控系統透過減少停機時間、簡化問題解決方案，並提供跨平台應用程式效能的寶貴洞察力，進而提升營運效率。以下是主要優勢：

• 主動預防問題：DEM 系統模擬使用者互動，並幫助在效能問題影響實際使用者前發現和解決問題。這種主動的方法減少了停機時間，提高了使用者滿意度
• 改善使用者體驗：持續監控應用程式效能，確保服務在各種裝置上都保持可用狀態，並以最佳方式運作
• 支援多樣化環境：現代 IT 基礎架構由包含不同架構和平台的複雜生態系統組成。DEM 系統可以在多雲端、混合雲端或本地環境中監控應用程式，在整個系統中提供靈活性與可見性
• 減少維護工作：DEM 工具自動適應應用程式變化，減少手動更新的需求，並最大程度地減少維護工作
• 提高營運效率：及早發現問題使 IT 團隊能夠迅速採取行動，最大程度地減少停機時間，並加快問題解決速度
• 即時洞察力：透過模擬交易進行即時分析，提供可操作的洞察力，以便快速進行變更，確保最佳效能
• 減少使用者停機時間：立即洞悉問題，讓 IT 團隊能夠在問題對使用者造成重大影響前解決問題，確保業務持續性
• 更精準的根本原因分析：DEM 系統收集詳細的使用者數據，並將其與情境資訊結合，以準確診斷問題的根本原因，實現更快、更精確的解決方案
• 提高使用者滿意度：透過快速識別和解決特定的使用者問題，DEM 減少了使用者的挫敗感，創造更令人滿意的數碼體驗

簡化 IT 支援：DEM 工具與 IT 服務管理（ITSM）平台無縫整合，使支援團隊能夠根據實際使用者數據採取行動，更快地找到有效的解決方案

挑戰

實施數碼體驗監控解決方案經常會遇到一些挑戰，必須仔細應對才能將 DEM 解決方案的效益最大化。

• 瀏覽複雜的數碼生態系統：監控跨越不同平台、裝置和網絡的多元環境會增加複雜性，難以全面掌握整個數碼生態系統。DEM 工具必須足夠靈活，才能提供廣泛的覆蓋範圍
• 管理數據並確保準確性：收集完整且準確的數據可能具有挑戰性，而且效率不高，尤其是在處理大量資訊時。正確配置 DEM 系統以濾除不必要的數據，並專注於相關資訊，才能避免錯誤解讀，做出錯誤決策
• 與現有 IT 基礎架構無縫整合：在不造成中斷的情況下，將 DEM 工具與現有 IT 系統整合需要仔細的規劃和協調。企業必須仰賴專業團隊確保順利過渡，且不干擾日常營運
• 整合不同的 DEM 技術： 從真實使用者監控（RUM）到綜合交易監控，再到端點監控，各種 DEM 技術的整合可能相當困難。企業需要將這些工具整合到單一系統中，才能全面了解數碼體驗
• 在不超載的情況下管理實時監控：雖然實時監控對於快速識別問題至關重要，但它可能產生過多的警報，使操作員不堪重負。在快速響應和有效資源管理之間取得平衡十分重要
• 平衡私隱和資訊提供：隨著數據私隱法的興起，企業必須確保 DEM 實務符合法規，同時繼續收集有價值的資訊。在努力改善可操作且相關洞察力的收集過程中，必須兼顧私隱規則

結語：AI 在強化數碼體驗監控中的作用

人工智能（AI）和機器學習（ML）的進步將顯著影響數碼體驗監控的未來。

AI 驅動的 DEM 系統可以自動分析大量數據、偵測模式，並更準確地預測潛在問題。機器學習演算法可以改善異常偵測，並建議採取主動措施來提升使用者體驗，而無需持續的手動干預。隨著企業越來越重視數碼體驗，基於 AI 的 DEM 將在提供高品質服務、提高使用者滿意度和提升營運效率方面發揮關鍵作用。在日益數碼化的世界中，DEM 不再是奢侈品，而是一種協助企業保持競爭力的策略性資產。

IT 事件管理中的事件分類與優先排序

在瞬息萬變的 IT 服務管理（ITSM）領域，高效的事件管理對於確保業務運作順暢至關重要。快速且準確地分類和排序事件，是將業務中斷降至最低，或導致長時間停機的關鍵。為了應對現代 IT 環境日益增長的複雜性，在人工智慧（AI）的推動下，智能分類和智能排序等功能應運而生。這些實務使 IT 團隊能夠改善工作流程、縮短解決時間，並最終提供卓越的服務。

傳統事件分類的挑戰

傳統的 ITSM 事件分類主要依賴人工操作員和預先定義的類別。支援團隊根據使用者提供的資訊手動分類事件，通常依賴配置項目（CI）關係。雖然 CI 在將基礎架構映射到服務方面十分重要，但這種方法存在局限性。例如，人為錯誤可能導致錯誤分類，而僅依賴 CI 可能忽略造成事件根本原因的其他因素。

值得注意的是，即使在傳統方法中，CI 關係也並非決定事件分類的唯一因素。它們是基礎要素，但這些手動流程無法完整捕捉事件的背景。而 AI 正可以透過結合歷史趨勢、即時系統行為和事件模式等數據來補足 CI 數據，從而顯著增強流程。

什麼是智能分類？

智能分類利用 AI 簡化事件分類流程。AI 不僅僅依賴靜態的 CI 關係，還整合其他背景資訊，例如歷史數據、事件模式和即時數據分析。這種全方位的方法確保更準確的分類過程。

透過從過去的事件中學習，並將自然語言處理（NLP）應用於數據，AI 系統可以識別人工操作員可能無法立即察覺的模式和相似性。例如，被報告為「應用程式停機」的事件，實際上可能與特定伺服器的重複性問題相關聯，即使僅根據症狀來看，這種關聯並不顯著。AI 透過處理更多事件不斷改善分類過程，減少錯誤分類的數量，並確保將正確的團隊分配到正確的問題。

智能排序的重要性

事件分類後，下一個關鍵步驟是分配適當的優先順序。在傳統的 ITSM 流程中，通常根據事件的感知影響和緊迫性來確定優先順序，這可能帶有主觀性且不一致。人工操作員可能會無意中降低關鍵問題的優先順序，或提升不緊急事件的優先順序。

智能排序透過使用 AI 分析更廣泛的數據點來應對這些挑戰，確保準確且一致地排序事件。AI 驅動的排序考慮了固定因素（例如受影響的使用者數量）和動態因素（例如情緒分析、商務日曆和服務依賴性）。

AI 如何增強事件排序？

影響和緊迫性評估

AI 透過評估各種因素（例如受影響的使用者數量、系統的關鍵性以及潛在的業務影響）來計算事件的影響和緊迫性。例如，在業務高峰時段影響關鍵應用程式的問題，其優先順序會高於在非關鍵時段發生的相同問題。

情緒分析

AI 還可以將使用者情緒納入考量，調整事件的緊迫性。例如，充滿挫敗感或表明嚴重中斷的事件報告可能會被標記為更高的優先順序。這確保了造成最多使用者不滿的事件能得到迅速解決。

商務日曆整合

透過與商務日曆整合，AI 系統可以根據即將發生的商務事件調整優先順序級別。例如，在季度財務報告發布之前，財務應用程式的問題可能會因為其潛在的業務影響而被提升優先順序。

服務依賴性

AI 評估服務依賴性以分配優先順序級別。如果低級別問題可能會升級並影響關鍵任務服務，系統可以主動分配更高的優先順序，以確保在事件影響更關鍵的服務之前解決該事件。

AI 驅動的事件管理優勢

智能分類和智能排序的結合為企業帶來以下關鍵優勢：

速度更快

AI 處理事件數據的速度比人工操作員更快，允許即時分類和排序事件。研究表明，在某些情況下，AI 增強的事件管理可以將解決時間縮短多達 30%，具體取決於企業及其 ITSM 基礎架構的質量。

準確性更高

AI 透過基於數據應用一致的邏輯，降低分類和排序過程中人為錯誤的可能性。這減少了錯誤分類，並確保關鍵事件得到及時處理，從而提高整體效率。

效率提高

透過自動化事件分類和優先順序分配等重複性任務，AI 將 IT 人員從繁瑣的工作中解放出來，使他們能夠專注於更高價值的任務。這讓團隊能夠處理需要人工干預的更複雜問題，同時將例行任務交給 AI 處理。

主動解決問題

AI 系統可以根據歷史數據和模式預測潛在事件，幫助 IT 團隊在問題升級之前解決問題。然而，預測分析的有效性取決於可用歷史數據的質量和數量。在文件記錄完善的環境中，這種方法可以顯著減少事件數量，但結果可能會因數據集的完整性而異。

提升使用者滿意度

事件得到快速準確地解決，使用者的停機時間就會減少，滿意度也會提高。AI 幫助 IT 團隊提供更優質的服務，建立使用者對 IT 營運的正面觀感。

解決 AI 在事件管理中的局限性

雖然 AI 顯著改善了事件分類和排序，但它並非完美無缺。AI 系統高度依賴於訓練數據的質量和多樣性。結構不良或不完整的數據可能導致錯誤的分類或排序。此外，AI 仍在發展，雖然它可以大幅減少人為錯誤，但它並非完全不會出錯。持續監控、訓練和更新 AI 系統對於保持高水平的準確性和效能至關重要。

結語：EV Pulse AI 和智能事件管理

EasyVista 的 EV Pulse AI 整合了智能分類和智能排序，為事件管理提供更智能、更高效的方法。透過將傳統的 CI 關係與動態數據源（例如歷史趨勢和即時分析）相結合，EV Pulse AI 確保準確地分類和排序事件，使 IT 團隊能夠更快、更精確地解決問題。

EV Pulse AI 使企業能夠超越被動的事件管理，擁抱主動的智慧策略，從而減少停機時間、提高營運效率並提高使用者滿意度。借助 EV Pulse AI，企業可以利用 AI 的全部力量來提升 IT 營運並創造卓越的業務成果。

AI 在 IT 服務管理中的角色

大型語言模型（LLM）、檢索增強生成（RAG）和知識圖譜（KG）正重塑我們管理和利用龐大數據的方式，也深刻影響著 IT 服務管理（ITSM）的未來。深入了解這些技術的特性和彼此間的互動，有助於我們洞悉其革新 ITSM 的潛力。LLM  是一種在海量數據上訓練的先進 AI 模型，能夠根據輸入生成如同人類編寫的文本。值得注意的是，大型語言模型本身缺乏記憶能力，也無法存取即時資訊。此外，LLM  容易失焦或產生「幻覺」，尤其在處理大量輸入時。

為了解決 LLM 的這些限制，檢索增強生成（RAG）技術應運而生。RAG  透過在查詢時從知識庫動態檢索外部資訊，增強 LLM 的能力。這使得 LLM  能夠存取與查詢相關的最新資訊，並產生更準確、更切題的回應。RAG  透過提供外部數據的存取，顯著增強了 LLM，而知識圖譜（KG）則更進一步，提供了另一層次的精細化。KG  是一種結構化的數據庫，以實體及其關係的互連網絡形式儲存數據，為不同領域的知識（包括 ITSM）提供結構化的表示方法。在 RAG  仍有不足之處，特別是 ITSM 中常見的複雜、多步驟問題解決場景中，KG  可以進一步提升 LLM 的效能。透過利用 KG，系統可以瀏覽相互連接的數據點，提取和利用與使用者特定需求相關的資訊。

LLM、RAG 和 KG  三者結合，構成了 ITSM  的強大工具組合。ITSM 平台可以利用 LLM  強大的語言理解和生成能力，透過 RAG  進行動態資訊檢索，並整合 KG  提供深入的結構化情境洞察力，從而實現前所未有的自動化、準確性和效率。

本文章旨在探討這些技術為 ITSM 帶來的優勢。

ITSM 中的先進 AI：運作機制解析

系統首先從知識庫中提取關鍵資訊，並將其映射到知識圖譜上，圖譜展示了伺服器、應用程式和相關裝置等各種元素之間的相互關係。這種結構化表示形式儲存在數據庫中，然後轉換為嵌入，以便日後搜尋。嵌入模型也協助將知識庫中的其他數據以及查詢轉換為嵌入格式。這種格式允許系統搜尋知識圖譜和相關數據庫，以查找相關情境。LLM  隨後利用這些情境資訊生成連貫且準確的回應。這種方法展示了這些技術如何相輔相成：知識圖譜提供結構化情境，RAG 動態檢索最新數據，LLM  則將這些資訊合成為有用的、可操作的洞察力。

在 ITSM 中運用檢索增強生成、LLM 和知識圖譜

整合 LLM、RAG 和 KG 等先進技術，有望徹底改變 IT 領域。這些技術可以共同增強 IT 營運管理、IT 服務管理和 IT 營運人工智能（AIOps）。透過在 ITSM 框架中實施 LLM，可以即時回應客戶查詢，提供基於情境的解決方案，這有助於縮短解決時間並提高客戶滿意度。例如，LLM 可以協助自動生成工單、分類和情緒分析，並根據緊急程度對問題進行排序，以便更一致地達成服務水平協議（SLA）目標。此外，LLM 可以充當虛擬助理或聊天機器人，總結互動，從而提高 ITSM 框架內的營運效率。

與此同時，RAG  可以提升從龐大知識庫中檢索相關資訊的效率，使支援團隊能夠更有效地識別和應用最佳解決方案。知識圖譜則透過提供 IT 資產、事件和解決方案之間關係的結構化視覺化，增強決策流程。這種清晰的視覺化可以幫助團隊應對複雜場景，並做出更明智的決策，從而簡化重複性事件的識別。

除了客戶支援，LLM、RAG 和 KG 還可以增強其他重要的 IT 功能。它們可以透過結合歷史數據和即時數據分析，提供精確的、情境感知的建議，從而改進推薦系統。

在 AIOps 領域，這些技術可以透過分析日誌、查明根本原因和自動化糾正措施，在故障管理中發揮作用，從而最大程度地減少停機時間並提高系統可靠性。這些潛在的優勢，預示著 AI 技術與 ITSM 的整合前景一片光明。

LLM 在 ITSM 中的未來：特定領域和特定任務模型

雖然通用 LLM 已在廣泛的應用中證明其有效性，但在 IT 服務管理（ITSM）等專業領域，它們的能力可能受限。這些模型通常在龐大而多樣的數據集上進行訓練，這些數據集可能缺乏有效應對 ITSM 獨特挑戰所需的深入、特定知識。這可能導致回應不夠準確、技術理解錯誤或對 IT 營運和協議的理解不完整。

相比之下，特定領域和特定任務的 LLM  可以在 ITSM 應用中展現顯著優勢。這些模型可以在富含 ITSM  特定語言和場景的數據集上進行微調，使它們能夠更好地理解和回應該領域的需求。例如，專門為 ITSM 訓練的模型可能更擅長處理事件分類和問題解決等任務。將這些模型與 RAG 和 KG 等技術整合，可以進一步提高它們的效率，有助於管理複雜的多跳問答場景，在這些場景中，答案需要有效地整合來自多個來源的資訊。此外，使用嵌入（用於將使用者查詢與最相關資訊匹配）的語義搜尋有時可能無法理解使用者的真實意圖。例如，如果使用者提交了一張請求協助解決「伺服器中斷」問題的工單，但指定「與網絡問題無關」，系統仍然可能返回側重於網絡相關問題的故障排除步驟。特定領域模型在知識圖譜的輔助下，或許可以填補這一缺口，這在未來具有極大的應用潛力。

這些度身定制的 LLM，尤其是在使用 KG 和特定領域嵌入模型增強後，代表了 AI 在 ITSM 中的發展方向。在我們的 AI 實驗室，我們致力於透過先進的 AI 解決方案，突破 IT 服務管理的可能性界限。我們目前專注於微調 LLM，這些 LLM  提供專門適用於 ITSM 用例的強大多語言功能。這確保我們的模型能夠處理不同的語言需求，同時深度整合到 ITSM 流程中。此外，我們正在開發針對 ITSM 微調的多語言嵌入模型，這些模型可以無縫整合到 RAG、搜尋功能和知識圖譜的嵌入中。

透過將 LLM  的優勢與尖端的 RAG 技術和日益普及的知識圖譜相結合，我們正在增強 AI 解決方案的知識庫和回應準確性。展望未來，我們看到了多模態 RAG 和 RAG 改善的 LLM 的巨大潛力，這將進一步增強 AI 在 IT 環境中理解和生成有意義回應的能力。