
桂格新品 5 黑、5 白穀飲獲國際評鑑二星 燕麥穀飲市占率達 47%
格旗下「喝的燕麥飲」榮獲國際風味評鑑 A.A. Taste Awards 三星認證,2026年新品「5黑芝麻多穀飲」與「5白銀耳薏仁穀飲」也獲得二星肯定。根據市調機構 Kantar 2022年至2026年燕麥穀飲即飲市場銷售數據,桂格燕麥穀飲系列已連續五年拿下銷售冠軍,2026年市占率達47%。配合10月29日國際燕麥
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隨著生成式人工智慧(AI)應用從內容生成逐步走向任務執行與跨系統協作,企業導入AI的重點也從單一工具的使用,轉向工作流程整合、資訊安全與營運效益的整體管理。雲端暨AI解決方案業者Netron網創資訊於10月28日宣布推出「NAVI 3.0企業AI生產力平台」,以多AI代理(Agent)協作、Workflow工作流程自動化為核心,結合雲端與地端部署、模型調度及預算控管機制,鎖定企業在AI導入過程中面臨的工具分散、系統整合困難與使用成本難以掌握等問題,協助組織將AI應用延伸至實際業務流程。
Netron網創資訊指出,企業推動AI轉型主要面臨三項挑戰。首先,金融、製造及高科技等產業涉及專利、核心技術與客戶個資,資料上雲可能牽涉法規遵循及資安風險;其次,各部門分別採購AI工具,容易造成資訊分散、權限管理不一致,以及模型使用費用缺乏集中控管;此外,不同AI模型各有適用場景,企業若要串接內部資料庫、ERP及CRM等既有系統,往往需要投入額外開發與整合資源。Netron總經理吳炳鈞表示,企業需要的不是更多難以管理的AI工具,而是能融入業務流程、同時掌握資料安全與使用成本的平台,讓AI應用從個別員工的生產力輔助,進一步擴展至組織層級的協作與自動化。

Netron網創資訊總經理吳炳鈞強調「NAVI3.0 能為為企業構築兼具提升生產力與堅實資安防禦力的長期競爭護城河」。(圖/柯宗鑫攝)
在工作流程設計方面,NAVI 3.0採用多Agent協作架構,內建涵蓋市場研究、數據分析、商務文案及簡報排版等不同職能的AI代理人,並提供超過150個預建工作流功能節點。企業可直接套用既有模板,也能透過自然語言提示詞建立專屬Agent,或由AI協助產生Workflow流程草稿,降低流程設計與開發門檻。當任務涉及多個部門或工作階段時,不同Agent可依設定分工、交接任務並銜接後續排程,減少人工複製資料及重複操作。平台也支援在人員對外寄送郵件、刪除資料及合約或金流審核等關鍵環節設置人工核准機制,讓自動化流程保留必要的人工監督,並可依任務需求選擇適當模型,避免所有工作一律使用成本較高的模型。
企業級資安與成本治理則是NAVI 3.0的另一項布局。平台支援AWS、Microsoft Azure、Google Cloud及Oracle Cloud Infrastructure等公有雲環境,也可部署於企業自有地端機房,或採取雲地混合架構,讓不同敏感程度的資料與任務依企業政策選擇執行環境。權限管理可依部門及專案進行區隔,搭配操作軌跡日誌與重要動作確認機制,降低未經授權存取資料的風險。在成本控管方面,平台提供三層配額與預算管理機制,管理者可設定部門及個別員工每月Token使用量與美元金額上限,達到限制後依設定進行控管,降低AI服務費用失控的可能性。對需要兼顧資料治理、內部權限與預算管理的大型組織而言,這類集中管理機制有助於建立較一致的AI使用規範。

Netron網創資訊推出「NAVI 3.0 企業AI生產力平台」助企業快速實現規模化團隊生產力。(圖/柯宗鑫攝)
在模型與系統整合方面,NAVI 3.0透過內建的LLM Gateway串接超過30種主流大型語言模型,包括OpenAI、Anthropic Claude及Google Gemini等,企業可依文字生成、影像、語音或文件解析等任務需求,為不同Agent配置適合的模型。平台另支援整合超過80項企業跨平台服務,涵蓋ERP、CRM及其他辦公工具,並採用MCP Server架構支援外部應用擴充,讓AI代理能與既有資訊系統銜接。這種設計可降低企業為不同部門分別建置AI應用的重複成本,也讓企業保留依實際需求調整模型與服務供應商的彈性。不過,實際可串接的系統、可用功能及部署方式,仍須視企業既有環境與整合需求而定。
Netron網創資訊也提出不同產業的應用情境。在製造業,產線人員可透過通訊頻道回報異常,由平台自動比對知識庫中的歷史案例、建立工單並指派負責人,業者表示,此類應用可望節省三至五成的通報與分派作業時間;在金融業,企業則可設定定期工作流程,自動彙整同業動態、法規更新及市場新聞,進一步產出分析簡報,減少人工蒐集與整理資訊的負擔。這些效益仍會受到企業資料品質、流程設計及系統整合程度影響,實際成效須依導入情境評估。整體而言,NAVI 3.0反映企業AI市場的競爭焦點正從模型能力,延伸至代理協作、既有系統整合、資料治理及成本管理;對解決方案業者而言,如何在確保企業可控性的前提下,將AI嵌入日常營運並產生可衡量的效益,將是後續市場發展的重要課題。