壹蘋頭家｜法律系動漫迷勇闖科技業！炬識顏良修三度創業　曾迷信規則慘踢鐵板

動漫迷「溜進」台大計中　從法律闖進科技業

「我是一個對新的東西好奇心很強的人。」顏良修回憶，大學就讀東吳法律系，當時正好碰上WWW、Internet開始發展，加上自己熱愛動漫、電玩，因加入動漫社團，認識自己架設動漫BBS站的資訊相關科系學長，從此接觸網路世界。

她笑說，自己是當時法律系女生中少數擁有個人電腦及modem的人，用過倚天系統、玩過撥接BBS，也曾和朋友「溜進」台大計算機中心玩MUD（Multi-User Dungeon，多人線上文字角色扮演遊戲）。

當時MUD完全是文字介面，卻已能讓玩家與不在身邊的人即時組隊玩RPG，也被視為MMORPG鼻祖之一。「那個moment我只能說，打開了一個全新的世界。」相較傳統法律世界，網路帶來的全新互動方式，讓她「一頭熱」栽進資訊領域。

從網路、資安一路做到資料工程，表面上技術不斷改變，她關注的核心卻沒有太大變化，「information的交換這件事情，我覺得是這個世界的本質。」

漫畫收藏數千本　跨域反成AI時代優勢

動漫興趣也一路延續至今。顏良修透露，高中時收藏漫畫可能多達兩、三千本，過去也「超愛RPG」，更直接表態：「我不是勇者鬥惡龍，我是太空戰士派的。」

當年被視為娛樂的動漫、遊戲，反而成為顏良修接觸資訊科技的入口。她也不認同「小孩不要碰遊戲、不要碰網路」的觀念，認為新科技本身並非好壞的關鍵，重要的是如何使用。她回憶，自己從小就不認同漫畫、遊戲一定會帶來負面影響，甚至曾為此寫文章反駁；如今回頭看，正是這些興趣帶她接觸BBS、網路與資訊世界，最後一路走進科技產業。

而當年所學的法律有沒有用？她更連說兩次：「超級有、超級有。」AI興起後，跨域能力也更加重要。顏良修認為，若工作大量以文字、資料作為input，再產生文字、資料output，包括軟體工程師、法律工作者甚至記者，都容易受到AI影響，但不代表職業消失，而是工作型態改變。

她建議，若學有餘力，最好是理科念一個、文科念一個，「那我相信AI時代也淘汰不了你。」

三度創業不追熱門　選擇「比較土」的資料工程

顏良修最早進入資訊產業從事資安，當時團隊開發大型資安軟體產品，直接與海外業者競爭。投入接近10年後，她開始想做不同的事情，並在2015年開啟第三次創業。

當時Data Science（資料科學）逐漸成為熱門領域，她卻選擇相對「比較土」的Data Engineering（資料工程），成立炬識科技。

「我們其實是一個資料服務公司，不是一個AI公司。」顏良修強調，炬識會在專案中導入AI，但核心競爭力始終是資料處理。

炬識主要服務高度「資料驅動」、且資料量龐大的企業，其中最大客群就是金融業。她形容，銀行也有自己的「產線」，貸款、信用卡就是商品，「其實金融業的這些商品全部都是資料。」

「如果你的資料小到Excel可以處理的，當然就不會需要我們。」炬識面對的是TB等級以上的大量資料，早期核心技術也集中在分散式儲存與平行運算。

「資料就像矽」　炬識替企業蓋資料工廠

資料工程沒有實體產品，要如何讓一般人理解？顏良修選擇用台灣人熟悉的半導體產業比喻。

「台灣人就算是歐巴桑都懂半導體。」她笑著解釋，半導體以矽作為原料，從矽晶柱、晶圓開始，經過一道道製程成為IC，再變成手機等終端產品；資料產業也有類似過程。

企業擁有大量原始資料後，必須經過整理、處理及建模，才能成為真正有價值的產品，AI就是現在的重要應用之一。例如銀行推出聊天機器人，不是裝上大型語言模型就能回答客戶問題，還必須準備銀行自己的資料。

因此，炬識提出「Data Foundry資料工廠」概念，替企業建立資料產線，從工廠設計、系統建置到後續維護，再陪客戶思考這座工廠還能生產什麼。

記者詢問，是否有點像半導體的廠務加設備？顏良修笑答：「是，確實是，我們會受託去建廠。」差別在於晶圓廠看得見廠房、設備與晶片，資料工廠的原料、加工流程與產品都存在數位世界。

瀑布式轉向敏捷　資料專案不能先寫好答案

顏良修坦言，法律背景也曾讓她在企業管理上「踢到鐵板」。炬識成立初期，她相信規範愈完整、效率愈高，前3個月就訂出十多項內部規範，專案管理也偏向瀑布式（Waterfall），先定義需求、流程及規格，再依序執行。

但資料專案充滿不確定性。她以書店為例，若業者想知道「為什麼有人進店卻沒有買書」，POS系統只有已消費者資料，沒有未購買者資料，可能還得透過優惠券、QR Code或免費Wi-Fi，重新設計資料蒐集方式。

顏良修表示，資料服務經常是反覆驗證，做下去才發現缺少什麼，因此更需要敏捷式（Agile）管理。

她透露，早期管理企業規範愈寫愈細，效率卻沒有提高，讓她笑稱「世界觀都要毀了」。她強調，「法律是社會生活的最後手段，但是企業是daily operation」，不能用最後防線管理企業每天的運作。炬識因此逐步走向瀑布、敏捷並行，把大量資訊交換拆成每天、每週更頻繁的小量溝通，降低資訊傳遞耗損。

Agentic AI來了　第一個感受「生意變多了」

當生成式AI走向Agentic AI，對資料工程公司最大的影響是什麼？顏良修笑答：「最重大的影響就是生意變多了！」

「人真的可以在沒有資料的情況下完成一天工作，但是AI Agent完全不行欸！」Agent能展現多少能力，很大程度取決於企業提供多少、品質多好的資料。

炬識近期也看到不少客戶重新建構資料平台，隨過去由人處理的常規工作逐步轉向系統，企業對高品質資料的需求反而快速提高。

她認為，市場容易聚焦GPU、大型語言模型，卻忽略企業專屬資料，「AI Agent在運作的時候，不只需要GPU、不只需要大語言模型，你還需要企業的專屬資料。」

她將大型模型比喻成汽車引擎，企業或許會買國外進口的引擎，但汽車的組裝與設計仍有自己的市場。通用模型可能逐漸由大型科技公司主導，但AI真正進入企業，仍離不開自身資料。

AI像衝浪　不快點游可能滅頂

面對AI帶來的改變，顏良修形容它是一把「雙面刃」，「你如果不快點游泳，來的就是滅頂；那你如果是衝浪高手，你是巴不得在颱風天的時候跑去海邊，因為那個時候浪才夠大。」

炬識選擇成為後者。她透露，短短兩年間，公司工作方式已「翻天覆地」，從原本只使用一點AI，到現在每天可能使用四、五種AI工具，連行政部門也把AI協作視為日常，「已經從用一點AI，到現在沒有AI不能工作的程度。」

回顧整場訪談，「溝通」也是顏良修反覆談到的核心。從大學接觸BBS、MUD，著迷於網路改變人與人交換資訊的方式；投入資料工程後，處理不同系統間資料的整理與交換；企業管理從瀑布式走向敏捷，同樣是為了提高溝通效率、降低資訊傳遞耗損。

從動漫、法律、資安一路走到資料工程，看似不同的經歷，核心始終圍繞資訊如何交換與流動；炬識目前也持續推進創櫃板相關進度，朝下一階段發展邁進。