服務項目

舊系統AI改造

企業IT主管往往被困在兩個壞選項之間：繼續維護脆弱、缺乏文件的舊系統，或是冒險進行一場曠日費時、耗資數百萬、失敗機率極高的「全面重建」式遷移。ISZ.AI的舊系統AI改造服務提供第三條路：運用AI在不中斷業務運作的前提下，漸進式改造既有系統資產。

全面重建遷移的陷阱

多數舊系統遷移之所以失敗，是因為選擇了「一次到位」的方式——試圖一口氣取代整個龐大的單體系統。這樣做，企業要數年時間才能看到任何價值，卻已經燒掉大量工程預算。

方式	風險	見效時間
全面重建遷移	極高。未被文件化的業務邏輯，經常導致新系統在正式環境中失效。	數年。在最終切換完成前，業務端看不到任何效益。
漸進式AI改造（ISZ.AI）	低。舊系統持續運行，AI層在其周圍逐步建置。	數週至數月。使用者幾乎立即就能接觸到現代化的AI介面。

舊系統AI改造的三種方式

我們不會強加單一架構模式。改造策略會依據系統缺乏文件的程度，以及業務對新能力的迫切程度來設計。

1. 建置AI包裝層（絞殺者模式）

最安全也最快的方式。我們不會重寫底層的舊資料庫或主機系統，而是在其上建置一層現代化的AI API層（包裝層）。員工不再需要面對笨重過時的終端機畫面，而是使用直覺的AI聊天機器人、搜尋介面與儀表板，將自然語言請求轉譯成舊系統指令。隨著時間推移，舊系統功能會在AI API層之後逐步被取代（即「絞殺者」模式），完全不打斷使用者體驗。

2. AI驅動的程式碼分析與重構

當貴公司擁有數百萬行未文件化的舊程式碼（例如COBOL），而原始開發人員早已離職，人工逆向工程幾乎不可能。我們部署專門的大型語言模型（LLM），讀取舊程式碼庫、繪製相依關係、萃取核心業務邏輯，並加速安全地重構為現代語言（如Python、Go或Java）。AI做的不只是翻譯程式碼，更是把埋藏其中、未被文件化的業務規則解釋清楚。

3. 用RAG解鎖舊資料

數十年累積的交易資料、客戶歷程與維護紀錄，往往被鎖在現代分析工具無法觸及的舊資料庫中。我們建置安全的萃取管線，將貴公司的舊資料孤島直接連接到**企業RAG（檢索增強生成）**系統。這能立即將原本無法存取的封存資料，轉化為員工可搜尋、可對話的知識，遠早於完整資料倉儲遷移完成之前。

為什麼選擇與ISZ.AI合作？

傳統系統整合商希望賣給您一個耗時數年的大規模重建案，因為他們是按工時計費。作為一家AI開發公司，我們關注的是業務成果。我們運用AI，讓貴公司今天就能從既有系統中萃取價值，同時為明天的架構遷移降低風險。

我們曾以同樣的方式，協助一家財星500大工業自動化製造商——其產品知識散落在數年累積、內容重疊的舊文件中，業務代表與支援工程師每個案件都要花上數小時尋找正確答案。我們沒有進行耗時數年的文件全面翻修，而是將既有舊系統資料直接連接至AI知識平台，將尋找正確設定或修復方式的時間從數小時縮短至數分鐘，且完全不需觸碰底層的正式記錄系統。

常見問題

舊系統AI改造需要多久？

因為我們不需要等待整個系統完全替換，初步成果——一層AI包裝層，或一個可搜尋的舊資料RAG介面——通常在數週內就能上線，遠短於全面重建遷移動輒數年的時程。更深層的程式碼重構，會依舊系統缺乏文件的程度而有所不同，但業務端在那之前早已看到效益。

改造期間需要關閉舊系統嗎？

不需要——這正是這種方式的重點。舊系統在AI層於其周圍逐步建置的過程中持續運行（絞殺者模式），因此沒有切換風險，也不需要安排停機時間。

萃取與RAG整合過程中，舊資料是否安全？

我們建置的萃取管線，會在貴公司既有的安全邊界與資料治理政策內運行，而不是繞過它們。存取控管、稽核紀錄與資料隔離，會在任何舊資料連接到AI系統之前就先界定完成——這與我們在企業AI顧問專案中同等嚴謹的治理標準一致。

我們現有的IT人員或系統整合商合作關係會怎樣？

除非您主動選擇，否則不會有任何改變。我們通常與貴公司的內部團隊或既有系統整合商並肩合作，而不是取代他們——我們經常是在既有方案要求全面重建、而預算或業務都無法承受時才被引進。

這跟找傳統系統整合商有什麼不同？

傳統系統整合商通常傾向於推銷規模最大的重建方案，因為他們是按工時、跨數年時程計費。我們的合作模式聚焦於先從貴公司既有系統中取得價值，只有在AI層確實無法達成目標時，才建議進行更深層的重建。

開始您的改造之旅

正在尋找高風險全面重建遷移之外的替代方案嗎？聯絡ISZ.AI，討論由AI驅動的舊系統改造，如何為企業架構注入新生命。