「系統維護中，請稍後再試。」這樣的公告訊息，對使用網銀使用者來說應該不陌生。或是雖然可以登入 App，卻看不到最新的信用卡帳單或交易明細。
這可能是銀行後端伺服器已達效能極限的訊號，為了不讓系統崩潰，銀行常會在特定時段關閉部分伺服器以減輕負擔。
面對這類舊有硬體算力，已無法支撐現代即時查詢與 AI 運算需求的狀況，企業除了升級高端伺服器之外，更積極尋找能優化現有架構的軟體方案。
昕泉科技（Synstream）正是從這樣的痛點切入，開發出一套軟體平台，來協助梳理資料使用的「規則與情境」。這就像在舊有硬體系統中建一個「轉運站」，讓非核心的查詢、指令能直接導向邊緣端（Edge）、雲端進行彈性擴展，不再讓所有請求回堵卡住核心主機，達到高效的即時分流。
那麼，預算夠的企業直接砸錢升級硬體，是不是就一勞永逸？面對複雜的 AI 落地場景，昕泉科技想解決的並不只是算力。
企業落地 AI 的三大門檻：多源數據、技術斷層、資安問題
「很多大企業、銀行端的資料都還是用 40 年前的大型主機或像 IBM DB2 這種古老格式的資料庫，這些現代 AI 模型根本看不懂。」昕泉科技的創辦人暨執行長湛掀鈧（首圖左）說。
由於這些系統的程式語言和數據格式過於老舊，如果想套入現代的 AI 模型做使用，就必須靠工程師手動整理，把資料轉為像 Excel 或 CSV 的檔案格式。
以銀行端「反洗錢」專案為例，壞人為了躲避查緝，常會將大筆金額拆帳匯入數 10 個不同的幽靈帳戶，再臨櫃提領。為了防範這種洗錢手段，銀行必須布下天羅地網，同時追蹤客戶的交易資料、系統日誌（Logs，例如：明明台灣帳號卻半夜從印尼 IP 登入的紀錄），甚至 ATM 的監視器畫面。
如果銀行想訓練 AI 模型，來協助比對每天成千上萬人的轉帳頻率、交易習慣、地理位置及影像畫面，從中找出犯罪的蛛絲馬跡，就必須將來自系統端（大型主機）、邊緣端（ATM 的攝影機）以及不同串接口（Logs、APIs）的各式數據源，整理為 AI 可讀取的資料格式。
「企業有原始數據，市場上也有現成的 AI 模型與應用場景，但中間卻缺乏一個能讓兩者對接的軟體層。」湛掀鈧解釋，這正是大部分企業所面臨的技術斷層，也是昕泉科技試圖切入、為企業填補的資料工程基礎建設。
為此，昕泉科技打造出一套能自動處理數據的平台，透過兩大可擴充的引擎（Scalable Engines）以及 AI 模型組件來協助企業調派執行指令所需要的資料、模型。
首先是「Synstream AI Data Orchestration」引擎，它會把「邏輯決策」類型指令所需要的數據源進行清洗與編排（ETL），再將處理好的資料，送入像「大腦」般的「Synstream Intelligence Core」AI 模型組件中。
同樣以反洗錢專案來說，Data Orchestration 會找出銀行的合規規則、歷史記錄，送入 Intelligence Core 內建的小語言模型進行比對與推理，並產生具備證據鏈（Evidence Trail）的分析結果與「下一步」行動建議，協助調查員在海量數據中，精準鎖定洗錢嫌疑犯。
再來是專攻視覺辨識的「Synstream VisionEdge」引擎，它負責將串流影像與視覺 AI 技術深度整合，將鏡頭轉化為企業的「眼睛」。
以在銀行 ATM 的應用場景為例，VisionEdge 能夠直接在邊緣端（如現場攝影機）進行即時推理，一旦偵測到異常行為，如取款人刻意遮蔽面部，或在 ATM 附近異常逗留過久，就會立刻觸發警示的工作流。
它會將異常事件的視覺特徵，即時回傳給後台的「大腦」Intelligence Core，由其小語言模型跨資料比對該帳戶的轉帳紀錄與合規規則。
而不論是決策邏輯還是視覺辨識引擎，這套平台都能在「雲地混合」的架構下彈性切換，為許多卡在資安法規、對資料上雲有所顧忌的金融或大型企業，提供了完美的解決方案。
從 PoC 走向戰略結盟，助力國際巨頭將高端技術轉化為企業級產品
目前，昕泉科技的軟體平台已獲得多個指標性客戶的肯定。除了台灣王道銀行、新加坡大華銀行（UOB）以及印尼人民銀行（BRI）外，更與 Panasonic R&D Centre Singapore 成為策略合作夥伴。
和 Panasonic 合作是重要的里程碑。除了消費性電子，Panasonic 在視覺 AI 的技術應用上，也有著領先市場的地位。其所研發的人臉辨識技術，更曾在美國國家標準暨技術研究院（NIST）的嚴苛評測中，奪下全球第一。相關技術的應用情境包含從機場的自動通關辨識系統，到製造業工廠、智慧城市的 CCTV 安全監控防範。
過去，Panasonic 研發團隊必須靠工程師手動清洗、標註大量的圖像數據來訓練新模型，這樣繁瑣的流程，成為拖慢產品開發速度的主因。2025 年，Panasonic 結識昕泉科技後，雙方便於今年初迅速展開 PoC，成功讓模型訓練前的數據準備速度提升 2 至 3 倍。
這場成功的實戰驗證，促使雙方正式簽署合作，共同開發、擴增「Synstream VisionEdge」的視覺 AI，讓 Panasonic 得以將 R&D 實驗室中的高端技術，轉化為可配置、可複製的工作流程，並打造成可量產的「企業級產品包」。
在商業模式的部分，昕泉科技以三階段的付費模式做規劃，讓客戶可以從「付費的概念驗證（Paid PoC）」，在 1 到 3 個月內以低成本看到實效後，再轉入大規模的「場域授權（Site License）」 正式上線，最後透過「SaaS 訂閱與維護服務（Annual Support）」續約使用。
昕泉科技的創辦人湛掀鈧來自新加坡，擁有超過 15 年的銀行高階策略資歷，曾在渣打銀行的新加坡總部擔任決策要職。而團隊的資深顧問 YH Chyr 更曾擔任台灣渣打銀行 CIO 以及王道銀行的 CTO。目前團隊正積極招募工程師與業務開發等職位，並啟動以 500 萬美元為目標金額的首輪募資，積極向日本、東南亞等市場拓展。
「我們目標是要成為亞洲的 Databricks。」湛掀鈧笑著說。
團隊資訊
公司名稱：昕泉科技股份有限公司
成立年份：2025
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