111 年 國立成功大學會計學研究所乙組《管理資訊系統》

本題考驗對影響企業營運方向的外部環境因素的理解。

企業的經營方向會受到內外部環境的影響，其中，那些企業必須回應且會影響其發展方向的力量，可被稱為「商業驅動因素」(business driver)。

本題考驗對機器學習中 K-means 演算法基本概念的理解。

K-means 是一種常用的無監督學習演算法，用於將資料點分組到 K 個簇 (cluster) 中。演算法的目標是讓每個資料點都屬於離它最近的簇的中心點 (centroid)。

在 K-means 演算法中，"K" 代表著我們希望將資料分成多少個簇 (cluster) 的數量。演算法會迭代地調整簇的中心點，直到資料點被穩定地分派到各自最近的簇。

本題考驗對跨國企業策略中，哪些營運功能可能被分散到海外據點的理解。

跨國企業為了貼近當地市場、降低成本或利用當地資源，常會將某些營運功能分散到不同國家或地區的子公司。

(A) Strategic management：策略管理通常由總部集中決策，以確保全球一致性。
(B) Human resources：人力資源管理，特別是與當地勞動法規、招聘、薪酬相關的部分，通常需要在當地執行，但也可能存在全球性的人力資源策略。

核心觀念

本題考查區塊鏈（blockchain）的基本特性。區塊鏈透過分散式帳本、共識機制、密碼學雜湊與數位簽章，使多方能在缺乏中央管理者的情況下，共同維護一份具可信度且難以竄改的交易紀錄。

常見特性包括：

• Immutability（不可竄改性）：資料寫入區塊鏈並經共識確認後，若要修改，必須同時改變後續區塊及取得網路共識，因此具有高度抗竄改能力。
• Decentralization（去中心化）：帳本由多個節點共同保存與驗證，不依賴單一中央機構。
• Trust machine（信任機器）：區塊鏈利用技術、規則與共識建立信任，使參與者不必完全依賴中央中介或彼此的私人信任。

解題方法

題目問的是「哪一項不是區塊鏈的特性」，因此應逐一檢查 A、B、C 是否皆屬於區塊鏈的典型描述。

若 A、B、C 都是區塊鏈特性，則選擇 D. None of the above，表示 A、B、C 沒有任何一項是不屬於區塊鏈的特性。

選項分析

A. Immutability

正確。區塊鏈中的每個區塊通常包含前一個區塊的雜湊值。若攻擊者修改早期區塊的資料，該區塊的雜湊值會改變，後續區塊所儲存的鏈結也會失效。

因此，資料一旦經過驗證並加入鏈上，即具有不可竄改或高度抗竄改的特性。

本題考驗對文本探勘 (text mining) 中 TF-IDF 概念的理解。

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 是一種統計量，用於評估一個詞語 (term) 在一個文件集合 (corpus) 或單獨一份文件中的重要程度。TF-IDF 的計算包含兩個部分：

1. TF (Term Frequency)：指一個詞語在單獨一份文件 (document) 中出現的頻率。出現頻率越高，表示該詞語在此文件中越重要。
2. IDF (Inverse Document Frequency)：指一個詞語在整個文件集合中的普遍程度。一個詞語在越多的文件中出現，其 IDF 值就越低，表示它越不具有區分性；反之，若一個詞語只出現在少數文件中，其 IDF 值就越高，表示它越能代表該文件的特徵。

本題考驗對專案管理不善所可能導致的直接後果的理解。

專案管理不善 (inadequate project management) 可能會引發一系列問題。我們需要辨識出哪個選項不是「立即」或「直接」的後果。

(A) Organizational conflict (組織衝突)：專案管理不善確實可能引發組織衝突，例如資源分配不均、權責不清、溝通不良等，但這通常是間接的、多層面的後果，而非最直接的結果。
(B) Cost overruns (成本超支)：當專案規劃不周、進度落後、範圍蔓延 (scope creep) 或資源使用效率低下時，成本超支是常見且直接的後果。

本題考驗對雲端運算服務模型 (Cloud Computing Service Models) 的理解，以及 Microsoft Office 365 所屬的模型。

雲端運算服務模型主要有三種：

1. IaaS (Infrastructure as a Service)：提供基本的運算資源，如伺服器、儲存空間、網路。使用者需要自行管理作業系統、應用程式等。範例：Amazon EC2, Google Compute Engine。
2. PaaS (Platform as a Service)：提供開發應用程式所需的平台，包括作業系統、資料庫、開發工具等。使用者專注於開發和部署應用程式。範例：Google App Engine, Heroku。

本題考驗對機器學習 (Machine Learning) 主要學習方法的分類。

機器學習主要有以下幾種學習範式：
A. Supervised learning (監督式學習)：使用帶有標籤 (label) 的資料進行訓練，模型學習輸入與輸出之間的映射關係。

本題考驗對資訊系統 (IS) 開發與管理相關組織角色的理解。

題目描述了一個由系統分析師、終端使用者業務專家、應用程式開發人員以及可能的資料庫專家組成的團隊。這樣的組合通常是為了具體執行一個專案或開發一個系統。

(A) Project management group (專案管理群組)：主要負責專案的規劃、執行、監控和收尾，通常由專案經理領導，成員可能包含專案協調員、風險管理師等，但不一定包含所有題目列出的技術或業務專家。

本題考驗對 Web 服務 (Web Services) 相較於專有組件 (proprietary components) 的優勢的理解。

Web 服務是一種基於標準的軟體介面，允許不同應用程式之間透過網路進行互操作。相較於使用專有組件，Web 服務的優勢主要在於其開放性和標準化。

(A) the ability to reuse Web services components：雖然 Web 服務鼓勵重用，但這也是專有組件可以實現的，並非 Web 服務獨有的優勢，也不直接解釋為何「更便宜」、「更困難」。
(B) the ubiquity of the Internet：網際網路的普及是 Web 服務得以實現的基礎，但並非直接解釋為何更便宜、更困難。

本題考驗對軟體開發方法的理解，特別是強調快速交付、迭代和回饋的開發模式。

題目描述的開發模式特徵為：

• 快速交付可工作的軟體 (rapid delivery of working software)。
• 將大型專案分解為小型子專案 (breaking a large project into a series of small sub-projects)。
• 在短時間內完成 (completed in short periods of time)。
• 採用迭代 (iteration) 和持續回饋 (continuous feedback)。

本題考驗對企業績效衡量方法和指標的理解。

題目描述的是一種由管理層定義，用於內部評估公司在財務、業務流程、客戶、學習與成長等四個面向的成功與否的衡量方法。

(A) BPM (Business Process Management)：業務流程管理，是一種管理方法論，旨在持續改進業務流程的效率和效益，但它本身不是一組衡量指標。
(B) The balanced scorecard method (平衡計分卡方法)：這是一種戰略績效管理工具，由 Robert Kaplan 和 David Norton 提出。

本題考驗對電腦網路和軟體互動概念的理解。

題目要求找出一個「電腦與電腦之間」或「電腦程式與電腦程式之間」的連接點。

(A) Chatbot：聊天機器人，是一種能與使用者進行對話的電腦程式。它本身是一個程式，而不是連接點。
(B) Application Programming Interface (API)：應用程式介面，是一組定義了不同軟體組件如何相互溝通的規則和協定。

本題考驗對基因演算法 (Genetic Algorithms, GA) 的核心概念和工作原理的理解。

基因演算法是一種受生物演化啟發的搜尋和最佳化演算法。其主要特徵和工作流程如下：

1. 基於演化原理：模擬自然選擇、遺傳和突變等生物演化過程。
2. 搜尋與最佳化：用於尋找複雜問題空間中的近似最佳解。
3. 染色體表示 (Chromosome Representation)：問題的解通常被編碼成「染色體」，這些染色體由一系列基因組成（通常是二進位字串，但也可用其他形式）。
4. 適應度函數 (Fitness Function)：定義一個函數來評估每個染色體（解）的「適應度」或「優劣程度」。
5. 演化操作 (Evolutionary Operations)：
   • 選擇 (Selection)：根據適應度，選擇較優的染色體進入下一代。
   • 交配/交叉 (Crossover)：模擬生物的交配，將兩個父代染色體的基因片段交換，產生新的子代染色體。

本題考驗對常見資料格式和程式語言的理解。

題目描述的特徵是：

• 開放標準的檔案格式 (open standard file format)。
• 資料交換格式 (data interchange format)。
• 使用人類可讀的文字 (human-readable text)。
• 儲存和傳輸資料物件，包含屬性-值對 (attribute-value pairs) 和陣列 (arrays)。

本題考驗對「邊緣運算 (Edge Computing)」概念的理解。

邊緣運算 (Edge Computing) 是一種分散式運算範式，它將資料處理和儲存能力移近數據產生的來源地，而不是將所有數據集中傳送到遠端的資料中心或雲端進行處理。

核心概念與目的：

1. 降低延遲 (Reduced Latency)：由於數據處理發生在靠近數據源的「邊緣」設備（如感測器、物聯網設備、區域伺服器），數據不需要長途傳輸到雲端，大大減少了數據往返的時間，這對於需要即時回應的應用至關重要（例如自動駕駛汽車、工業自動化、遠端手術）。
2. 減少頻寬消耗 (Reduced Bandwidth Consumption)：在數據產生的現場進行初步處理和過濾，可以減少需要傳輸到雲端的數據量，從而節省網路頻寬和相關成本。

本題考驗對「商業生態系 (Business Ecosystem)」概念的理解。

商業生態系 (Business Ecosystem) 是一個由相互依存的組織組成的網絡，它們共同協作、競爭，並依賴於一個共同的市場或技術平台來創造和交付產品或服務。這個概念借鑑了生物學中的生態系，強調不同物種（組織）之間的相互作用和演化。

核心概念與組成：

1. 核心公司 (Keystone Company)：通常是生態系的發起者或主要推動者，提供核心平台、技術或服務，並吸引其他參與者加入。例如，蘋果 (Apple) 的 iOS 生態系，Google 的 Android 生態系。
2. 參與者 (Participants)：包括：
   • 供應商 (Suppliers)：提供原材料、零組件或服務給核心公司或其他參與者。
   • 分銷商/通路商 (Distributors/Channels)：協助將產品或服務推向市場。
   • 客戶 (Customers)：最終使用者。
   • 互補者 (Complementors)：提供與核心產品或服務相關的產品或服務，增加生態系的價值（例如，為 iOS 開發 App 的開發者）。

核心觀念
GDPR（General Data Protection Regulation）是歐盟於 2018 年 5 月 25 日正式實施的《一般資料保護規則》，旨在統一歐盟成員國對自然人個人資料的保護標準，提升個人隱私權，同時為跨境資料流通提供統一法律框架。

• 個人資料：任何可直接或間接識別自然人的資訊（姓名、身分證號、IP 位址等）。
• 資料控制者（Data Controller）：決定資料處理目的與方式的組織或個人。
• 資料處理者（Data Processor）：受控制者委託，執行資料處理工作的實體。

主要條款與原則

條款	內容說明
合法、正當與透明原則	資料處理必須有合法依據，並以明確、易於理解的方式告知當事人。
目的限制原則	資料只能為特定、明確且合法的目的收集，且不得用於與目的不符的其他用途。
資料最小化原則	只收集、儲存與處理為達成目的所必須的最少資料。
正確性原則	必須確保資料的正確與最新，若發現錯誤須立即更正。
儲存期限限制	資料不得保留超過達成目的所需的最長時間。
完整性與機密性原則	需採取適當的技術與組織措施，防止未經授權的存取、遺失或破壞。
責任制原則	控制者必須能證明其符合上述所有原則，並於必要時向監管機構說明。

當事人權利

1. 查詢權（Right of Access）：要求得知其個人資料的處理情形。
2. 更正權（Right to Rectification）：要求更正不正確或不完整的資料。
3. 刪除權（Right to Erasure / “被遺忘權”）：在特定情況下要求刪除個人資料。
4. 限制處理權（Right to Restriction）：在爭議期間或其他合法情況下，要求限制資料的使用。
5. 資料可攜權（Right to Portability）：以結構化、常用且機械可讀的格式取得資料，並可轉移給其他控制者。
6. 異議權（Right to Object）：對於直接行銷或特殊處理情形提出異議。
7. 自動化決策與分析權（Rights related to profiling）：在完全自動化的決策過程中，要求人為介入或說明。

合規要點（企業資訊系統的實務應用）

1. 資料流圖（Data Flow Diagram）建置：描繪個人資料在系統中的收集、儲存、傳輸、使用與刪除路徑，以確認是否符合目的限制與最小化原則。

本題考驗對「非同質化代幣 (Non-Fungible Token, NFT)」概念的理解。

非同質化代幣 (Non-Fungible Token, NFT) 是一種獨一無二的數位資產，它記錄在區塊鏈上，用來代表某個特定資產的所有權或真實性證明。與比特幣 (Bitcoin) 等「同質化代幣」(Fungible Token) 不同，後者每個代幣都是相同的、可互換的（例如，一個比特幣等於另一個比特幣），而 NFT 則是不可互換的，每個 NFT 都具有獨特的識別標識。

核心概念與特徵：

1. 非同質化 (Non-Fungible)：這是 NFT 最核心的特徵。每個 NFT 都是獨一無二的，不能被任意替換成另一個 NFT。這種獨特性使其能夠代表獨特的物品。
2. 區塊鏈技術 (Blockchain Technology)：NFT 通常建立在支援智慧合約的區塊鏈平台上，如以太坊 (Ethereum)、Solana、Flow 等。區塊鏈為 NFT 提供了去中心化、不可竄改、可追溯的所有權記錄。
3. 所有權證明 (Proof of Ownership)：NFT 作為一種數位憑證，記錄了誰擁有某個特定數位資產。這種所有權記錄在區塊鏈上公開透明，並且難以被偽造。
4. 代表的資產 (Assets Represented)：NFT 可以代表各種數位或實體資產，常見的包括：
   • 數位藝術品 (Digital Art)：如圖片、GIF、影片。

本題考驗對「公鑰密碼學 (Public Key Cryptography)」概念的理解。

公鑰密碼學 (Public Key Cryptography)，也稱為非對稱密碼學 (Asymmetric Cryptography)，是一種加密技術，它使用一對數學上相關的密鑰：一個是「公鑰」(public key)，另一個是「私鑰」(private key)。這對密鑰的特點是：

1. 成對產生：公鑰和私鑰是一起產生的，並且數學上相互關聯。
2. 公鑰公開，私鑰保密：公鑰可以廣泛分享給任何人，而私鑰必須由其擁有者嚴格保密。
3. 加密與解密功能：
   • 加密：使用公鑰加密的訊息，只能用對應的私鑰來解密。
   • 解密：使用私鑰加密的訊息（用於數位簽章），可以被對應的公鑰來驗證。

主要應用：
公鑰密碼學主要用於解決兩個核心問題：

1. 機密性 (Confidentiality)：確保通訊內容不被未授權者讀取。
   • 過程：發送者使用接收者的公鑰加密訊息。接收者使用自己的私鑰解密訊息。即使訊息在傳輸過程中被截獲，沒有私鑰也無法讀取內容。
   • 常見應用：SSL/TLS 協定用於保護網際網路通訊，電子郵件加密 (如 PGP)。

本題考驗對雲端運算三大服務模型 (SaaS, PaaS, IaaS) 的定義、特點、使用者責任及常見範例的理解。

雲端運算的三種主要服務模型，代表了雲端供應商向使用者提供的不同層級的服務：

1. IaaS (Infrastructure as a Service) - 基礎設施即服務

   • 定義：雲端供應商提供最底層的 IT 基礎設施，包括伺服器（虛擬機）、儲存空間、網路資源以及資料中心硬體。使用者可以像擁有自己的資料中心一樣，租用這些基礎設施。
   • 使用者責任：使用者需要自行管理作業系統、中間件（如資料庫、Web 伺服器）、應用程式、數據。
   • 特點：靈活性最高，使用者對資源有完全的控制權，可以根據需求彈性擴展或縮減資源。
   • 常見範例：Amazon Web Services (AWS) EC2, Google Compute Engine (GCE), Microsoft Azure Virtual Machines。
   • 類比：租用一個空的伺服器機櫃，並自行安裝所有設備和軟體。

2. PaaS (Platform as a Service) - 平台即服務

   • 定義：雲端供應商提供一個開發和部署應用程式的平台，其中包括作業系統、資料庫、Web 伺服器、開發工具、程式語言運行環境等。使用者無需管理底層硬體和作業系統。
   • 使用者責任：使用者主要負責開發、部署和管理自己的應用程式及數據。
   • 特點：簡化了應用程式的開發和管理流程，讓開發者能專注於程式碼本身，提高開發效率。