數位轉型驅動力：台灣企業在AI浪潮中的自評與挑戰

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台灣AI轉型關鍵時刻：流程再造與生態系共榮的挑戰與機會

你是否曾好奇，在人工智慧（AI）浪潮席捲全球的今日，台灣的企業準備好了嗎？我們正身處一場前所未有的科技變革中，從生成式人工智慧的崛起，到企業數位轉型的加速。這不僅是技術的演進，更是對既有工作流程、組織文化與資安防護的全面考驗。這篇文章將帶你深入了解台灣企業在人工智慧應用上的現況、他們所面臨的深層挑戰，以及國家級資源如何助力，共同擘劃台灣產業的智慧未來。

接下來，我們將一起探索：

• 台灣企業如何透過創新平台與應用，成為人工智慧的實踐先行者？
• 生成式人工智慧為企業帶來的挑戰，特別是工作流程的全面再造為何如此關鍵？
• 國家級的算力與平台服務，如何降低企業導入人工智慧的門檻？
• 在全球視野下，我們應如何提升人工智慧準備度與強化資安防護？

為了更清晰地了解台灣AI轉型的各個面向，我們整理了以下重點：

• AI技術如何融入不同產業，提升競爭力與創新能力
• 政府與企業如何協同合作，共同推動AI生態系的建立
• 未來AI發展趨勢與台灣企業應如何因應

台灣人工智慧實踐先行者：企業應用與創新平台

在人工智慧領域，台灣企業的創新腳步從未停歇。以中華電信為例，他們將其內部的人工智慧育成團隊 InventAI 獨立為子公司，這預示著台灣大型企業正將其深厚的人工智慧能力產品化、市場化，並推向各行各業。你可能想像不到，這些成果已經在實際的商業場景中發光發熱。

InventAI 推出了兩大核心平台：DeepFlow 人工智慧開發平台與 DeepVoice 客戶心聲分析平台。你可以把 DeepFlow 想成是一個強大的「人工智慧平台」，它能幫助企業從零開始建構、部署到管理人工智慧模型。它整合了龐大的圖形處理器算力資源調度，搭配低程式碼工具，讓非專業人士也能輕鬆上手。更厲害的是，它支援混合雲架構，還內建了大型語言模型，並特別強化了機器學習維運（MLOps）與大型語言模型維運（LLMOps）的全生命週期管理，強調稽核與治理機制。這些技術就像是為企業打造了一條「智慧應用」的快速公路，確保數據智能能夠被高效、安全地運用。

而 DeepVoice 則是一個專為客戶服務設計的智慧應用，它結合了高準確度的語音轉文字技術與生成式人工智慧，能夠自動分析客戶的情緒與意圖，並產生摘要。想像一下，如果你是客服人員，這項工具能幫你快速掌握客戶的問題核心，大幅提升服務效率，這就是智慧客服的魅力！據中華電信自己的經驗，導入後已顯著提升客服中心的效率。

InventAI 的解決方案不僅在電信內部應用，更在金融、製造與交通等產業取得了實際成效。例如，在金融業，它能縮短概念驗證（PoC）的開發週期；在製造業，則協助建立預測性維護機制，避免設備突發故障。這些成功案例都證明了台灣在人工智慧解決方案上的研發實力與市場潛力。

以下表格總結了台灣主要企業在人工智慧領域的應用範疇與成效：

企業	應用平台	主要成效
中華電信	DeepFlow、DeepVoice	提升客服效率、縮短金融業PoC週期、建立製造業預測性維護機制
聯發科技	MediaTek DaVinci	累積生成式AI經驗、推廣至外部合作夥伴
瑞昱半導體	「人工智慧學習圈」	培養AI基礎素養、推動智慧應用與資料自動化

此外，其他科技巨頭也沒閒著。你可能聽過聯發科技，他們透過內部開發的 MediaTek DaVinci 生成式人工智慧平台（暱稱「達哥」）來累積經驗，並逐步推廣到外部合作夥伴。而瑞昱半導體則鼓勵員工培養人工智慧基礎素養，並透過「人工智慧學習圈」推動自下而上的智慧應用，特別強調累積「具身智能資料」來實現自動化。這些都是台灣企業積極擁抱生成式人工智慧，邁向數位轉型的具體展現。

生成式人工智慧的挑戰與流程再造

雖然生成式人工智慧帶來了驚人的效率提升與創新機會，但它並非萬靈丹，企業在導入過程中也面臨著不少「陣痛」。你或許聽過「幻覺」這個詞，指的是大型語言模型可能會生成聽起來合理但實際上是錯誤或虛構的資訊。此外，還有「偏見」問題，模型可能因為訓練資料的偏差，而產生帶有歧視性的內容。這些都考驗著企業如何確保人工智慧的「可信賴性」。

不過，企業導入人工智慧最大的挑戰並非單純的技術問題，而是遠遠超乎你想像的「工作流程全面再造」。我們常說的「數位轉型」，在這波生成式人工智慧浪潮下，已經不再是優化流程這麼簡單，而是要徹底地「重塑」。如果只是舊流程搭配新工具，可能會導致使用不一致，甚至員工因為不習慣而降低使用意願。

以下列出企業在工作流程再造時需考慮的關鍵因素：

• 整合AI工具與現有系統的兼容性
• 員工對新技術的接受度與培訓需求
• 流程重設後的效率與效益評估

想像一下，當人工智慧真的開始深度參與你的日常工作，企業就必須重新思考：

• 組織架構：哪些部門會因為人工智慧而改變？
• 權責劃分：人工智慧產出的內容，責任歸誰？
• 員工培訓：如何讓員工從「使用者」變成「人工智慧協作者」？

更棘手的是，資安防護的複雜度也急速提升。隨著人工智慧應用範圍擴大，你的企業是不是也面臨著「缺乏完善治理機制」和「跨雲端資安防護不足」的挑戰呢？特別是人工智慧專屬防護的缺乏，以及資料治理上的弱點，例如資料標記作業不夠持續，都增加了不透明性和被攻擊的風險。當企業同時使用多種大型語言模型，甚至混用付費與開源模型時，多樣化的模型使用環境，自然也擴大了潛在的攻擊面。

為了更好地應對這些資安挑戰，企業可以考慮以下策略：

• 建立專屬的AI資安防護措施
• 持續進行資料治理與監控
• 採用多層次的資安防護架構

下表簡單比較了企業在人工智慧導入時，常見的挑戰與應對策略：

挑戰面向	具體困難點	應對策略建議
技術層面	幻覺與偏見問題	導入檢索增強生成技術（RAG）、發展可信賴人工智慧
流程與管理	工作流程全面再造、員工接受度	高層支持、員工培訓、內部試點驗證、逐步推廣
資安與治理	資安防護複雜、資料治理弱點、混合雲環境斷層	建立完善人工智慧治理框架、部署人工智慧專屬防火牆、強化資料安全與合規性
資源與基礎設施	初期算力與硬體投資高	善用國家級算力服務（如國網中心）、人工智慧平台降低門檻

國家級資源助攻：加速台灣智慧升級

面對企業導入人工智慧的挑戰，政府與國家級機構扮演著關鍵的推手角色。你可能會好奇，國家是如何幫助企業跨越這些門檻的呢？

為了全面支援企業AI轉型，以下是國家級資源的主要支援方向：

• 提供高效能的AI運算資源
• 建立AI技術研發平台與生態系
• 推動產學研合作與人才培育

「知識成為一種『製造業』」——中華電信董事簡立峰先生提出的這個概念，是不是讓你對知識有了新的想像？他強調，運算能力將決定一個國家的「知識產能」。這對台灣來說是個重要的啟示：作為硬體製造強國，我們必須善用人工智慧與軟體的力量，來實現彈性製造和遠距管理，這也是應對全球供應鏈變局的關鍵。

國家高速網路與計算中心（簡稱國網中心），就提供了國家級的大型人工智慧算力服務。你可以把國網中心想像成一個巨大的「人工智慧算力基地」，它支援多種圖形處理器（如輝達、英特爾高第、超微圖形處理器），大大降低了企業初期投入硬體投資的門檻。他們還推出了 TAIWAN AI RAP 平台（台灣人工智慧快速應用平台），提供生成式人工智慧應用的雲端開發環境，並積極建構「人工智慧模型市集」與「人工智慧聚落（AI Tribe）」，目的就是為了促進產學研的緊密合作，共同打造健全的人工智慧生態系。

此外，工研院資通所暨服科中心也針對生成式人工智慧的挑戰，積極開發解決方案。他們研究了檢索增強生成技術（RAG）來減少幻覺問題，推動可信賴人工智慧與驗測機制，並透過代理式人工智慧來降低偏見。這些研究都旨在提升人工智慧的實用性與安全性。

以下表格展示了國家級機構在支持企業AI轉型方面的主要措施與成效：

機構	主要措施	成效
國網中心	提供大型AI算力服務、建立AI模型市集	降低企業硬體投入門檻、促進產學研合作
工研院資通所暨服科中心	開發檢索增強生成技術、推動可信AI	減少AI幻覺、降低模型偏見、提升AI安全性
台灣AI RAP 平台	提供雲端開發環境、促進AI聚落	加速AI應用開發、鞏固AI生態系

強化人工智慧準備度與資安防護

全球企業在人工智慧準備度上表現如何呢？根據 F5 的一份報告，全球僅有 2% 的企業表示他們「高度準備」好能夠安全地擴展人工智慧應用，而 77% 處於「中度準備」，21% 則「低度準備」。這份數據顯示，儘管生成式人工智慧已在企業中實際運作，但資安防護和治理機制的成熟度，仍有很大的進步空間。

為了提升企業的AI準備度與資安防護，以下是幾項建議措施：

• 制定全面的AI應用策略與規範
• 加強員工在AI與資安方面的培訓
• 引入先進的資安技術與工具

你可以思考一下，你的企業是否也面臨類似的問題？報告指出，平均每間企業有 25% 的應用整合了人工智慧，而高度準備的企業整合比例更高。更值得注意的是，近三分之二的企業同時使用兩種以上的付費模型，以及至少一種開源模型，平均每個組織就使用了三個大型語言模型。這種「多元人工智慧模型策略」雖然帶來了靈活性，但也無形中擴大了攻擊面，對資安防護提出了更嚴峻的考驗。

儘管有 71% 的受訪者表示已利用人工智慧強化資安防護，但報告也點出一個關鍵問題：人工智慧專屬防火牆的部署普遍不足。這就像是家裡裝了很好的防盜系統，卻忘了給人工智慧這個新成員特別加裝一道鎖。要真正提升人工智慧準備度，我們建議企業可以從以下幾個方面著手：

1. 採用多元人工智慧模型策略：利用不同模型的優勢，但要做好統一管理與風險評估。
2. 擴大智慧應用範圍：不只優化單一流程，更要考慮工作流程全面再造。
3. 強化資安防護與資料治理：特別是針對人工智慧特性，建立完善的治理機制和專屬防護，例如部署人工智慧防火牆，並確保資料安全與合規性。

下表簡單比較了企業在人工智慧導入時，常見的挑戰與應對策略：

挑戰面向	具體困難點	應對策略建議
技術層面	幻覺與偏見問題	導入檢索增強生成技術（RAG）、發展可信賴人工智慧
流程與管理	工作流程全面再造、員工接受度	高層支持、員工培訓、內部試點驗證、逐步推廣
資安與治理	資安防護複雜、資料治理弱點、混合雲環境斷層	建立完善人工智慧治理框架、部署人工智慧專屬防火牆、強化資料安全與合規性
資源與基礎設施	初期算力與硬體投資高	善用國家級算力服務（如國網中心）、人工智慧平台降低門檻

常見問題（FAQ）

Q：台灣企業在導入人工智慧時，主要面臨哪些挑戰？

A：主要挑戰包括技術層面的幻覺與偏見問題、工作流程的全面再造、資安防護的複雜度提升，以及初期算力與硬體投資的高成本。

Q：國家級機構如何協助企業跨越AI導入的障礙？

A：國家級機構如國網中心提供大型AI算力服務，建立AI模型市集，並推動產學研合作，降低企業硬體投資門檻並促進AI生態系的發展。

Q：企業應如何提升人工智慧應用的資安防護能力？

A：企業應建立完善的AI治理框架，部署人工智慧專屬防火牆，強化資料安全與合規性，並採用多層次的資安防護架構來應對多元AI模型帶來的攻擊面擴大問題。

免責聲明：本文僅為資訊性與知識性說明，不構成任何財務、投資建議或推介。任何投資決策應基於個人判斷與專業諮詢。

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