412期・產經情勢

數據與風險  AI治理兩大關鍵

從企業痛點切入  建立AI治理規範

◎撰文／葉惟禎　圖片提供／Shutterstock

「隨著生成式AI橫空出世，企業界對AI更多的感受是焦慮，對政府單位亦是如此。」台智雲AI超算加速器計畫執行長周秉輝開宗明義指出，AI技術的快速發展，使企業在營運、決策和創新中愈來愈依賴AI系統。然而，AI的廣泛應用也帶來了諸多挑戰，AI治理成為企業不可忽視的關鍵議題。

數位化轉型加速  人才缺口擴大

當前全球政經情勢劇烈變化，不僅左右國際間的權力博弈，更影響企業的全球布局。美國總統川普的無法預測，對企業的全球競爭韌性造成極大挑戰，不只可能衝擊台美貿易，更考驗企業領導人的危機處理能力。

人工智能董事長張榮貴指出，隨著生成式AI、大數據、物聯網等科技的快速發展，企業在訂單管理、生產製造、物流運輸到客戶服務等環節都面臨升級改造。而台灣少子化、高齡化人口等問題，不只對生產造成壓力，在經營管理面上，現階段面臨AI治理與應用能力的專業人才不足，成為轉型一大瓶頸。

面對挑戰，周秉輝認為企業更應導入AI，做為決策的核心依據，其目的在於：

Point1｜增強應變速度：

生成式AI可快速搜集和分析大量數據資料，協助企業縮短情蒐時間，加快決策的反應速度。

Point2｜降本增效：

生成式AI支援多國語言，能幫助企業降低跨國溝通的成本及障礙，加快國際業務交流的速度，從而增加國際競爭優勢。

相對過去的數位轉型，現今企業導入AI的困難度更高，主因在於AI需要高品質資料與算力，並非單靠買套系統就能解決現有問題，且投資AI須是長期持續，非一次性導入。

而AI模型的訓練需要持續餵養數據，許多企業即使已數位化多年，其資料或格式可能尚未得到有效的整合和梳理。

天新資訊總經理陸朝中憑藉超過15年的雲端CRM系統顧問及導入經驗，指出「AI作為企業智慧代理，其價值關鍵在於數據的收集與整合。」尤其企業在導入AI的過程中，主要挑戰集中於預測的準確性與有效性。面對多元化的客戶需求，如何建立可靠的共識，是內部決策的一大難題。

許多企業領導人聽到需要整理之前積累的大量資料，便影響導入AI的決心。尤其生成式AI技術的創新性極高，企業難以預測整體建置成本及後續的資源投入，因此有所遲疑。

生成式AI的出現，使應用場域迅速擴張，既涉及到組織決策權限與流程重設，也引發倫理、法規與信任等更高層級的挑戰。根據麥肯錫的報告，超過60％的企業在導入AI時面臨的主要挑戰，包括：數據品質、技術透明度和法律合規性。對企業而言，若未能妥善治理AI技術，可能導致重大的法律責任與財務損失，因此企業高層對AI產生恐懼與不信任的抗拒心理。

AI技術的快速發展與複雜性，使企業決策者難以在短時間內建立完整的認知框架，且缺乏成功案例的參考與專業顧問的引導，也讓企業在評估AI投資時顯得躊躇不前。企業對AI的抗拒，主要源於對AI技術的認知不足。

隨著生成式AI、大數據、物聯網等科技的快速發展，從訂單管理、生產製造、物流運輸到客戶服務，各個環節都面臨升級改造。

找出實際需求  從解決痛點切入

周秉輝觀察，企業導入AI的觀念常以「如何使用AI創新」為出發點。然而，AI治理的真正關鍵為「資料治理」與「風險管理」，若以此為基礎，從自身的實際需求出發，由「哪些痛點急待解決」開始尋找AI解方，將更容易釐清應採用何種AI工具，看到具體成效後，進而建立使用AI的信心。

以化學濾網供應商鈺祥企業為例，過去在顧客管理及日常業務工作，普遍依賴Excel進行工作記錄與管理。雖相對簡便，但追蹤與評估工作完成度方面卻顯得馬虎，因此決定導入整合工具平台，不僅有效整合資料，促進跨部門的溝通與交流，讓累積的數據發揮更大效用；同時藉由AI協助資料整合與風險判斷，使工作效率提升，決策過程也更透明有效。

此做法優勢能先確保AI的應用與企業的實際需求高度契合，提高解決方案的有效性和實用性。其次，透過解決具體的問題，企業能更直觀地看到AI技術帶來的實際效益，有助於量化投資回報，也能增強企業對AI技術的信心。這種漸進式導入能降低技術轉型的風險，使企業在探索AI應用的過程中，逐步積累經驗和技術能力。

真正的AI轉型並非追求技術升級而升級，而是應該從解決痛點出發。透過分析判斷並針對痛點應用AI技術，才是企業運用AI的真正意義。

過去傳統紡織業需要剪裁實體樣布耗時耗力，更存在溝通障礙，台通紡革命性的AI數位化系統只需透過一般掃描設備，就能將實體布料轉化為高度精準的數位化布料。

善用外部團隊  協助企業AI轉型

在產業發展面，克服企業高層的AI恐懼心理，有助於加速企業的數位轉型進程，更能促進整體產業的創新發展。周秉輝強調：「AI技術的應用已成為企業競爭力的重要指標。企業領導者需要以更開放的心態擁抱AI，才能在未來的數位經濟中保持競爭優勢。」

面對挑戰，台智雲AI超算加速器憑藉其前瞻性的布局，為台灣產業界提供關鍵的解決方案。自成立以來，台智雲已成功培育輔導逾百家本土AI新創企業，建立起完善的AI人才生態系統，並積累豐富的產業應用實例，有效協助各產業領域的企業進行AI轉型。

周秉輝指出，「2024台灣AI新創地圖」即是發掘台灣優秀的AI新創。舉例來說，此地圖收錄多家專注於數據治理的企業。這些企業不僅提供傳統的資料整理服務，幫助企業將零散的數據資源轉為結構化、標準化的數據資產，更從數據整合到分析，為AI模型訓練和應用提供堅實的基礎。

此地圖不僅是台灣AI新創實力的展現，更扮演供給與需求兩端的「媒合平台」，提供國內外企業和投資人一個能全面掌握台灣AI新創發展的入口，協助企業進行AI轉型。

生成式AI已成為企業創新與轉型的關鍵工具。許多企業已透過「2024台灣AI新創地圖」所串聯之優秀新創團隊，在研發、行銷與產業轉型等層面實現效率提升與價值創造。

1.產業轉型：解決產業痛點

傳統紡織業研發新布料時，通常需要剪裁實體樣布，並附上文字說明，再寄送給品牌客戶進行評估。此方式耗時、耗力，更存在諸多溝通障礙。例如，當設計師位於義大利時，僅能憑藉實體樣布來想像布料製成服裝後的效果，既缺乏效率，也難以精確傳達設計意圖。

而台灣通用紡織（下稱台通紡）創新開發出一套革命性的AI數位化系統，只需透過一般掃描設備，就能將實體布料轉為高度精準的數位化布料。而這些數位化布料能無縫對接全球主流設計軟體，讓設計師能直接在數位平台上進行創作與模擬。

值得一提的是，其數位化布料並非簡單的平面圖像，而是具備高度真實感的3D模擬。系統能精準呈現布料的垂墜感、光澤度、質料等物理特性，讓設計師在數位環境中準確預測布料製成服裝後的效果，大幅提升設計效率，更減少實體樣布製作與寄送的成本與時間。

台通紡這套AI數位化系統，已獲得眾多國際知名品牌的青睞，這些品牌在使用該系統後，加速產品開發流程，更提升設計的精準度與創新性。

為了進一步優化行銷成效，台通紡開發出「AI輿情監測與預測系統」，具備即時追蹤與深度分析功能，能即時分析消費者評論、社群媒體討論及新聞報導等多元數據來源，並透過機器學習演算法，預測市場趨勢與消費者行為變化，使台通紡得以迅速掌握消費者偏好與市場動態，並即時調整行銷策略。

「唯有建立完善的規範與使用準則，方能有效形塑產業格局。」周秉輝強調，產業規範不僅是產業形成的基石，更是塑造或重塑產業結構的關鍵要素。如台通紡將AI治理策略運用在紡織業，從產品開發到行銷推廣，有效提升企業管理效能。

數位化布料具備高度真實感的3D模擬，系統能夠精準呈現布料的垂墜感、光澤度、質料等物理特性，讓設計師在數位中就能準確預測布料製成服裝後的效果。

2.研發：進行產品初步設計與法規分析

在研發階段，團隊需要絞盡腦汁地思考如何將創意轉化為實際產品，現在研發人員可借助AI協助完成部分工作。例如，AI可以幫助進行初步的產品設計與分析，從而減輕研發人員的負擔。

舉例來說，奇事美化妝品（Kiss Me）在開發針對亞熱帶地區肌膚保養的產品時，研發人員只需向AI提供明確的指令與需求，例如針對的肌膚類型、氣候條件等，AI即根據指令生成初步的產品方案，研發人員只需依據其創意與專業判斷，對其進行評估與調整，以確保產品符合市場需求。

此外，AI在法規遵循方面也能發揮重要作用。畢竟不同國家的法規要求各異，企業需要確保產品符合各地的法律標準。AI可協助進行法規的查詢與比較，提供初步的分析報告，但最終的決策仍需由專業人員來完成。

3.行銷策略：個性化內容與精準投放

在行銷領域，生成式AI能創造高度個性化的內容，提升用戶體驗與品牌黏性。AI可以根據用戶的偏好與行為數據，自動生成符合其需求的廣告文案、社交媒體貼文甚至產品推薦。此外，AI還能透過自然語言處理技術，即時回應客戶查詢，提升客戶服務效率。透過精準的數據分析與內容生成，企業能更有效地觸及目標受眾，提升行銷投資回報率。

比如奇士美化妝品的行銷部門，針對不同產品與年齡層的消費者，必須精準掌握其語言風格與需求，這就需要專業的行銷工具與策略來支援。然而，並非每位行銷人員都能勝任這項工作，而運用生成式AI，即能自動生成符合目標客群語言風格的行銷文案，打動目標客群，「這套系統的文案生成能力獲得業界廣告公司的認可，顯示其技術可達業界水準。」

在持續變化的數位世界中，利用AI技術訂定經營策略，已成為企業提高競爭力的重要手段。未來企業須充分理解AI的應用場景與技術優勢，制定出切合自身發展需求的AI戰略，同時落實AI治理，才能確保這些應用真正為企業帶來永續的競爭優勢。■

在開發針對亞熱帶地區肌膚保養的產品時，研發人員只需向AI提供明確的指令與需求，例如針對的肌膚類型、氣候條件等，AI即可根據這些指令生成初步的產品方案。