數位政委唐鳳:Open Data只是基礎,下個發展目標是Open API
數位政委唐鳳:Open Data只是基礎,下個發展目標是Open API

亞洲首度以設計政策為主題的國際論壇「2016台北世界設計之都 國際設計政策論壇」於本周末舉行,而10月1日甫上任的行政院數位政務委員唐鳳也首度以真人之姿公開發表演說。提到台灣在開放資料的成績時,唐鳳強調,Open Data其實只是基礎,接下來要努力的目標是Open API。

根據英國開放知識基金會(Open Knowledge Foundation)去年底發表的開放資料評比,台灣的資料開放指數在全球149個國家中排名第一,勝過英國、丹麥、美國、日本等國家,也比2014年的第11名和2013年的36名進步許多。

圖/ 英國開放知識基金會

雖然開放指數獲肯定,但是這個結果與一般民眾的感受卻不完全相同?針對主持人《天下雜誌》副總編輯陳一姍提問,唐鳳表示,台灣早在2005年已有公開資訊相關法令,不過「公開」的意思是大家都可以讀,但不能移作他用。此外,因為是「資訊」,因此只能給「人」看,不能給機器看。可是,開放資料代表的是不僅能「讀」,還能「改」,就算是一本厚厚的預算書,民間也能做成好看的預算視覺化,並建立後續系統。另外,資料的好處是只要格式保持不變,就可以用同一套系統做研究,不需要額外開發,對於十年期、二十年期的比較會有幫助。而由於資料可以互相交換,因此也方便全國性、全球性的對比。

行政院數位政務委員唐鳳
圖/ 蔡仁譯攝

不論從公開變成開放或從資訊變成資料,都需要時間。「我們現在只是把最基本的東西做好,上面長出來的社會上或經濟上的應用,在其他國家也都是五年、十年才能看到非常蓬勃的ecosystem。所以我不覺得一開始就要爭取亮點、爭取有感,而是先把底下的東西做好。」

接下來要做的是Open API

唐鳳指出,當Open Data做好後,下一步要做的就是Open API。「Open Data我們現在做到世界第一。但是所謂的世界第一,只不過是像是每個家戶都有水有電、最基本的程度。接下來我希望我們往Open API的方向走。」

他表示,Open API和Open Data有兩個主要不同之處,第一是「自動發現」(API Discovery)。如果有描述性資料可以告訴大家,網站上所有機器可讀的部分放在哪裡、用什麼方式可以自動界接,這樣一來,只需要寫一支程式就能把所有公務機關網站處理好。

第二則是機器可寫入。他指出,目前的階段只有做到機器可讀,但是對於公務體系來說,除非一開始就約好要用完全相同的結構資料,不然很難做到跨機關的界接。如果能做到機器可寫入,未來申請表格、簽公文系統、報稅時,就不一定得用原本廠商設計的介面,而是可以用機器可讀的介面來做。之後當新的載具出現時,可以接到機器可寫入的端口,不需要全部重寫一遍。當每個系統都具備機器可寫入的概念,就能通通界接到同一地方,做各式各樣的應用。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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