10大AI關鍵技術有哪些?邊緣AI、AI代理、數位孿生⋯資策會揭「台灣模式」方向
10大AI關鍵技術有哪些?邊緣AI、AI代理、數位孿生⋯資策會揭「台灣模式」方向

考量國際觀點和技術不一定切合台灣產業需求,資策會11月7日舉辦「2024 STI TECH DAY」上,首度公布台灣版本的「2025 10大AI關鍵技術與趨勢」。

「我們盡量順著國際大廠研發的方向,但不去做他們正在衝的事,而是考量台灣優勢。」 資策會軟體院資深策略總監王義智表示,當前全球AI產業討論熱度最高的大型語言模型(LLM)、邊緣AI(Edge AI)與AI代理(AI Agent)也在關鍵技術清單中。

不過,軟體院嘗試梳理出「台灣模式」的優勢方向,關鍵在於「語言模型縮小化」。

「適合台灣」的10大AI關鍵技術

要在全球AI浪潮下同中求異,王義智表示,「2025 10大AI關鍵技術與趨勢」清單的產生過程是「見天地、見自己,之後見眾生。」

資策會首先從20至30個國際技術報告,抓取數百項AI技術趨勢,再結合五個研究中心同仁和外部專家學者的意見,根據普及度、研發可行性、未來效應、產業應用度和技術缺口等指標,篩選適合台灣政策與產業環境的10項AI關鍵技術:

-邊緣AI (Edge AI)
-虛假訊息檢測
-企業大型語言模型 (Enterprise LLM)
-數位孿生 (Digital Twins)
-AI增強開發 (AI-Augmented Development)
-人工智慧代理 (AI Agent)
-混合式 AI (Hybrid AI)
-6G與低軌衛星
-大型語言模型部署優化的系統整合
-AI信任、風險和安全管理

以邊緣AI來說,資策會軟體院研發微型機器學習(Tiny ML),將LLM的參數與訓練資料減少,應用於特定的情境,並在PC或是手機運行。同時,資策會也會將Tiny ML服務推廣到智慧工廠、智慧安防、 智慧城市等領域。

此外,未來LLM開發的另一項重點在於多模態,資策會軟體院院長蒙以亨認為,人工智慧生成內容(AIGC)未來10年發展的重點,首先是擅長處理時間序列、層次與結構性資料的大型圖像模型(LGM)會崛起,不只文字內容,LGM能將不同資料關係視覺化。因此,資策會對LLM的部署將深入至多媒體與更精細的影像,並配合企業領域進行微調,建立專屬模型應用。

近期受到廣泛討論的AI代理,同樣能受益於小模型。為了解決AI代理的可信度與成本等問題,資策會以客製小模型自動檢查AI代理的輸出結果,除了運算成本降低,也能夠提供資訊參考來源,提高AI代理可信度。

而資策會作為第三方協力角色,蒙以亨期待能為台灣產業建構AI生態系,其中一項任務便是打造「公共智慧服務基盤」,讓既有的好模型能夠成為軟體基盤,提供企業可以在模型基礎上稍微修改應用。

此外,王義智亦補充,目前資策會正在和國內PC大廠合作,協助縮小、調整模型參數,以應用在AI PC上,未來資策會也會朝此方向深耕,與台灣企業合作。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #資策會 #AI
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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