導入 AI 三年,為何有人效率翻倍有人原地踏步?勤業眾信從實戰經驗告訴你:多數企業都錯在這
導入 AI 三年,為何有人效率翻倍有人原地踏步?勤業眾信從實戰經驗告訴你:多數企業都錯在這

生成式AI(Generative AI)從2022年推出以來,席捲了全球的注意力,常見議題從了解GAI的運作原理、能回答什麼問題,能使用在哪些多模態上;再到GPU、半導體產業鏈的蓬勃發展,相關GAI技術與應用的各個角色均被帶動,包含:晶圓製造、算力發展、大模型訓練、GenAI平台等,其中台積電、輝達、OpenAI、Google、微軟、AWS,更是這三年來全球新聞與科技發展重中之重的焦點。

然而,在這些話題發展了三年之後 (撰寫本文時剛滿三年),我們也注意到一路從個人延伸到企業經營者心中的疑問:該如何運用GAI在企業的營運中?廣泛的AI已被運用在各種軟體、硬體、產品功能中,但對於企業數位轉型的議題,帶來了什麼改變嗎?

本文將依據與台灣企業對談經驗與Deloitte轉型研究報告,分享三個角度作為企業推行運用AI數位轉型的參考:

只有AI還不夠!重點是能納入業務流程的哪一環?

GAI是企業界最熱門的話題,但我們發現,僅有AI並無法促使企業啟動轉型,仍跟過去一樣需要考量的是:企業的數位策略、銷售流程、資料狀態整體的考量與搭配,包含業務面、IT投入、員工的AI素養、資安面等,整個企業才有辦法擬定季轉型計畫。

一直以來企業轉型並不是單純資訊科技問題,科技僅是被納入運用的一環;而GAI與過去科技不同之處在於,影響範圍直接擴大到不分部門的每個員工,並且突破了過去做不到的新應用與解決方案,如需要純人工識別的單據或文件,將GAI加上OCR已是相當成熟技術,並可以廣泛利用取代人力閱讀與整理進系統成為資料,這在過去的程式是無法很好解決的場景。

因此議題變成不是導入哪個系統,而是企業的GAI應用重點能納入業務流程的哪一環?行銷流程的費用報銷、加速業務理解公司產品規格,還是物流單據的盤點確認送達客戶端,應用在哪裡才能逐步的提升企業效率?

GAI的應用題目應小不應大,迅速驗證迅速調整才是帶動企業運營優化的契機點。 並且同時依據企業價值鏈挑出希望解決問題的點與想法試行,如將企業流程切分為行銷、售前、售後、客戶服務進行盤點與管理,才能見樹且見林。

企業運用GAI轉型的五階段與策略目標

勤業眾信建議,企業導入GAI可切分為五階段做規劃與觀察:感知、啟動試點、營運、系統化、業務轉型:

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圖/ AI生成圖片

感知:

指的是日常員工在職位上(或鼓勵員工提出),負責的任務有哪些可用GAI替代,特別是任務本質與結果的要求較標準化(如紙本謄寫至系統)、精準度要求不高(非金錢數字的資訊)、重複性高等,企業可從這些效率型任務先挑出測試場景。

啟動試點(Pilot):

第二步,運用企業級的GAI工具或SaaS平台,快速打造試點場景,而非從頭請工程師打造。

啟動試點的關鍵在於清楚定義輸入與輸出結果的期待,並讓適用該場景的員工以最直覺的日常任務進行測試;重點不在於是否可以上線直接取代,而是驗證與回饋意見,以單點的方式進行快速迭代。這也是大部分的企業卡關的階段。

營運:

經過試點之後,由企業跨部門的AI領航團隊,便可規劃將此納入日常標準作業中,並且擴大運用。

定義企業是否成功運用AI,將由這個階段的數量來判斷。根據Deloitte調查,有53%的企業期待應有20-30%數量可從試點進入運營階段。

系統化:

透過試點與納入營運兩階段的實質驗證,建議以「端到端」流程高度的視角進行管理。轉換思維將流程改為 人機協作 為主,並思考整個流程再重新設計的可能性,包含改造既有或創造新系統流程。

業務轉型:

員工、系統、AI三個要素是企業未來產生價值活動的資源關鍵,當既有價值活動透過新系統優化,營運的成本大幅下降,企業功能組織的運作分工將可以被重新定義,衍生過去沒有的新型業務。

成敗的關鍵不在於自動化,而是能否重新設計端到端流程

在勤業眾信最新發布的《2026科技趨勢》(Tech Trends 2026)報告指出,38%的企業正在進行AI試點,但僅有11%真正將AI部署到正式環境中。同一份研究也顯示,在策略面上,42%的組織仍在制定AI路線圖,另有35%完全沒有相關策略。這些落差說明,多數企業在AI從概念驗證走向規模化落地時,仍卡在策略與組織準備度不足。

Gartner亦預測,到2027年將有超過40%的智慧代理專案被迫終止,關鍵原因之一是企業只是用AI去自動化已經失效、過時的流程,而不是趁機重新設計整體營運模式。

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圖/ AI生成圖片

HPE財務長Marie Myers一語道破成功之道:「我們希望選擇一個能夠真正實現變革的端到端流程,而不僅僅是解決某個痛點。」真正決定成敗的關鍵,不在於自動化多少,而在於是否願意從頭重新設計端到端流程。

2026年GAI科技的成熟,應用正從個人使用走向企業級場景,這一年很可能是企業AI營運元年。企業可運用的數位策略工具與方法將更為多元且複雜,對內部營運的影響層面也遠超過以往,從流程設計、治理機制到風險控管都被迫重新思考。

在這個背景下,如何對 GAI 及既有相關科技建立正確理解,將其系統性地納入整體企業數位策略之中,並以有效的方式治理與管理,將成為經營團隊在各自產業、甚至跨產業競爭時,與對手拉開差距的關鍵。

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圖/ AI生成圖片

(本文作者為:勤業眾信科技與轉型服務部門 數位客戶服務線 洪吉維 執行副總經理)

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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