AI長到底在做什麼?USPACE AI長實戰經驗分享:我如何用AI解決員工最痛的繁瑣工作
AI長到底在做什麼?USPACE AI長實戰經驗分享:我如何用AI解決員工最痛的繁瑣工作

隨著人工智慧從話題熱詞轉向落地應用,企業面臨的挑戰已不再是「要不要導入AI」,而是「誰來負責」及「如何變現」。

2026年1月,第181場創業小聚以「AI長(Chief AI Officer)」為題,聚焦這個在企業圈與新創圈引發熱議的新角色,邀請USPACE AI長曾明賢,以及shosho與Kardomo兩組新創團隊,共同探討從企業治理到產品開發,AI如何重塑組織的運作邏輯。

AI長是什麼?對企業的意義是?

以「共享停車」起家的USPACE,憑藉IoT智慧地鎖技術,將版圖從零碎車位拓展至指標性停車空間,近期更進一步整合機場接送UGO、租車、代駕等多元服務,推出USPACE Premium訂閱制。面對服務生態系的快速擴張與日益龐雜的營運需求,USPACE意識到必須導入更具系統性的AI策略以強化基礎建設,因此邀請曾明賢擔任AI長,期盼透過技術賦能,驅動組織效率升級。

然而,對大多數企業而言,AI長仍是一個模糊的概念。USPACE AI長曾明賢在活動中直言, AI長的角色並非單純的技術開發,而是「提供辦法、機制與平台」的基礎建設者 。他為自己設定了明確的量化KPI:協助技術開發提升1.5倍效率、在內部培養出5位非技術背景的程式開發者,並解決至少3成的客服問題。

曾明賢指出,AI導入的最大阻礙往往不是技術,而是員工「沒有時間」。因此,他主張先創造「餘裕」,透過AI解決員工最痛的繁瑣工作,才能談後續的文化建立。

所謂創造餘裕,就是由AI長率先親自動手,幫同仁解決問題。一但問題解決,團隊獲得AI帶來的效率提升後,才可能相信AI的能力,並且逐步建立AI文化。

實際成效:財務部門月省8個工作天、客服部門一年大省近80幾萬成本

他舉出兩個剛加入USPACE解決的實際案例,財務部門過去每週需花費兩天處理停車場金流對帳,經由他協助導入自動化程式後,作業時間縮短至20分鐘,單一流程每月便為公司省下8個工作天。另一個則是客服部門,透過導入新技術重寫AI客服系統,將原本每月高達7萬元的營運成本降至不到1,000元,一年為公司省下約80幾萬元。

設立AI長確實為USPACE提升內部工作流程的效率,曾明賢坦言,一個公司是否適合設置AI長,要考量公司規模是否有50人以上、且有多個事業單位同時導入AI,並且視AI發展為核心業務,才需考慮設立此職位來統籌基礎建設與策略;在此之前,由技術長兼任或聘請外部顧問,或許是更具成本效益的選擇。

導入AI最大挑戰是什麼?

曾明賢採取「三部曲」策略,將 AI 文化一步步導入 USPACE
圖/ 陳俐卉攝影

不過,建立起AI文化時,最常遇到的一大挑戰是:技術部門與非技術部門的矛盾。

曾明賢觀察到,非技術人員擁有最貼近現場的領域知識(Domain Knowledge),是受惠於AI最大的一群人,但技術人員擔心非專業的程式碼會破壞系統穩定性或造成資安風險。

為了化解這場信任危機,曾明賢在基礎建設上,建立「技術防火牆」與「自動化部署環境」。除了解決非技術人員不懂伺服器維護的難題,也確保所有的實驗與開發是在受控的安全環境中進行,讓技術部門不必擔心核心系統被誤觸,從而願意釋放權限;他也協助願意投入開發的非技術人員,將AI指令轉換為正確的技術語言,如:建議規劃部門改用JavaScript生成停車場圖,讓領域專業能精準落地。

而在AI文化推動上,則採取「三部曲」策略:從一對一諮詢(One-on-One)開始,協助個別員工解決痛點並產出成功案例;接著在週會進行案例分享,利用同儕效應讓內部氛圍產生學習與使用AI的動力;最後才舉辦工作坊進行規模化教學。

當所有人都學會運用AI後,AI長還有存在的必要嗎?

曾明賢提到「我們其實在訓練AI來踢自己一腳」,最終目的是建立一套能讓企業自主運作的AI系統,目前的AI應用多停留在員工被動提問、AI被動回答的層次,但他心中的藍圖是讓AI具備「主動治理」的能力,例如:在技術維運上,當系統出現Bug,AI應能主動撈取系統紀錄進行修復,工程師隔天上班僅需進行審核;在商業決策上,AI能全天候監控停車場數據,主動判斷並執行調價策略。

當這套能自我優化及監控的自動化迴圈建成,負責「導入與基礎建設」的AI長也就完成階段性任務,或許這個職位將功成身退。

shosho:在十倍速開發的時代,尋找60分產品海中的護城河

對於連續創業家黃建翰與蔡欣錡而言,AI的出現徹底改變創業的節奏。這對曾打造千萬下載量Goodnight的創業拍檔,在離開SoundOn集團後,選擇回歸初心,開發主打「情緒樹洞」與「慢社交」的App——shosho。

shosho團隊深刻體會到AI帶來的紅利。創辦人分享,過去coding遇到問題需要花時間在Stack Overflow(由美國工程師架設的程式設計查找網站)查找,如今透過AI輔助,開發速度提升10至20倍。而且,對於UGC(用戶生成內容)平台最頭痛的內容審查,AI已能取代1到4人的審查人力,大幅降低營運成本。

shoshp 是一款致力於結合心理學洞察與數位技術,打造能長期陪伴使用者的產品與社群的App
圖/ 陳俐卉攝影

然而,這種便利也帶來新的焦慮。「你會發現市場上充斥著很多60到80分的產品。」黃建翰坦言,AI讓開發變快,但也讓抄襲變得更容易,競爭對手可以迅速複製出類似的功能。因此,shosho選擇不走演算法流量的老路,而是專注於「品牌氛圍」與「心理安全感」的營造,試圖在同質化嚴重的市場中,築起一道基於情感連結的護城河。

Kardomo:不只是追星,用AI實踐「極速試錯」的學生創業學

去年獲得日本World Student Pitch第一名的學生團隊Kardomo,則展示Z世代如何利用AI彌補經驗與技術的不足。Kardomo執行長林彥穎坦言,由於團隊並非全職資深工程師,因此透過全員訂閱AI開發工具,利用AI協助撰寫程式碼、收集資料與分析用戶行為。

「在產品測試階段,很多事情想太多再去做反而不是件好事」林彥穎提到,產品一開始側重在「追星紀錄」的遊戲化體驗,然而進到市場驗證階段,卻收到使用者們更重視「粉絲圈的認同與社群感」的回饋。團隊在收到這個需求後,快速將產品往「經營社群感」定位,透過Vibe Coding,讓他們能在一個月內開發出整合行事曆與小卡圖鑑的App,再快速丟回市場驗證。

KARDOMO 致力於打造台灣 K-pop 粉絲社群,透過整合偶像行程、活動地圖與粉絲互動機制,讓零
圖/ 陳俐卉攝影

AI的出現除了加速MVP的產出,也讓他們能以最低的成本進行試錯。AI讓這群學生創業者擁有與時間賽跑的本錢,在沒有龐大資源的情況下,依然能精準捕捉到粉絲對於「資訊焦慮」與「同好認同」的真實需求。

本文授權轉載自創業小聚,作者為吳珮綺

關鍵字: #創新創業
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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