做過 AI 專案的人最怕 AI？KPMG 數位長賴偉晏揭台灣 5 大產業 AI 導入的挑戰與未來
專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：李昀蔚
「企業不能為了 AI 而 AI，必須知道 AI 到底要支撐什麼樣子的未來，才能走得長、走得遠、走得久，」本集《全新一週》邀請 KPMG 安侯建業數位長、顧問服務部執行副總經理賴偉晏，深入解析 KPMG 發布的《台灣產業 AI 應用趨勢與展望報告》內容亮點，以及對台灣企業導入 AI 現況的深刻洞察。
《台灣產業 AI 應用趨勢與展望報告》在 2024 年第四季完成調查，調查對象涵蓋 200 多位橫跨科技、金融、製造、零售、健康照護與生技產業的高階領導人。「有超過五成的企業回覆，他們已經在發展 AI，」賴偉晏指出，企業願意提高發展 AI 的預算並投入更多資源，這是相當正面的趨勢。
然而在正面趨勢背後，KPMG 也觀察到一些隱憂。賴偉晏分析，企業除了煩惱人才從哪裡來，培養人才後無法留才的狀況，更是一大挑戰。另一方面， AI 導入初期的效益多體現在提升效率的面向，例如服務時間減少、作業成本降低，如果在企業 AI 轉型初期就與財務成果緊密連結，很容易走向失敗。
五大產業導入 AI 的現況與挑戰
「運用 AI 比例最高的是零售業，大概有接近六成的零售業都說自己已經開始使用 AI，」賴偉晏說明，《台灣產業 AI 應用趨勢與展望報告》特別針對零售、科技、金融、工業、健康照護與生技五大產業，梳理導入 AI 期望解決的問題及帶來的具體效益，其中零售業很早就利用數據進行 SEO、SEM 和精準推薦等應用，因此對於初階 AI 應用有較高的熟悉度。不過，零售業毛利率普遍較低，這也使得他們難以支持更深層次、科技含量更高的 AI 投資。
AI 導入率第二高的是科技產業。儘管台灣科技業在 AI 晶片和 AI 伺服器製造表現出色，但在自身 AI 應用落地方面卻存在「知與用」的明顯落差。此外，科技產業許多業務涉及高機敏性，為保護客戶資料，底層數據的穿透性和標準化建構也會因此受限。
至於多年積極擁抱雲端、數據和 AI 的金融業，創新步伐非常快。近年金管會也積極推動「負責任的創新」，要求金融業在創新與風險管理之間取得平衡，就像必須同時踩油門和煞車一樣，要從法規、客戶體驗與內部治理的角度進行考量。
工業領域雖然 AI 導入進度相對較慢，但可以依循華碩將 Digital Twins 服務化的模式，開始讓「製造業服務化」，成為協助其他企業轉型的角色。
最後，健康照護與生技產業遭遇的常見挑戰，是醫療系統普遍老舊，同時 AI 與醫療結合必須極度精準，且不能損害病人權益，這正是傳統系統環境下追求創新的「美麗與哀愁」。
「真正害怕 AI 的人，是曾經做過 AI 專案的人」
「什麼樣的人最排斥 AI？我們的調研發現，其實真正害怕 AI 的人，是曾經做過 AI 專案的人，」賴偉晏分析，這些害怕 AI 的人，過去可能是大力擁抱 AI 的人，只是在不成熟的技術、商業思維與組織交惡的狀況下推動 AI，導致自己渾身是傷，最終將熱情消磨殆盡。因此，KPMG 透過抗拒 AI、擁抱 AI、中立等心態為人才分類， 並期待將有熱情、有擔憂的人都變成「AI 中立者」，才能讓所有人都用比較正確的方式評價 AI 。
《台灣產業 AI 應用趨勢與展望報告》也特別邀請數位發展部部長黃彥男、金融監督管理委員會金融市場發展及創新處處長胡則華、台灣微軟總經理卞志祥、國泰金控副總經理暨國泰世華數據長梁明喬、財團法人人工智慧科技基金會執行長溫怡玲，以及簡立峰博士等六位 AI 專家，剖析未來 AI 發展趨勢。
「我認為每間企業早就有 AI，只是取決於怎麼定義 AI，」賴偉晏強調，企業進行 AI 轉型時，很重要的是先勾勒應用場景，一旦應用場景變得更清晰，也會讓溝通更順暢，進而加速驅動 AI 成為企業的 DNA 與商業語言（Business Language），真正實現企業 AI 藍圖。
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