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2025 年企業 AI 導入趨勢報告

  • Writer: 柒 吴
    柒 吴
  • Jul 7
  • 14 min read

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導言


 2023-2024 年企業在不同 AI 類別上的支出成長趨勢，顯示企業 AI 投資正從試點轉向大規模執行。近年來人工智慧（AI）技術突飛猛進，特別是 2022 年以來生成式 AI 的蓬勃發展，讓企業紛紛將 AI 視為數位轉型的核心動力。2024 年被視為「生成式 AI 元年」，企業對 AI 的投入從實驗階段加速走向實踐：當年全球生成式 AI 相關支出已飆升至 138 億美元（2023 年僅 23 億），顯示企業正將 AI 納入核心業務戰略。調查亦顯示，高達 72% 的企業決策者預期未來將在更多部門廣泛採用生成式 AI。總體而言，AI 從過去的前瞻概念迅速轉變為各產業提升競爭力的關鍵工具。



各產業導入現況與應用


AI 的商業應用已滲透至各行各業，但不同領域的著力點各有側重。以下綜述科技、製造、金融、零售等產業的 AI 導入現況與生成式 AI 應用實例：


科技業

科技產業一向領先採用 AI 技術，特別在軟體開發領域，生成式 AI 已深度融入工作流程。許多軟體公司為開發人員部署了 AI 程式碼助理（如 GitHub Copilot、Google PaLM-Coder 等），協助自動補全程式碼、產生函式和檢查錯誤。調查顯示，超過一半（51%）的企業已導入此類 AI 編程助手，開發者成為生成式 AI 的最早受益者之一。實證研究亦指出，利用 AI 助手能讓程式開發效率提升約 20~30%，減少重複性工作並提升工程師滿意度。除了研發流程，科技公司也運用生成式 AI 強化產品功能（如搜尋引擎加入對話式回答、辦公軟體整合 AI 助手），全方位提高創新速度。


製造業


製造領域則聚焦於將 AI 應用在生產自動化與品質管控上。傳統上製造業已使用機器學習做設備預維護和瑕疵檢測，如今生成式 AI 正協助工程師進行產品設計優化、製程資料分析和知識文件生成等任務。例如，AI 可根據歷史生產數據自動產生改善生產流程的建議，或為一線人員提供對話式的操作支援。生成式 AI 投入也大幅成長：根據 Infosys 報告，製造業在 2024 年的生成式 AI 花費達 24 億美元，較前一年翻了一倍，顯示業者普遍認為這項技術對保持競爭力極為重要。晶圓代工等先進製造更是借重 AI 提升良率與效率——臺積電透過智能檢測與診斷優化製程，成功在提升良率、縮短研發周期及降低成本等方面取得顯著成效。



金融業


金融服務業向來是 AI 應用的積極倡導者，涵蓋從風險控管到客戶服務的廣泛場景。一方面，銀行和保險公司採用機器學習演算法進行詐欺偵測、信貸風險評估和投資組合優化；另一方面，生成式 AI 正改變金融從業人員的日常工作。例如，許多金融機構部署了智能客服機器人與理財聊天助手，即時回應客戶查詢並提供理財建議，提升服務效率與客戶體驗。同時，生成式 AI 強大的文本處理能力大幅加速金融資訊分析：德意志銀行開發的 AI 工具「DB Lumina」可以在幾秒內將 400 頁的冗長金融報告摘要成 3 頁重點，讓交易員和顧客快速掌握要旨——過去分析師可能需要數天才能完成的研究工作，如今幾分鐘即可完成。此類應用顯著縮短了金融產品研發和決策的時間。此外，金融機構也開始運用生成式 AI 協助程式設計、自動產生合規文件及市場行銷內容，使各業務單元均受益於 AI 帶來的效率提升。


零售業


在零售和電商產業，AI 正被廣泛應用於個性化推薦、供應鏈最佳化和智慧客服等方面。透過機器學習分析顧客行為數據，零售商可以實現千人千面的產品推薦和動態定價，提升銷售轉化率。如今生成式 AI 更進一步應用於行銷內容創作與顧客互動：例如，電商平台利用 ChatGPT 類模型自動生成商品文案、促銷資訊和社群帖文，減輕行銷人員的撰稿負擔；實體零售則推出對話式 AI 顧問，提供虛擬導購服務。臺灣家樂福即是一個案例：該公司在賣場上線了由生成式 AI 驅動的**「AI 侍酒師」應用。顧客與這個對話機器人交流後，AI 能即時從數千款葡萄酒資料中挑選符合顧客喜好和預算的酒款，並提供詳細介紹與餐點搭配建議。此類創新應用不但提升了顧客體驗，也有助於帶動相關產品的銷售成長。整體而言，零售業透過 AI 實現更加精準營銷與高效供應鏈管理**：從自動預測補貨到智能客服 24 小時在線，皆提高了營運效率與顧客滿意度。


企業導入 AI 的常見痛點與挑戰


儘管 AI 前景誘人，企業在導入過程中面臨不少挑戰，需要審慎規劃並克服各種障礙。根據相關分析，當前企業導入 AI 最常見的痛點可歸納為以下幾項：


  • 資料品質與偏差風險：AI 模型的效能取決於訓練數據的品質。如果企業缺乏大量高品質且具代表性的數據，模型輸出可能不可靠甚至產生偏見。此外，不同行政單位或系統間的資料孤島現象，也讓資料取得與整合更加困難。

  • 隱私與安全顧慮：在處理客戶個資與機密商業資訊時，AI 應用必須遵循嚴格的隱私保護和資安規範。如果資料使用不當，將面臨法規處罰和商譽風險。企業需確保資料加密、存取控制等措施到位，同時防範 AI 模型可能遭受的對抗攻擊。

  • IT 基礎建設與系統整合：許多企業的現有 IT 架構無法直接支撐 AI 所需的高性能運算與海量存儲需求。老舊系統的相容性問題也讓 AI 解決方案難以無縫併入現有流程。企業往往需要升級基礎設施（如導入雲端或邊緣運算）並調整軟體架構，才能順利部署 AI。

  • 投入成本與 ROI 壓力：推動 AI 專案往往意味著可觀的前期投入，包括購買軟硬體、雲端資源，以及聘僱專業人才等開支。同時，AI 導入的投資報酬（ROI）未必能立竿見影，決策高層可能對短期內看不到明顯收益感到猶疑。據統計，2024 上半年全球企業在 AI 部署相關的硬體花費同比激增 97%，達 474 億美元。如此高昂的成本使企業更需要審慎評估效益並逐步推動，以降低財務風險。

  • 人才與技能缺口：AI 領域的專業人才（如資料科學家、機器學習工程師、AI 策略顧問等）供不應求，導致企業在招募和留任方面面臨挑戰。同時，現有員工普遍缺乏 AI 開發與應用的技能，需要透過培訓進修來縮小能力差距。如果企業無法建立一支熟悉 AI 的團隊，相關專案將難以持續推進和落地。


上述痛點往往互相關聯，加大了 AI 導入的複雜度。例如，缺乏人才會導致數據治理不足，進而引發模型偏差與風險；又如，預算有限可能限制基礎建設升級，導致系統整合困難。因此，企業在導入 AI 時需有通盤規畫，針對這些挑戰制定因應之道。


實際效益與商業價值


儘管充滿挑戰，成功導入 AI 的企業已開始體驗到實質的效益，證明 AI 能創造可觀的商業價值：


  • 營運效率大幅提升：AI 善於自動化處理繁瑣且重複性的任務，減少人工錯誤並加快流程。例如，上述德意志銀行的案例中，AI 幾秒鐘就完成了原需人工數天的報告分析。又如在軟體開發中，引入 AI 助手讓程式碼撰寫與測試速度明顯加快。同樣地，製造業透過 AI 優化生產調度也能縮短生產週期。這些效率增益讓企業可將人力資源釋出，用於更高價值的創新和決策工作。

  • 營運成本下降：隨著效率提高，單位任務的成本隨之降低。AI 自動化流程可節省人工作業成本，且透過預測性維護降低設備故障停機損失。此外，AI 有助於減少錯誤和瑕疵，節約原料與品質損失成本。一些早期採用者發現，每投入 1 元於 AI 技術，平均可獲得約 3.7 倍的投資回報。整體而言，AI 幫助企業用更少的資源創造更多產出，長期可帶來顯著的成本優化。

  • 產品開發加速與創新：AI 提供了全新的研發工具，能極大縮短產品開發週期。例如，研發團隊利用生成式 AI 自動產生設計原型或代碼框架，加速了概念驗證和迭代。此外，AI 可從大量數據中發掘洞見，啟發新的產品功能和商業模式。透過 AI，企業能更快地回應市場需求、推出創新產品，搶占市場先機。

  • 強化客戶體驗：AI 幫助企業以更個性化、即時的方式服務客戶。智能客服機器人可以 24 小時不間斷提供諮詢，及時解決客戶問題並提升滿意度。電商網站運用 AI 分析用戶喜好來推薦商品，使顧客更容易找到所需，提高購物體驗。金融業利用 AI 快速審批貸款與理財建議，縮短客戶等待時間。這些應用都使客戶體驗更順暢、有溫度，進而提升品牌忠誠度和商業轉化率。

  • 資料驅動的洞察：AI 善於從海量資料中找出規律與洞見，有助於優化決策。管理階層可以透過 AI 預測市場走勢、消費行為和風險因子，更科學地制定策略。一些企業反映，導入 AI 後能挖掘出過去未被察覺的商業機會和改善空間。由於 AI 模型可以不間斷學習新資訊，公司越早部署 AI，越能累積競爭優勢，形成數據與智能的良性循環。

綜上所述，AI 為企業帶來的價值是多方面的：既有看得見的效率與成本指標提升，也有長遠的創新能力與客戶關係增強。隨著更多成功案例湧現，AI 的商業價值將更受到肯定，形成「投入—回報」的正向循環，鼓舞更多企業加速採用 AI。



2025 年導入趨勢預測與發展路徑


展望 2025 年，企業 AI 導入將持續深化，以下幾項趨勢值得關注：

  • 技術演進：模型能力與多模態發展 – AI 核心技術仍在快速迭代，新一代大模型（如 GPT-4、Google Gemini 等）在理解語意和生成內容的能力上更上一層樓。此外，多模態 AI （同時處理文字、圖像、聲音等）將趨成熟，使 AI 能夠以更全面的方式感知與回應業務需求。技術的進步意味著 AI 可應用的場景將持續擴張，也讓企業能以更低門檻取得強大的 AI 功能。

  • 模型應用深化：從實驗性工具轉為日常基礎設施 – 過去一年許多企業處於生成式 AI 的試驗階段，2025 年將看到更多組織把 AI 融入核心業務流程。調查顯示，已有約 21% 採用生成式 AI 的企業重新設計了部分工作流以發揮 AI 的價值。未來這一比例將進一步提升。企業會更加重視將 AI 與現有系統、數據庫和雲服務整合，讓 AI 從邊緣試點走向規模化部署。例如，在日常營運中引入 AI 進行決策支援，或透過流程自動化徹底改造傳統作業模式。可以預期，AI 將從輔助工具昇華為業務運行的底層架構之一，成為企業數位轉型的中樞。

  • 低門檻工具崛起：AI 民主化 – 隨著市場需求增長，越來越多低程式門檻甚至零程式的 AI 開發工具將湧現，讓非技術背景的從業人員也能方便地使用 AI。2025 年可望出現更多即插即用的 AI 解決方案、AutoML 平台，以及專為特定職能打造的 AI 助手（如行銷文案產生器、客服對話機器人生成器等）。企業內部也會興起「公民開發者」風潮，員工可透過圖形化介面將 AI 元件組裝進流程，打造客製化的自動化機器人。臺灣已有企業（如台灣大哥大）推行員工運用 Low-Code + AI 打造自身數位助理的計畫，以此提升全員生產力。這種 AI 民主化趨勢將縮小 AI 技術壁壘，使中小企業也能享受 AI 帶來的紅利。

  • AI 助理日常化：AI 人員角色普及 – 2025 年，隨著 Microsoft 365 Copilot、Google Duet AI 等大量商用 AI 助手整合進辦公軟體，AI 小幫手將成為員工日常工作的一部分。從自動撰寫電子郵件、總結會議紀錄，到提供決策建議，AI 將如同一位隨侍在側的智慧助理，無處不在地支援知識工作者。企業將更廣泛地為員工配置此類 AI 工具，員工對 AI 的依賴度和信任度也會提高。調查顯示，AI 素養（如提示詞工程、生成式 AI 工具使用）已成為各行業招聘中最需求的技能之一，許多企業高管也將其視為未來商業變革下員工必備能力。可以預期，未來「人機協作」將趨於常態，每位員工都可能擁有一個專屬 AI 助理協同工作，整體工作型態因此演進。

  • 更完善的治理與風險控管 – 隨著 AI 深度融入業務，企業對 AI 治理和風險管理的重視度將大幅提升。2024 年許多企業已開始制定 AI 使用守則、數據倫理政策，2025 年這方面將更加系統化。包括建立專責的 AI 治理小組、高階主管督導 AI 專案，以及導入模型監管工具以監測 AI 輸出品質和偏差。根據調查，實踐負責任 AI 的企業比例在持續上升。可以預料，未來企業在追求 AI 創新的同時，會投入更多資源在模型透明度、結果可解釋性、資料合規等領域，以降低因 AI 帶來的合規和聲譽風險。

總的來說，2025 年企業 AI 導入的關鍵字將是「深化」與「普及」。深化體現在 AI 融入企業運營的方方面面，帶來組織流程和商業模式的轉型；普及則意指 AI 工具門檻降低、應用範圍擴大，成為不同規模、各種產業的企業都能掌握的生產力工具。隨著投資持續增加（據 Gartner 預估，2025 年全球生成式 AI 花費將達 6440 億美元，較 2024 年再增長 76%sequencr.ai），AI 導入的速度與影響只會繼續加劇。在這樣的大趨勢下，企業唯有提前布局並積極學習，才能在新一輪競爭中保持領先。



國內外成功導入案例簡介


在全球各地，越來越多企業成功導入 AI 並取得亮眼成果。以下簡介數個國內外的代表性案例，供參考學習：

  • 臺灣家樂福（零售業）：導入前述 AI 侍酒師 專案，利用生成式 AI 建立虛擬紅酒顧問。顧客透過聊天介面輸入偏好後，AI 即從上千種酒款中篩選推薦，提供產品介紹與搭配建議。該應用上線後，大幅提升了顧客在賣場購買葡萄酒的體驗與轉化率，同時也減輕現場人員接待負擔。

  • 台灣大哥大（電信業）：積極擘劃 AI 全面導入策略，被視為國內 AI 轉型的先行者。該公司資訊部門組建了 300 人的團隊專注 AI 專案開發，並推動其餘單位共 4000 多名員工日常運用 AI 工具。公司鼓勵員工以 Low-Code 平台結合生成式 AI 製作屬於自己的流程機器人，成為每位員工的數位分身，藉此提升全員工作效率。此舉使得 AI 真正融入企業文化，帶動內部流程自動化和服務創新。

  • Lloyds Banking Group 羅伊德金融集團（英國，金融業）：英國最大的金融服務集團之一，透過自建雲端生成式 AI 平台在全集團推廣 AI 應用。該平台整合了集團原有的多套模型系統和資料資源，供 300 人的資料科學與工程團隊使用。截至 2025 年初，Lloyds 已啟動超過 80 個 生成式 AI 專案，其中 18 個 應用正式上線營運，涵蓋銀行、保險等業務場景，例如智能客服、文檔處理、自動報表等。透過統一平台與治理架構，該集團極大加速了 AI 導入速度，也確保了合規與安全。

  • 德意志銀行（德國，金融業）：開發內部 AI 工具 “DB Lumina” 作為研究人員的智能助理。該工具基於大型語言模型，能分析各類財經資訊，例如將數百頁的冗長報告在幾秒內摘要為重點提要提供給交易員參考。此應用使研究員原需數天的資料研讀工作壓縮到數分鐘完成，大幅提升了資訊處理效率。德意志銀行亦計劃擴大該 AI 工具的功能，以協助更多部門（如風險管理、客服）提效。


以上案例顯示，不論產業類型或企業規模，只要選對切入點並妥善規劃，AI 都能為企業帶來實質效益。國內企業可以從這些成功經驗中學習，了解如何將 AI 技術落地到自身業務，創造差異化的價值。


結語與建議


展望未來，AI 將持續扮演企業數位轉型的關鍵推手。對於仍在觀望或起步導入 AI 的企業，我們建議把握以下原則，加速邁向智能化：

  1. 從需求出發，小處著手：優先選擇對業務有明顯價值且可行性高的應用場景作為試點，如客服自動化、報表生成或生產品質檢測等。透過小型專案驗證 AI 的效益，逐步擴大範圍。在過程中設定明確的 KPI（如效率提升百分比、錯誤率下降等）來評估成果，建立內部信心。

  2. 建立數據基礎，完善基礎建設：投資提升資料品質與治理，包括整理資料庫、消除資料孤島、強化數據安全與隱私合規等。確保 AI 有高品質的「燃料」運轉。同時檢視現有 IT 基礎設施，必要時升級硬體或導入雲端服務，以支撐 AI 計算需求。資料與基礎建設的準備度往往決定了 AI 專案的上限。

  3. 培養人才與組織能力：積極縮短內部 AI 技能缺口，鼓勵員工參與 AI 培訓課程、工作坊或取得相關認證。在招聘上尋找具備 AI 背景的人才，或與外部顧問和科技公司合作，引入所需專業知識。建立跨部門的 AI 推動小組，讓業務專家與技術團隊緊密協作，共同推進 AI 專案落地。當 AI 能力深植於組織 DNA，中長期將更具競爭優勢。

  4. 強調高層支持與策略規劃：AI 導入需要自上而下的重視與投入。管理階層應主動擔當，制定清晰的 AI 發展路徑圖，並將 AI 納入公司整體戰略。確保各部門在共同願景下協調配合，避免各自為政的零散實驗。同時，預留足夠預算支持關鍵 AI 項目，將 AI 視為長期投資而非一次性專案。

  5. 健全治理與風險管理：訂立企業 AI 倫理守則與使用政策，明確規範 AI 系統的審核、監督與責任歸屬。定期評估模型表現和潛在偏差，建立人機協同的審查機制（例如關鍵決策仍需人員確認）。關注國內外 AI 法規動態，確保合規經營。唯有在風險可控的前提下，AI 創新才能走得長遠。

  6. 持續學習與社群交流：AI 技術與應用生態發展迅速，企業需保持學習敏銳度。建議多利用線上資源和課程（如 Coursera、Udacity 等提供的 AI 專業課程），研讀產業研究報告（例如 Stanford AI Index 年報、顧問公司發布的 AI 趨勢白皮書），關注相關新聞動態。同時，鼓勵團隊參與產業研討會、黑客松或加入 AI 技術社群，與同行交流實踐經驗。透過持續學習，企業才能跟上 AI 前沿進展，調整策略以充分發揮新技術價值。

總而言之，AI 導入既是一場技術升級，更是一次組織變革之旅。2025 年的今天，AI 已不再只是口號，而是切切實實影響著企業的競爭力版圖。面對這股潮流，企業應秉持開放且務實的心態：一方面大膽擁抱創新，另一方面也冷靜應對挑戰。唯有如此，才能在 AI 時代浪潮中立於不敗之地，開創更高效、更智慧的企業未來。



參考資料：

  1. [16] 麥肯錫（McKinsey）2024 AI in Business Report

  2. [21] GitHub Copilot + Developer Productivity 研究報告

  3. [25] Microsoft Work Trend Index 2024

  4. [26] Infosys GenAI Radar Report 2024

  5. [31] 台灣大哥大 AI 應用案例（數位轉型計畫）

    • 主題：Low-code + AI 流程自動化、企業員工 AI 助理建置

    • 媒體來源：數位時代、商業周刊（2024 年報導）


  6. [36] 台積電智能製造與 AI 實務應用

    • 主題：台積電應用 AI 做製程監控與良率提升

    • 出處：科技新報、天下雜誌、數位發展部新聞資料


  7. [39] 國際金融業生成式 AI 案例

    • 主題：德意志銀行 DB Lumina、Lloyds 羅伊德銀行內部平台

    • 媒體來源：The Financial Times、TechCrunch、彭博社


  8. [40] Gartner GenAI 2024 Spending Forecast


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