勤業眾信：AI賦能 從AI應用邁向企業級營運智慧的關鍵轉型

(中央社訊息服務20260323 16:04:12)勤業眾信聯合會計師事務所日前舉辦「AI賦能，從AI應用邁向企業級營運智慧的關鍵轉型」，在AI與數據科技高速演進的浪潮下，AI正由過往的輔助工具，蛻變為驅動企業策略決策與營運模式重塑的核心引擎。企業競爭力的關鍵，已不僅在於是否導入AI技術，更在於是否建立完善的科技與IT治理架構、打造AI Ready的流程與系統設計，以及建構兼具信任與風險控管機制的應用環境。在創新加速與治理風險之間取得最佳平衡，成為企業高階管理層當前最重要的戰略課題。勤業眾信建議，企業應聚焦將AI技術深化成為企業的轉型動能，並從產業趨勢洞察、業務應用場景到內部賦能策略與AI Ready解決方案，全面透過數位化布局與治理強化，以實現營運效能升級與永續競爭優勢。

勤業眾信科技與轉型服務資深執行副總經理溫紹群表示，代理式 AI已經從最初協助個人工作的通用型 AI代理，到支援財務、供應鏈、法務、生產製造等專業領域的專業代理，最終將逐步深入企業核心流程，進一步協助企業推動跨領域、跨部門、跨系統的流程重塑與營運轉型。勤業眾信與Service Now 將共同協助企業從治理層的角度出發，以單一平台、統一架構與單一數據源管理的共同理念與願景，突破AI導入困境與跨域壁壘，精準打造與AI共創的智慧工作流。在面對 AI 能力快速擴張，企業更需同步強化科技與IT 治理、打造與 AI協作的流程與系統架構，並建立兼顧信任、風險與合規的管理機制，才能在創新與治理間取得平衡，穩健邁向企業級營運智慧，打造長期競爭優勢。

科技報橘社長戴季全指出， AI 工作者進化的速度和規模遠超過企業，這些 AI 工作者會發明自己的 AI 工作流程、挑選適合的 AI 組織，聚集起來形成新的 AI 組織。而這些 AI 組織會重新發展出新農業、新紡織、新製造、新零售、新金融、新服務、新運輸、新教育、新醫藥、新科學、新工業、新經濟、新城市、新國家和新世界。

酷博樂（信驊科技子公司）總經理謝承儒分享，在AI技術快速發展的時代，企業面對的問題不再只是「如何導入AI」，而是「如何善用AI重新定義營運模式」。例如在半導體與高階製造產業中，生產據點與供應鏈往往橫跨多個城市與國家，如何在分散的營運環境中維持即時決策能力，已成為企業競爭力的關鍵。誠如信驊的伺服器遠端管理技術，管理者可在任何地方即時掌握全球伺服器的運作狀態；而酷博樂則提供「實境遠端管理技術」，利用視覺AI與即時空間資訊將遠端管理從數位世界延伸到實體世界，讓企業能即時掌握製造現場、快速發現異常、提升品質良率，同時為供應鏈治理與ESG管理建立更高標準。當企業能夠真正「看見現場」，AI將不只是分析工具，而是驅動營運模式轉型的核心能力。

Deloitte大中華區ServiceNow聯盟領導合夥人胡光裕與ServiceNow亞太區技術策略顧問主管朱永豪聯合指出，許多企業導入 AI 工具後發現採用率偏低，根本原因在於要求員工在日常工作之外額外切換系統，員工願意每天使用的 AI，遠比功能強大卻無人問津的系統更有價值。新一代的AI 策略正在從「獨立工具」轉向「嵌入式能力」——將 AI 直接置入員工每天操作的工作流程，讓輔助在對的時刻自然出現。情境感知是嵌入式 AI 的核心差異，以 IT 工程師接手複雜事件為例，AI 可以即時整理整個處理歷程，讓接手者在幾秒內掌握全局，而不是花費大量時間翻閱記錄。此外，因應AI從工具逐漸升級成數位勞動力之趨勢，ServiceNow 推出AI Tower整合跨內外部平台AI Agent管理，未來將可透過AI Orchestrator進行內部AI數位勞動力之協作設計與調用，協助企業以單一平台治理跨平台數位勞動力，打造未來新興組織營運模式。

勤業眾信管理顧問股份有限公司專案協理蘇晴表示， 目前各產業正同時面臨多雲與混合雲環境複雜化、系統與流程高度耦合、資安與治理要求提升等挑戰，若缺乏可觀測性與整體視角，將難以支撐 AI 應用規模化落地。智慧營運的關鍵不僅在於導入單一 AI 工具，而是在於整體營運模式的升級；智慧營運導入的重點除了技術應用外，更包含治理架構與風險管控機制建立、流程梳理與設計、資料品質與資料標準奠定，以及安全合規的落實，透過有效整合即時營運資料、跨系統監控與 AI 分析能力，企業將可逐步落地「可觀測、可預測、可持續營運」的智慧營運體系。

勤業眾信科技與轉型服務執行副總經理許梅君指出，在 AI 技術快速成熟並廣泛應用的今日，企業面臨的挑戰已不再只是導入單一 AI 工具或著重單點場景的效率提升，而是如何將 AI 能力有效整合至企業的核心營運流程與治理架構之中。唯有透過完善的 IT 、資料與科技治理，以及兼顧資安、隱私與風險控管的管理機制，企業才能真正打造具備永續競爭力的 Enterprise Scale AI 營運模式。基於勤業眾信過往提供顧問服務之洞察，隨著應用規模擴大，實踐智慧營運的關鍵點在於「AI Ready」的治理與資訊架構、標準化且可擴展的流程設計。

「AI Ready」的架構提供企業得以提升決策品質與營運效率的可能性；標準化且可擴展的流程設計則為提供跨部門整合能力的提升以及企業運行的明確依循，兩者之整合更能成為驅動組織運作與策略升級的關鍵動能。透過結合顧問專業、產業經驗與成熟的數位平台，企業可逐步建立可信任、可管理、可擴展的 AI 應用環境，在兼顧合規與治理的前提下，加速數位轉型進程，實現營運效能提升與長期價值創造。

中國工業工程學會理事長范書愷說明， 伴隨大型語言模型（LLMs）與自主智能體（Autonomous Agents）技術的突破性進展，企業級 AI 應用正迎來關鍵的典範轉移——系統已由被動輔助的「AI Copilot（副駕駛）」模式，全面躍升為具備自主感知、任務拆解與執行能力的「Agentic Workflow（智能體工作流）」。著眼於台灣具備全球戰略地位的高精密製造業，導入此類具備高度自治性的多智能體系統（Multi-Agent Systems），已成為重塑智慧製造場景、最佳化決策管線（Decision Pipeline）與強化供應鏈韌性的核心驅動力。面對此一技術浪潮，臺灣指標性企業正積極探索如何架構並落地具備高拓展性與強健性（Robustness）的 Agentic 框架。

座談將剖析台灣製造業在實踐 Agentic Workflow 時，所採用的兩大核心架構典範: 知識驅動與指令依賴（Knowledge-Driven & Prompt-Constrained）以及探索驅動與湧現機制（Exploration-Driven & Emergent Behavior），並闡述這兩種策略的核心邏輯、技術特點、實務應用案例，並探討其在資源消耗、創新價值、可解釋性與風險控制之間的權衡。

聯華電子股份有限公司工程服務副總經理陳銘聰指出，隨著人工智慧技術快速發展，企業應用已從分析式、生成式 AI，進一步邁向代理式 AI。企業在規畫與營運時，需以「客戶為中心、員工為核心」的人本思維，實現多方共贏。推動代理式 AI 過程中，企業需掌握「知識記憶」、「任務規畫」、「工具調度」與「協作行動」四大要素。企業應將知識轉化為資料資產，利用大語言模型拆解目標、規畫行動，靈活調度AI工具資源，並建立高效協作機制。實務上，企業可採Top-down聚焦核心流程、小規模試點驗證效益，同時Bottom-up培養AI人才，賦能員工，擴大數位轉型效益。

聯電持續推動智慧製造與數位發展，2025年獲世界經濟論壇燈塔工廠殊榮，並建立AI代理協作模式，加速技術與市場開發。副總經理陳銘聰強調，企業需在策略、組織流程、人才與文化上持續調整，提升昇靈活度並強化韌性，為永續發展奠基。