台湾人工智能学校（AI Academy）日前举行了年度「2024台湾人工智能年会」，以「百工百业用AI」为活动主轴，探讨AI的渗透逐步快速扩展至各产业，并分享如何具体应用AI于各产业，从而实现整体创新与转型。作为AI相关领域年度盛会，今年年会与会贵宾包括和硕联合科技董事长童子贤、外贸协会董事长黄志芳、国科会主委吴诚文、国票金控董事长暨台湾人工智能学校基金会副董事长魏启林，以及多位产官学专家担任专题主讲人，并有超过1,000人参与盛会；勤业众信联合会计师事务所(德勤，Deloitte)　数字转型服务团队今年已是第三度参与。

图1. Deloitte数字转型服务团队今年第三度参与「2024台湾人工智能年会」；
图片提供：Deloitte

近年来，生成式AI凭借强大数据分析能力与自动化功能，为企业带来前所未有的转型契机。透过自动分析非结构化数据，企业能实时获得预测分析，进而加速商业决策；并可藉由分析消费者行为提供精准客制化服务，以提升顾客满意度。此外，生成式AI亦能快速整合不同数据来源，加速信息流通，透过相关应用来带动各产业成长之动能，并藉技术的进步成为企业创新的加速器，重塑各行各业的竞争格局。

AI技术大幅驱动相关投资市值增长

会中，Deloitte数字转型服务负责人温绍群以「建构AI生态系，开创共赢新模式」为题发表演说，他表示，透过数字转型与AI驱动的洞察，整合国际趋势与规范，除可带动相关技术与投资市值的增长外，更可满足特定任务与人才需求。面对台湾地区产业步入AI时代，温绍群提醒，企业从实施相关技术过渡到寻求大规模实现价值的拓展时，必须正视四大关键议题，以确保AI策略的成功实施并创造更高的价值。

图2. Deloitte数字转型服务负责人温绍群；图片提供：Deloitte

第一、企业导入AI技术前，应审慎思考其应用之场景与目的，是为开发创新产品、提高营收并加强客户黏着度，亦或是优化内部营运与提升生产力；第二、企业须建立完善的AI治理框架，以因应数据隐私与安全性、伦理、当责性等问题；第三、鉴于数据为AI发展之基石，其不单仅是数量上的堆栈，企业更应重视数据质量、生命周期管理，尤其是如何透过多元生态系数据创造差异化，以发挥其最大价值；第四、考虑企业通常具有庞大的数据数据，为整合与管理多元的数据来源、种类，并确保其安全性与稳定性，并进一步管理算法模型，企业需建置AI数据平台，藉此强化可信赖程度与营运风险。

GenAI投资热：数据与风险为主要挑战

针对各产业逐渐广泛的AI技术应用，许多企业纷纷投入资源，期望藉此提升营运效率并发展创新商业模式，惟企业在相关发展上仍面临诸多挑战。据Deloitte于年会中发布Deloitte AI研究院（Deloitte AI Institute）2024年第三季《智慧纪元，洞察未来：生成式AI前瞻解析》报告[1]指出，全球三分之二（67%）的企业正在加大对GenAI的投资力度，随着组织意识到管理GenAI风险的重要性，管理者们注意到仍有三大主要挑战集中在风险领域，包括：监管合规性（36%）、风险管理困难（30%）及缺乏治理模型（29%）。这些问题源自GenAI特有的风险，如模型偏差（Bias）与幻觉（Hallucination）等。为避免错失良机而让竞争对手占据先机，Deloitte提出以下5大应对策略以供企业做为应对风险之参考。

(1) 企业在利用AI实现转型的同时，亦须留意如何创造永续价值，透过积极投资生成式AI其他潜在效益，如创新、产品与服务优化、增强客户关系等；

(2) 利用生成式AI的创新应用与数据驱动提升组织灵活度和变革管理能力，以加速扩展并推动组织价值；

(3) 投入数据生命周期管理，改善如质量、安全、隐私等基础，并强化与数据生态系统成员之关系，例如B2B合作伙伴、数据终端用户、第三方数据供货商等；

(4) 加强AI治理、风险控管与合规性，透过建立完善的机制，确保AI的发展符合道德规范，特别在针对组织外部的数据使用时，该些治理机制尤为重要；

(5) 随着生成式 AI 技术与应用场景越发成熟，组织在规模化应用的同时，应建立更严谨的衡量机制以传递其价值。

备注：

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