臺灣推動產業AI化需要新的政策思維

文：陳厚銘（臺灣大學國際企業學系名譽教授、臺北商業大學伊雲谷講座教授）

臺灣憑藉半導體與高科技供應鏈優勢，在全球AI產業中扮演重要角色。然而，多數傳統企業與中小企業在數位能力與AI應用程度上，與高科技產業仍存在明顯落差。對這些企業而言，AI不應只是少數科技公司的尖端技術，更應成為提升效率、生產力與創造價值的實用工具。

目前不少企業雖已認知AI的應用價值，卻仍受限於人才、技術與導入經驗不足。政府過去已推動企業診斷、導入輔導、人才培訓與金融支持等措施，下一階段的政策思維，應從「協助個別企業導入AI」，進一步轉向建構有利於產業AI化的制度環境，讓企業更容易取得技術資源、找到適合的解決方案、獲得專業服務與人才支援，並取得必要的轉型資金，降低AI導入的成本、門檻與風險，讓AI技術更廣泛融入傳統產業與中小企業的營運與創新。

具體而言，可從共享平臺、方案媒合、專業服務與創新金融四個面向著手。

一、建立產業共享AI平臺

多數中小企業缺乏足夠的資料、算力與技術資源，若各自投入AI開發，不僅成本較高，也難以形成規模效益。政府可針對工具機、金屬加工、紡織、食品、物流等產業，整合產業資料、技術資源與AI應用能力，建構可共享、可擴充的產業AI基礎設施，並由工研院、金屬中心等法人機構提供專業支援，在兼顧資安、商業機密與資料主權下，促進產業共學與資源共享，降低企業取得與應用AI技術的成本。德國「Mittelstand-Digital」產業數位中心模式，值得臺灣借鏡。

二、建立AI解決方案評鑑與媒合機制

隨著AI產品與服務快速增加，企業面臨的關鍵問題，已從「有沒有AI可用」轉向「如何找到最適合的AI方案」。政府可建立解決方案登錄、績效揭露、使用者回饋與專業評鑑機制，並結合產業公協會提供需求診斷、方案媒合與推薦服務，降低資訊不對稱與錯誤投資風險。新加坡「CTO-as-a-Service」模式值得借鏡，透過專業顧問協助中小企業診斷需求、評估方案與選擇適切工具，使企業無須自行建立完整技術團隊，也能有效取得所需的AI技術與應用服務。

三、發展共享型AI專業服務

中小企業未必需要自行建置完整AI團隊，更重要的是能否依實際需求取得適切的專業能力。政府可整合大專院校、法人機構、顧問公司與系統整合業者，發展專案型、訂閱型與共享型服務，協助企業取得資料分析、系統整合、AI應用與維運等專業能力，同時培育熟悉產業流程、能將AI技術轉化為實際應用的專業服務業者，補足中小企業在AI人才與技術上的不足。

四、創新AI技術升級金融機制

AI技術升級往往涉及技術導入、流程重整與能力建構，其價值未必能由傳統財務指標與資產條件充分衡量。政府可結合政策性金融、信用保證與金融機構，將企業的AI技術升級計畫，以及生產力提升、創新能力強化、產品與服務升級、新市場開拓與長期競爭力提升等成果納入融資評估，使金融支持不只反映企業現有財務條件，也能適度衡量其技術升級與未來成長潛力，協助中小企業取得轉型所需資金。