導入AI卡關？ 企業如何持續創新就看這四個關鍵施力點

安永聯合會計師事務所 所長 / 傅文芳、執業會計師 / 林世寰

生成式人工智慧（GenAI）的熱潮自 2023 年初開始正好屆滿二年，幾乎每個組織都在發掘 AI 所引領的潛在商機或投資 AI，投資力度也有加大的趨勢，這些變化既是挑戰，也是機會。安永針對邁入 AI 創新發展的所有企業組織，提出必須正視的四大關鍵施力點。

施力點一：建設數據基礎設施

要發展成為具 AI 能力的組織，需要針對關鍵數據制定明確的策略和排序，完善數據基礎設施也就至關重要，這對大多數公司來說都是一個巨大的挑戰。也因為如此，不論是從內部與外部取得足夠資源，以持續取得進展，是刻不容緩的優先事項。

舉例來說，為了提升營運效率和市場競爭力，安永協助台灣的一家品牌零售業開始著手建置 AI 驅動的數據基礎設施，透過時間序列分析和預測模型，實現智能庫存管理，減少庫存過剩和缺貨的情況，還確保了商品供應的及時性。

此外，AI 驅動的動態定價系統能夠根據市場需求、庫存狀況和競爭對手的價格動態調整商品價格，從而保持市場競爭力。

施力點二：強化「負責任」的 AI

多數情況下，企業對「負責任的 AI」的重視，往往是在應用逐漸擴大、產生潛在風險後才意識到其重要性，由於缺乏一致且具公信力的客觀標準，負責任的 AI 往往難以具體定義。

因此，為 AI 建立一套具明確規範，而非在設計初期就導入相應的內部控制機制、嵌入系統架構之中，將是邁向可信任與可持續 AI 應用的良好起點。不僅企業界關注 AI 治理的議題，世界各地的監理機關也展開 AI 監理，雖然不同國家對於嚴格規範或方向指引這監理天秤的兩端各有不同的斟酌，但仍可以看見各國對 AI 監理的高度重視。

而在台灣，國家科學及技術委員會於 2024 年提出人工智慧基本法草案，揭示永續發展與福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資安與安全、透明與可解釋、公平與不歧視及問責等七大基本原則，以及創新合作及人才培育、風險管理及應用負責、權益保障及資料利用、法規調適及業務檢視之四大推動重點，做為引導我國各機關發展與促進人工智慧應用之原則。

施力點三：消除員工的「AI 疲勞」

有關 AI 的大部分討論都與生產力提升有關，但諷刺的是，對於許多領導者和員工來說，接觸 AI 感覺就像多了另一項全職工作。

領導者與員工在充滿挑戰的商業環境中，除了日常工作之外，還需要花時間搞懂 AI、應用 AI。事實上，一半的受訪者表示，儘管投資報酬率上升，但他們的組織對建置 AI 應用的熱情已經下降。為了幫助員工更了解 AI 工具，尤其是新一波 Gen AI 應用程式，組織可以與第三方合作，開設 AI 的自主學習課程，激發員工的好奇心，提高使用 AI 的熟練程度，讓員工有機會演練並回答問題。

高層領導者也可以示範如何將技術整合到他們的日常工作中。這些方案演示了 AI 將如何影響業務流程、導入過程中的技術困難程度、推動時間表、預期投資報酬率以及對質化因素的評分。

施力點四：積極面對 AI 耗能議題

AI 提升效率的同時，耗電量也在顯著增加，在推動 AI 發展與永續節能這兩個最炙手可熱的議題下，二者間可能的衝突不容忽視。畢竟支援 AI 的數據中心將作為吃電怪獸消耗大量能源，可能會增加永續成本，並且拖累永續發展目標。

為了在「數位未來」與「永續未來」之間取得一個更好的平衡，有意建置 AI 應用的組織可以增加清潔能源的使用比例，例如採用太陽能、風力發電設施等。在採用的過程當中，組織還有機會取得綠色建築或是再生能源發電的稅賦相關優惠，增加採用節能設備的誘因。

在台灣，除了近年來太陽能、風能等案場建置，以擴大清潔能源的來源，達到開源的目標外，亦有不少高科技公司推出提升能源效率的解決方案，為企業節約能源成本，並達到節流的效果，恰好呼應了這波 AI 熱潮。

而未來隨著建置 AI 應用的組織越來越多，用電量勢必也會大幅增加，到底增加的需求要如何滿足，將是接下來台灣各界都必須深切思考的課題。

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・本文取自《董事會評論暨家族治理評論》NO.42

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