毕马威：
《2025年台湾产业AI应用趋势与展望报告》

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在 ChatGPT 掀起 AI 普及浪潮、DeepSeek 引爆技术革新、AI Agent 开启 “代理世代” 的全球背景下，AI 已从被动驱动的技术工具转变为台湾各产业主动布局的核心竞争力。毕马威发布的《2025 年台湾产业 AI 应用趋势与展望报告》，基于工业制造、金融、科技、消费零售、健康照护五大产业的深度调研，结合产官学专家视角，全面剖析了台湾企业 AI 应用的现状、机遇、挑战与未来路径，勾勒出从 “硬体制造强邦” 向 “智慧应用领航者” 跨越的转型蓝图。

一、AI 应用全景：普及加速但发展不均

（一）应用渗透进入关键期，产业分化显著

超过半数台湾企业已启动 AI 应用或规划导入，其中 12% 的产业领导者及大型企业已将 AI 全面融入整体营运，25% 处于部门级单点应用阶段，17% 正在积极规划导入。但仍有 46% 的企业尚未开展任何 AI 相关规划，呈现 “头部引领、中部跟进、尾部滞后” 的格局。从产业来看，工业制造（20%）、消费零售（15%）、金融服务（11%）的全面导入比例领先，健康照护与生技产业则有 41% 几乎未应用 AI，为五大产业中最低。

（二）技术应用聚焦实用，生成式 AI 成入门首选

企业 AI 技术应用呈现多元化特征，生成式 AI 以 26% 的占比成为最主流的入门选择，涵盖文字撰稿、AI 绘图、语音识别等场景，其高效创新的特性深受企业青睐。其次是机器人流程自动化（RPA）与 AI 智慧机器人（16%）、行政作业数字化（12%）、数字网络安全（11%）及数据分析（10%）。从导入时长来看，58% 的企业导入 AI 未满三年，整体营运应用尚不成熟；仅 6% 的企业导入超过五年，成为产业内 AI 应用的先驱者。

（三）导入模式依赖外部，内外部协同成趋势

企业 AI 导入以外部合作为主，35% 的企业选择委托外包厂商提供整体解决方案，20% 采用 “过半外购 / 外包 + 部分自研” 模式，仅 7% 完全依靠内部自行导入。这一现象背后，核心原因在于 AI 技术的复杂性与专业性较高、技术迭代速度快，企业内部人才与能力不足，而外部专业服务商能提供更高效的风险控制与成本优化方案。不过，过度依赖外包也带来了数据安全风险，成为企业需重点防控的问题。

二、核心诉求与挑战：降本为要，痛点集中

（一）企业核心诉求：降本、提效、优流程

降低人力成本是企业导入 AI 的首要目标（43%），其次是提升产品或服务效率（41%）、改善内部行政流程效率（40%）。此外，32% 的企业期望通过 AI 的数据分析能力提供决策建议，31% 希望借助数据洞察提升客户服务品质，呈现出 “成本控制为基、效率提升为核、价值创造为目标” 的诉求导向。不同产业诉求略有差异：工业产业最关注降本（48%），金融服务业重视行政流程优化（50%），健康照护产业则希望通过数据洞察辅助决策（41%）。

（二）主要挑战：人才、成本、风险三重壁垒

人才短缺是企业推动 AI 应用的最大障碍（45%），这一全球性问题在台湾产业中尤为突出，工业产业的人才缺口比例更是高达 57%。其次是导入成本过高（42%），对中小企业构成沉重负担，科技产业、消费零售产业对此感受最为强烈。风险难以评估（32%）位居第三，企业普遍担忧数据外洩、投资回报率不确定等问题。此外，公司内部资料不易整合（22%）、缺乏当责单位（20%）、组织文化抵触（19%）等也成为制约 AI 落地的重要因素。

（三）落地后痛点：绩效评估与风险管控难题

AI 应用落地后，企业面临的核心问题集中在五个方面：47% 的企业难以有效评估 AI 绩效或估算其直接营收贡献，44% 担忧资讯安全与道德风险，37% 面临员工教育与流程改造障碍，36% 认为现行法规与 AI 发展速度存在落差，35% 反映持续投入成本高昂且难以回收。风险层面，66% 的企业将机敏资料外洩列为首要风险，38% 担忧数据分析不精准导致决策失误，37% 警惕机器学习偏失造成资料错误，数据安全与准确性成为企业 AI 应用的核心顾虑。

三、五大产业应用实践：特色鲜明，各有侧重

（一）工业制造：智慧转型领跑，降本增效为核心

台湾工业制造凭借深厚的供应链基础，AI 应用进度领先五大产业，20% 的企业已将 AI 导入整体营运流程。应用聚焦精实化、预测化、弹性化，通过 AI 实现生产线上的即时异常侦测、预测性维护，某半导体制造企业借助 AI 提升良率 5% 以上，降低停机时间近 30%；智慧机械领域导入电脑视觉技术后，错误识别率下降 90%，新人训练周期缩短一半。企业核心诉求是降低人力成本（48%）与提升产品效率（43%），但人才短缺（57%）与导入成本过高（52%）是主要制约，未来 32% 的企业计划提高 AI 预算，5% 的企业预算增幅将超过 50%。

（二）金融服务：稳健导入，合规与创新平衡

金融服务业 AI 应用呈现 “渐进式” 特征，11% 已导入营运流程，20% 处于规划阶段，主要应用于内部行政作业（27%）、智能客服（19%）、防制金融犯罪（14%）等场景。多家银行通过生成式 AI 协助理财专员生成个性化投资建议，保险公司将 AI 应用于医疗理赔，处理速度提升 80%。企业最希望通过 AI 优化内部行政流程（50%），但面临人才短缺（43%）、法遵与稽核限制（36%）、风险难以评估（36%）的三重挑战。随着金管会《金融业运用人工智慧指引》的发布，行业 AI 应用将更趋稳健，32% 的企业计划小幅增加 AI 预算（0-20%），9% 将增幅提升至 20%-50%。

（三）科技产业：技术驱动创新，成本压力凸显

科技产业作为 AI 的 “使用者与推动者”，8% 已导入营运流程，29% 处于部门级应用阶段，主要将 AI 用于晶片佈局模拟、程式开发等环节，IC 设计公司通过 AI 缩短 20% 以上设计时间，软件开发效率提升达 55%。企业核心诉求是降低人力成本（55%）与提升产品效率（48%），但与其他产业不同，科技产业将 “导入 AI 成本过高”（48%）列为首要挑战，其次才是人才问题（47%）。目前行业 AI 投入相对保守，53% 的企业无相关预算规划，仅 16% 计划小幅增加预算，未来需通过技术迭代与规模效应降低成本。

（四）消费零售：需求迫切但投入谨慎，数据赋能为关键

消费零售产业 AI 应用覆盖营销销售、门店管理、供应链物流等多个领域，15% 已导入营运流程，36% 处于部门级应用，超过半数企业已在业务层面尝试 AI。应用价值集中在精准预测热销商品、优化补货节奏，某企业导入 AI 后库存过剩状况降低 20%，旺季销售业绩提升 15%；虚拟客服通过自然语言交互，每日处理数千至上万笔客户查询。企业最希望通过 AI 解决降本与提效问题（各 42%），但 42% 的企业认为导入成本过高，导致投入意愿偏低，仅 18% 计划提高 AI 预算，为五大产业中最低。

（五）健康照护与生技：潜力巨大但起步较缓，流程自动化为突破点

健康照护与生技产业 AI 应用尚处初期阶段，仅 5% 已导入营运流程，41% 几乎未应用 AI，但市场潜力显著，全球相关市场规模预计 2027 年将达 345 亿美元。AI 主要应用于辅助诊断、医疗影像分析、新藥研发等场景，智慧问诊与个人健康助理在高齡化社会中展现出广阔前景。企业最希望通过 AI 实现日常营运流程自动化（55%），但人才短缺（45%）与应用需求不明确（36%）是主要障碍。未来 32% 的企业有意推动 AI 应用，23% 计划小幅增加预算（0-20%），随着智慧医疗政策支持与人才培育，行业有望加速 AI 渗透。

四、转型关键：数据治理、AI 治理与人才培育

（一）数据治理：AI 落地的核心地基

企业 AI 应用成效的关键在于数据质量与可用性，毕马威强调，AI 转型前需先构建数据治理地基，确保数据具备 “可懂、可用、可视、可营运” 四大特征。数据治理不仅涉及 CRM、ERP 等系统的数据整合，更需要明确数据来源、格式、用途，界定数据拥有者与使用者的角色权责，形成跨部门协同的管理流程。金融服务业的实践表明，通过建立统一的 AI 应用架构与严谨的数据治理机制，能有效支撑大型语言模型与生成式 AI 的导入，提升模型训练效率与准确性。

（二）AI 治理：构建可信赖的应用环境

AI 治理是企业控制风险、发挥价值的关键，需围绕组织策略与目标、风险偏好、投资报酬率三大核心展开。毕马威提出 “可信赖人工智能框架”，涵盖公平、透明度、可解释性、问责制、数据完整性等十大元素，企业需将这些原则转化为内部指南、政策与技术控制，建立 AI 伦理委员会与自动风险管理工具，通过强制性培训提升员工风险意识。实践中，企业应明确 AI 的可接受用途，设定风险阈值，持续进行风险评估与控制调整，确保 AI 应用合规、安全、可控。

（三）人才培育：突破转型瓶颈的核心动力

人才短缺是台湾产业 AI 应用的共性难题，45% 的企业将其列为首要挑战。目前仅 25% 的台湾企业提供 AI 人才培训，75% 尚未开展相关培训，人才培育亟待加强。企业层面，可通过内部职系重构、产学合作、定制化培训计划提升员工 AI 素养，如日月光为员工设计 no-code AI 平台，星展银行通过 AI 培训提升客服人员 20% 工作效率；政府层面，数发部推动 “AI 公务人才发展办公室”，教育部将 AI 素养纳入高中职课纲，通过竞赛、奖学金等鼓励学生投入 AI 领域，同时积极引进国际人才，突破本地供给限制。

五、未来趋势与发展建议

（一）核心趋势：垂直模型、AI Agent 与生态协同

未来两年，垂直模型与 AI Agent 将成为企业 AI 导入的关键路径，企业无需执着于训练通用模型，通过采购现成的垂直行业解决方案可大幅降低导入门槛。AI Agent 将从工具升级为 “数字劳动力”，在知识管理、客服支援、决策辅助等场景发挥重要作用，推动人机协作模式革新。同时，AI 生态链构建成为必然趋势，企业需从供应链思维转向生态协同，通过跨界合作、产业联盟等形式整合资源，如金融服务业成立 “金融科技产业联盟”，推动科技防詐与在地化大模型研发。

（二）产业转型建议：从策略到落地的全流程优化

对企业而言，首先应明确 AI 价值主张，从自身核心问题出发，由场域需求反推合适的 AI 工具，避免盲目跟风；其次，建立 “数据治理 + AI 治理” 双重架构，夯实技术应用基础，控制潜在风险；再者，采取 “小范围试点→规模化推广” 的渐进式路径，降低转型风险，同时加大人才培育投入，打造学习型组织文化。对政府而言，需持续完善法规体系，在风险可控与创新自由之间取得平衡，通过 “AI 算力池”“数据开放平台” 等基础设施建设，支持中小企业 AI 应用，推动跨部门协同监管，助力台湾产业从 “硬体制造强邦” 迈向 “智慧应用领航者”。

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