企業導入AI案例全攻略：掌握挑戰、技術到實戰應用！

在生成式 AI 加速發展的浪潮中，越來越多台灣企業意識到採用前瞻技術的重要性，並積極找尋能夠使用 AI 技術優化內部營運流程的可行性。然而我們發現，企業在導入 AI 技術之前，對於技術的使用方式，以及如何定義AI應用的成功效益，仍舊無法跨出下一步，充滿許多挑戰與不確定性。

企業從開始探索 AI 應用，到成功落地執行，背後其實牽涉一系列技術、組織與流程的準備。博弘雲端將帶您深入剖析企業導入 AI 的五大重點，並分享產業的實際應用案例，幫助您找到專屬企業的 AI 發展路徑。

導入 AI 的第一道門檻：企業常見的五大挑戰

企業在導入 AI 的初期，常常會面對多重交錯的挑戰，這些挑戰不單只是技術層面的問題，更牽涉到組織文化、流程整合與人才資源的準備。根據財團法人人工智慧科技基金會的調查指出，企業在導入AI 技術之前，「數位轉型準備不足」是最大挑戰。除此之外，AI不只是口號，在落地執行時，缺乏長期策略將導致企業難以往前推進AI應用：

• 資料分散與品質不一：缺乏結構化、可訓練的高品質資料，讓 AI 模型效果大打折扣。 
• 缺乏內部 AI 專業人才：導入 AI 所需的資料科學、工程整合與營運維運人力，短期內的大量資本支出，對多數企業是一大挑戰。 
• 目標不明確，導入方向模糊：對AI應用想像過於單一，除了技術導入外，更應優先從企業內部業務需求轉型做出發點。許多企業在啟動專案時，尚未明確定義出可量化的商業目標。 
• 業務既有流程難以整合新工具：導入後若無法嵌入現有系統與工作流程，AI 專案容易流於表面。除此之外，目前應用仍依賴市場上現有的AI技術。選擇具備產業專業知識的系統整合AI服務商就成為企業導入AI的致勝關鍵。
• 決策層缺乏共識或支援：AI 導入往往需要跨部門協作與高層推動，否則容易卡關或中止。

即使成功導入，AI 系統也不見得能順利整合至既有流程之中。若缺乏流程重設與員工教育的配套，往往無法發揮預期效益。從這些挑戰可以看出，導入 AI 絕非一蹴可幾，而是需要全方位的規劃與引導。

企業導入 AI 需要什麼樣的技術架構？

一個穩健的 AI 導入專案，往往是建立在完整的技術基礎架構之上。企業若希望 AI 能實際為業務帶來價值，首要任務就是建構起數據整合與模型開發的核心平台。從資料的擷取、清理、儲存到轉換，每一個環節都必須有明確的流程與工具支持，讓資料具備訓練模型的條件。 

有了「數據、模型與算力」的 AI 發展技術基礎概念後，更重要的是企業在AI治理能力與創新力。回歸源頭，企業導入AI技術架構始於「解決跨部門的業務營運痛點」，才能創造差異化的優勢，並透過AI落地建力清晰的責任歸屬。

在模型的建置與部署方面，企業通常會選擇具有彈性與擴展性的雲端機器學習平台，例如 Amazon SageMaker，能有效支援模型的訓練、自動調參、版本控管與即時部署。而當生成式 AI 成為主流之後，導入如 Amazon Bedrock 等大型語言模型（LLM）平台，也讓企業可以快速建立具備語意理解與對話能力的應用。

除此之外，AI 系統若要真正融入營運核心，勢必需要與現有的 ERP、CRM、POS 等內部系統進行串接，並確保資料的同步與即時性。而在導入過程中，資訊安全、存取權限與模型風險控管也成為關鍵議題。因此，企業在導入 AI 時，技術選擇不應僅止於功能強弱，而必須著重在系統整合性、資料治理與未來可擴展性。

導入 AI 的前置準備：聚焦策略、盤點數據，引爆AI業力

成功的 AI 專案往往始於紮實的前期規劃，企業若希望讓 AI 真正發揮商業價值，必須在導入前明確定義目標、盤點資源並建立跨部門合作的推動架構。透過下面的五項準備，讓企業了解在導入 AI 前應該優先完成準備事項：

明確定義業務痛點與改善目標 

AI 專案必須有具體明確的商業動機作為驅動，因此，企業可以思考現階段最需要優化的AI應用場景，例如希望改善客服處理效率、提升供應鏈預測精準度，或降低詐騙風險與偽冒識別的反應時間。清楚的目標設定有助於避免導入過程中出現方向模糊或資源錯置的狀況。 

盤點可用資料資源 

AI 的基礎是數據，因此企業需全面檢視內部所擁有的資料，包括歷史交易紀錄、使用者行為分析、供應鏈資訊、客戶反饋等，並評估其整合性與資料清洗難度。資料的結構性與品質將直接影響模型的準確率與落地時間。

選擇合適的導入模型與平台 

根據企業的技術能力與預算規劃，需決定採用內部開發、自建模型或雲端 AI 服務平台的形式。各種模式皆有其利與弊，例如自建模型具備高度客製彈性，但維運成本較高；雲端平台則可快速部署並享有穩定性與擴展性，是多數企業推動 AI 落地的常見選擇。 

組建跨部門的 AI 導入團隊

AI 導入並非單一部門的任務，建議組織成立包含 IT、人資、行銷、營運等單位的專案小組，確保不同職能之間的資訊充分流通，並能共同規劃模型應用場景、介接既有系統，提升導入效率與內部接受度。

進行 PoC（概念驗證）測試

在進入大規模部署前，先以小範圍、單一流程進行概念驗證，有助於確認 AI 模型的可行性與成效，也能在風險相對可控的條件下進行整合測試。技術檢驗的過程中，同時也是考量組織能否接受 AI 帶來改變的重要觀察指標。

企業如何評估導入AI的效益？用數據來說話！

企業導入 AI 的最終目的，並不在於技術部署的完成，而是能否為內部組織帶來實質的營運成果。因此，從一開始就建立明確的效益衡量機制，是確保投資回報的關鍵。不同的應用場景，會有不同的 KPI 進行參考。 

• 時間效益：是否縮短內部員工營運流程的平均處理時間？ 
• 準確率提升：預測錯誤率是否下降？判斷錯誤是否減少？ 
• 轉換率優化：行銷活動、銷售流程是否因 AI 加持而提升成效？ 
• 客戶體驗升級：AI 工具是否減少客訴、提升滿意度？ 
• 營運成本降低：是否因 AI 自動化而減少人力與物料浪費？

我們從實際的案例來看企業導入AI的心路歷程。一間零售與餐飲整合的業者，在實際導入AI工具之前，發現內部營運流程的訂位效率低落，再加上整體食材與銷售預估的狀況並不準確。種種挑戰使得企業決定導入 AI 技術進行改革。研究無數的AI工具與技術新趨勢之後，進而決定採用 Amazon SageMaker 的 AI 相關的技術。

經過無數的POC測試與導入實戰後，這間零售與餐飲整合的業者能夠更好掌握品項銷售與庫存內容，根據預測準備合適的商品物料內容，節省超過20%的營運成本，優化現有營運流程。此外，業者也調整組織內部的溝通方式與文化氛圍，鼓勵部門依據數據與模型結果做出決策，推動資料驅動的文化轉型，同時提升員工對 AI 的理解與接受度，掌握企業營運思維！

您在數位轉型的過程中也曾因無法深入了解如何導入AI嗎？立即與博弘雲端聯繫，透過與我們的需求訪談，了解您在導入AI應用之前的需求與挑戰，進一步轉化為實際部署AI應用的行動！