什麼是企業 AI？帶你看3大關鍵特性、6種企業應用場景
一、什麼是企業 AI？
正在思考如何導入 AI 嗎？根據 Forbes 專家預測，2025年 AI 將持續成為各行各業的核心技術，為業務流程帶來高效率、低成本的新商業模式。針對特定領域的企業 AI 將增加，小模型、高專業的客製化語言模型將成主流。但企業 AI 和一般大眾通用的 AI 有甚麼不一樣？本篇文章從企業 AI 類型、關鍵特性、內部應用場景，到企業如何為導入 AI 做準備，一次完全解析。（一）6種企業AI類型
根據技術類型和應用場景，企業 AI 可以分成 6 種類型 ，在企業應用當中彼此往往會交叉使用，滿足多個業務需求。企業可以根據自身產業領域、企業目標，以及具體應用場景選擇合適的應用類型。1. 流程自動化 AI
當企業面對重複性、耗時或需要大量處理的任務時，可以透過流程自動化來提高效率，讓人力資源專注於決策或其他核心業務。流程自動化的技術主要包括機器人流程自動化（RPA）和智慧流程自動化（IPA），而且可以靈活運用在不同部門。舉例來說，應用在供應鏈管理時，AI 可以幫忙監控庫存、處理訂單等工作；如果用在客服部門，RPA 能快速回答常見問題、處理郵件，進一步優化客戶體驗，不僅省時，還能提升整體效率和服務品質。2. 預測分析 AI
預測分析 AI 是透過分析大量的歷史數據，找出數據之間的關聯性和運作模式，來預測未來的趨勢或結果。它的核心技術主要是機器學習和統計建模，讓機器能在不需要人為干預的情況下自動解析數據。這項技術的應用非常廣泛，可以用來優化客戶管理、提升庫存管理效率，甚至能用於醫療領域，幫助預測病情發展。3. 對話式 AI
自然語言處理（NLP）和自然語言理解（NLU）是這類技術的核心。簡單來說，自然語言處理是一套讓機器能夠學習、分析和理解人類語言的演算法，而自然語言理解則進一步幫助機器深入了解語言在不同情境下的使用方式。AI 模型會從大量的文字中學習語法規則，並模仿人類的語言模式，打造出更自然、更符合人類互動方式的對話行為。像是官方網站上的客服聊天機器人，或者 Amazon 的 Alexa 語音助手，都是這類技術的應用。它們能夠理解並回應各種語言查詢，在客服領域尤其被廣泛使用。4. 邊緣 AI
與需要把資料傳到網路伺服器上進行處理的雲端運算不同，邊緣 AI 是直接在裝置本地端完成資料處理，甚至內建 AI 工具。好處是不用擔心網路傳輸速度或中斷問題，也降低了數據上傳雲端時可能的隱私外洩風險，更重要的是能提供即時的分析回饋。邊緣 AI 的核心技術包括機器學習和深度學習，目前主要應用在需要快速決策的場景，比如工業自動化、自動駕駛車輛，以及零售業中的即時數據分析等。5. 機器視覺 AI
AI 的影像處理技術結合機器學習 (ML)、深度學習 (DL) 和電腦視覺 (CV)，透過模仿人類的視覺能力，從影像數據中提取出有價值的資訊。簡單來說，就是讓機器「看懂」影像，並進一步分析和解讀。這項技術的應用非常廣泛，譬如製造業用來進行品質控制、管理庫存；在醫療領域則用於分析醫療影像、協助檢測疾病。6. 生成式 AI
生成式 AI 是用來創建全新文本、影音、程式碼等內容的技術，以大型語言模型（LLMs）和生成對抗網路（GANs）為基礎，透過訓練大量數據，模擬人類的邏輯思維，產出實際可行的資訊和內容。像 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Gemini 就是典型的例子，被廣泛應用在消費者導向的產業中，特別是在行銷文案的創作，還有資料檢索、文件摘要和翻譯等等。 生成式 AI 現在已經成為生活和工作中最熱門的 AI 技術之一。根據Deloitte的預測，到 2025 年，25% 的企業將開始推動生成式 AI 的進階應用—— AI 代理；到了 2027 年，這一比例將達到 50%。AI 代理可以說是生成式 AI 的升級版，不但能感知周圍環境，模擬人類的邏輯思考制定決策，並且還能採取行動。而生成式 AI 是實現 AI 代理的重要第一步。 接下來，我們要帶你進一步了解企業和一般民眾在使用生成式 AI 時的差異，以及企業客製化 AI 的重要性。
相較於像是 ChatGPT 或者 DALL-E 等通用型的生成式 AI ，企業使用 AI 主要是為了提升營運效率和實現戰略目標。在企業中，生成式 AI 不侷限於生成創意內容，更應用在像是自動生成客製化報告、文件摘要和範本等任務，有時會與 ERP 或 CRM 系統整合，優化整體工作流程。企業生成式 AI 更注重合規性、擴展性以及與組織目標的一致性，用來解決特定的產業需求，例如生成法律文件、自動化發票製作或是產出市場分析報告。
（二）企業型生成式 AI 與通用型生成式 AI 的比較表
通用型生成式 AI 與企業型生成式 AI 主要的核心差異在於，通用型注重廣泛的創造性與互動性，而企業型更關注精確性、效率以及與企業生態系統的整合。針對特定領域的生成式 AI 無疑是企業在導入AI時更需要關注的重點。針對不同的特性，我們可以針對兩者的差異比較如下：
| 特性差異 | 企業型生成式AI | 通用型生成式AI |
|---|---|---|
| 客製化 | 針對企業數據調教優化模型，專為企業需求提供服務。 | 使用預訓練的模型，只能進行有限度的客製化。 |
| 數據安全 | 以企業資訊安全和合規性為優先考量。 | 對隱私規範較不嚴格。 |
| 系統整合 | 能無縫與既有的企業系統整合。 | 單一使用工具。 |
| 數據擁有權 | 企業能夠擁有並且控制 AI 模型。 | 由 AI 供應商控制數據。 |
| 應用場景 | 專為企業需求量身訂做適合的應用場景。 | 為一般使用目的而設計。 |
| 專業性與準確性 | 以符合專業或產業需求為目的，對精確性具有較高要求。 | 適用範圍廣泛，非針對特定需求。 |
二、企業 AI 的關鍵特性
企業在挖掘適合的AI轉型方向時，需要考量的面向較多，特別是資訊安全和如何實現長期目標，關鍵特性主要體現在四方面：（一）資料安全性及合規性：打造 AI 信任基石
企業在導入 AI 時，保障內部資訊安全和外部客戶隱私是非常重要的一環，可以透過數據加密、存取權限控制、威脅檢測，以及監控工具來避免外洩。此外，企業還需要遵守相關法規，確保導入過程合法合規，維護品牌聲譽。 現在，無論在台灣還是全球，各地都針對 AI 治理制定了相關的標準。不同產業在導入 AI 時，必須嚴格遵守相關規範，以免引發法律糾紛。例如，台灣的《個人資料保護法》（PDPA）對個人數據的蒐集、處理和使用有明確要求；《智慧財產權法》則對 AI 生成內容與軟體開發設有規範。國際上，歐盟在 2024 年 5 月批准了全球首個全面監管 AI 的法律框架——《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA），為 AI 的應用設定了清晰的法律基礎。（二）可擴展性：讓 AI 隨企業成長無縫進化
企業 AI 系統的擴展性是衡量其價值的重要標準。企業通常會先從小規模專案入手，當成效顯現後再將系統擴展至全公司範圍。高擴展性的 AI 不僅能夠處理企業隨業務增長而不斷增加的數據，還能在多語言、多文化的環境中運行。 此外，具備良好擴展性的 AI 系統能避免設備快速過時帶來的高昂更新成本。企業應優先選擇具有擴展性架構的解決方案，例如雲端技術，來確保能靈活應對未來需求變化。（三）客製化：智能量身定制，讓 AI 精準對接業務
客製化是企業 AI 的關鍵特性，確保 AI 解決方案完全符合企業的特殊需求和目的。跟通用 AI 模型不同，為了符合企業目標，客製化 AI 透過使用專屬數據和調教模型來提供更準確、更高度相關的結果。舉例來說，一家金融企業可以用自己的數據來訓練 AI，而醫療機構則可以利用內部的醫療記錄來提升診斷或預測的準確性。 客製化不僅幫助企業解決產業特有的挑戰，還能在專業領域中大幅提升表現。客製化也讓企業控制敏感數據，降低安全疑慮。不只如此，客製化的 AI 工具能和現有系統完美整合，譬如與現有的 CRM 或 ERP 系統串接，讓工作流程更有效率。
三、6 大企業應用 AI 的案例分析
（一）AI 應用在行銷部門，可以用來：
- 激發創作靈感：利用生成式 AI 產出吸引人的各類文案和視覺內容，並且針對用戶偏好訂製個人化的行銷活動。
- 提升用戶體驗：聊天機器人與虛擬助手可以與客戶即時互動，即時推薦產品或者解決客戶問題。
- 擬定數據驅動的決策：利用數據分析結果進行精準的分眾行銷，並進行市場預測分析。
- 提升工作效率：自動化重複性任務，例如生成報告、內容更新或者排程貼文，或者利用 AI 改善內容，優化搜尋引擎。
案例：可口可樂利用生成式 AI 生產創意行銷素材
可口可樂與 OpenAI 以及 Bain & Company 合作，推出名為「Create Real Magic」的行銷活動，將生成式 AI 工具融入其中。在這個全球性的活動中，ChatGPT-4 被用來創作文案，而 DALL·E 則負責生成影像。歐美的粉絲可以利用可口可樂的知識庫，創建個人化的文案和視覺內容，優勝者的作品將會展示在倫敦 Piccadilly 廣場和紐約時代廣場，受到全球矚目。可口可樂利用生成式 AI 強化與顧客的互動，並加速行銷文案的產出。
（二） AI 應用在人力資源部門，可以用來：
- 優化招聘流程：包含生成職缺描述、面試邀約、組織化的面試問題，以及快速篩選和識別符合需求的候選人。
- 提高員工參與與溝通：協助撰寫內部公告、文件與調查問卷，規劃員工活動或工作坊，完成活動與會議報告。
- 利用數據洞察增加績效管理：根據歷史數據分析績效與員工流失率，藉此擬訂人資未來方案，創造更好的工作環境。
案例：聯合利華利用生成式 AI 解決員工問題，幫助適應企業文化
聯合利華的 Unibot 是一個經過自然語言訓練的虛擬人資助理，可以協助回答任何類型的員工問題，舉凡停車場的位置、薪資審查到期日，到 IT 系統問題等等。Unibot 也藉此了解員工即時需求，收集數據並進行分析和優化。企業專屬的虛擬助理有別於一般的通用 AI 助理，可以識別員工的職務類別及所在位置，進一步過濾出可以提供的資訊。這套人資 AI 系統目前已經應用在聯合利華全球 36 個分部，有效提升員工工作體驗。
（三） AI 應用在財務部門，可以用來：
- 建立財務模型與預測趨勢：生成市場波動或者宏觀經濟變化的預測模型；模擬投資組合在不同條件下的表現，指導投資策略。
- 自動生成文件：包含生成收益報告、稅務審計和投資摘要等文件；草擬合約以及協助撰寫政策文件。
- 研究市場趨勢與產出洞見：生成競爭者比較分析；根據金融新聞、市場趨勢和經濟報告，進行分析發掘投資機會；利用 AI 分析來自各種社交媒體的投資者情緒。
案例：Morgan Stanley 利用生成式 AI 快速生成會議摘要，提升工作效率與客戶滿意度
Morgan Stanley 與 OpenAI 推出的「AI @ Morgan Stanley Debrief」生成式工具，將金融顧問服務提升至另一層次，不但增加內部員工的工作效率，也大幅增加客戶滿意度。這項工具主要用於會議後迅速生成紀錄、摘要和後續行動重點，員工可以將省下的時間拿來決策，客戶也能快速得到會議結論，目前Morgan Stanley已有98%的內部金融服務採用此項 AI 應用工具。
（四） AI 應用在營運部門，可以用來：
- 協助流程自動化：自動化排程、庫存管理，以及數據資料輸入等重複性任務。
- 即時生成報告：生成即時的 KPI 以及績效指標報告，方便預測和監控。
- 預測性維護：透過分析預測故障機率，降低停機機率。
- 優化營運效率：進階數據分析，協助建模優化供應鏈與物流效率。
案例：Toyota 利用生成式 AI 改善設計流程，提升創意與縮短製程。
Toyota Research Institute 引入生成式 AI 工具來優化車輛設計流程。利用文生圖產出設計，並將工程限制一併納入設計考量，減少設計迭代，加速開發流程。生成式 AI 還協助生成數位原型進行模擬測試，在生產前發現潛在缺陷，避免重大成本損失。設計師與工程師的合作能有效提升創造力與營運效率。
（五） AI 應用在客戶服務部門，可以用來：
- 自動化回覆客戶需求：第一線擔任機器人客服，生成對話式訊息回覆。
- 個人化推薦服務：分析客戶歷史購買或諮詢紀錄，提供個人化的回應和推薦內容。
- 知識庫管理與檢索：建立針對客戶服務的常用資料庫，提供客服部門文件摘要和生成服務。
案例：H&M 利用生成式 AI 提供即時客服，有效提高客服效率和客戶滿意度。
H&M 使用名為「Eva」的 AI 聊天機器人來協助處理顧客服務。Eva 會解答常見問題，回覆產品諮詢和推薦，並協助追蹤訂單，一周七天全天候無休。AI 機器人會從過去的互動中學習並改善回應，提升整體服務效率，客服人員的工作負擔不但得到減輕，顧客也因為即時得到回應而增加滿意度。
（六） AI 應用在 IT 與數據安全部門，可以用來：
- 生成程式碼和優化系統：協助撰寫和調優程式碼，縮短開發週期；識別基礎設施中的效率問題並提出改進建議。
- 偵測與回應威脅事件：協助進行即時數據分析，快速識別系統異常狀態；透過生成模擬攻擊場景，測試系統的穩健性，訓練員工防禦能力。
案例：Amazon 利用生成式 AI 追蹤和分析網路威脅。
Amazon 幾乎每天會監測到將近十億筆可能的網路威脅事件。面對越來越多駭客使用 AI 作為工具，Amazon也將 AI 整合至偵測威脅的安全系統中，利用圖形數據庫和誘捕系統，監控和分析來自不同 IP 位置的網路活動，進階發現到一些先前未被追蹤到的國家級別網路活動，促進與美國政府開發部門合作，共同打擊網路犯罪。
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四、導入企業 AI ，佈局未來的 4 大必修課
根據 MIT Technology Review，儘管 95% 的企業已經開始使用生成式 AI ，但大多僅停留在試點階段，在1到3個應用場景中使用。企業的保守的觀望態度，反映在對安全性和可靠性的擔憂。即便如此，2024年 AI 依舊是企業投資的重點，尤其體現在系統現代化、雲端遷移和加強數據品質等面向。企業在導入生成式 AI 時，從以下4點切入做足準備，平衡長期目標與謹慎部署，就能確保 AI 穩定推進，達到效益最大化。
（一）人才招募與技能培養
企業要擁有自己的 AI 團隊，才能有效掌握 AI 趨勢與關鍵技術。因次，招聘 AI 專業人才，如數據科學家、機器學習工程師，是企業長期發展 AI 的重要策略；並且，教育訓練員工理解 AI 系統，推動人機協作模式也很重要。
（二）善用 AI 合規性：讓創新穩健落地的必經之路
要做到 AI 的安全治理 ，建立一個強大的合規框架很重要。這代表在部署 AI 工具時，需要進行道德影響的評估，確保 AI 決策具備透明性。並且，建立良好的數據治理和人工監督也必不可少。現在有很多 AI 驅動的合規工具也可以協助，譬如使用自然語言處理來分析法規文本，或者用 AI 預測分析來提前發現合規風險。這些工具不僅讓流程更高效，也讓整個合規工作變得較輕鬆。
（三）精準發掘優化需求：用設計思維挖掘 AI 關鍵場景
MIT Technology Review 還提到，有一半的受訪企業希望兩年內將 AI 全面整合到所有業務項目中。企業如何加快腳步？利用 AI 工作坊聚焦高影響力的應用場景，找到企業內部最急迫解決的痛點。AI 工作坊強調以人為本，運用設計思維，從需求探索開始，結合不同部門的專家討論，協力篩選出現在最適方案。並且結合AI基礎知識的學習和實踐，讓員工不是紙上談兵，更實地操作生成式 AI ，有效解決業務挑戰。
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（四）資源與數據準備：讓 AI 的未來更準確、更安全
AI 部署的關鍵在於數據的品質和流通性，能夠無縫進行存取、整合和分析來自不同數據庫的資料。然而，數據的品質往往是主要的限制因素，尤其是數據量龐大，但仍在沿用舊基礎設備的大型企業，勢必面臨更大挑戰。所以企業 AI 的導入，尤其是生成式 AI ，必須要能清理和將數據組織化，以提升語言模型的準確性，避免偏見並減少幻覺出現。
五、客製化企業 AI 精準解決企業痛點、打造安全無虞資安環境
隨著 2025 年 AI 趨勢的加速發展，企業型生成式 AI 已逐漸成為主流。雖然通用型 AI 在內容創作、資訊檢索，以及初期概念驗證（PoC）上仍具備重要價值，但要邁向擴展性和長期的商業成功，客製化 AI 解決方案 才是關鍵。
企業 AI 的投資雖然需要更多時間、資源和專業知識，但它能夠精準解決企業痛點，打造高度相關且準確的應用場景，讓企業在數位轉型的競爭中脫穎而出，並確保長期與企業目標保持一致。
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