《2026年趨勢與展望》

展望 2026 年，台灣企業的經營環境仍充滿挑戰與不確定性。全球地緣政治緊張、貿易摩擦與關稅政策頻繁調整，加上部分產業持續將生產或營運重心外移，使供應鏈與資本布局變得更複雜。在這樣的環境下，企業不僅需要提升營運效率，更必須建立靈活韌性與智慧營運能力，才能有效應對快速變動的市場與潛在風險。

勤業眾信顧問業務服務部門將從四個主題分享對 2026 年企業轉型與營運的洞見，包括如何以 AI 驅動企業轉型、強化成長動能、建立可延展能力，以及走向長期價值，協助企業在變局中不僅應對挑戰，更實現可延展、可持續且具差異化的經營模式。

I. 以 AI 驅動企業轉型：重塑營運、治理與人才能力

在 2026 年，AI 已不再是單純的技術工具，而是企業營運、決策與治理的核心驅動力。企業必須從理解 AI 的價值、建立穩健資料治理，到部署過程中的資安與合規挑戰，逐步形成可持續且可控的 AI 應用模式。同時，人才的培育與引進，將決定企業能否持續釋放人工智慧帶來的競爭優勢。本章節將從四個關鍵面向出發，分享我們對 AI 驅動企業轉型的洞見，協助企業在快速變動的市場中建立完整、智慧且差異化的 AI 策略。

《釋放人工智慧的真正價值：AI工程的關鍵思維與實踐》

在數位轉型的浪潮中，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）已躍升為企業尋求競爭優勢的核心驅動力。然而，單純的模型開發，或資料科學與軟體工程的結合，並不足以帶來實質影響。真正的挑戰在於如何以綜合性的策略思維，將AI嵌入到複雜的業務流程和場域中。一般而言，企業組織在評估AI工程建置前，可從三個關鍵維度進行深度評估和規劃：

1. 技術可行性與模型穩健性：在AI工程的起點，必須嚴格評估所選AI技術和模型的技術可行性。這包括：資料基礎與品質、演算法於業務場景之準確性與效能，以及模型之可解釋性。
   
2. 系統整合與部署的流暢性：AI模型與應用若無法有效接軌企業現有的IT基礎設施和營運系統，其效益依舊會大打折扣。因此考量AI工程的第二個核心在於系統整合與部署的流暢性，如：是否採MLOps流程進行開發部署、可調用性（如：API或服務化)，以及其後續擴展彈性等。
   
3. 具體可量化評量的效益：AI工程的最終目標是創造實質的業務價值。因此，定義清晰且具體可量化的效益評量指標成為了實踐AI工程的核心要件。企業可透過技術指標（如：模型準確率、F1 Score等）或業務指標（如：成本降低比例、營收表現、投資報酬率等）來進行評估。而AI部署完成後，企業也應持續監測模型在實際場景中的表現是否有所變化（如：模型漂移、技術迭代等），並根據量化指標進行持續優化。

為解決AI導入過程中的複雜性、技術孤島和能力分散問題，勤業眾信透過「AI卓越中心（AI Center of Excellence, AI CoE）」思維，助力客戶實踐AI工程建置，其主要核心價值在於：

1. 組織賦能與技術培養：透過跨職能的集中式組織或功能單位架構，定義各單位之權責義務，並制定培育組織AI技術人才之行動，以持續凝聚組織AI共識與量能。
   
2. 建立統一標準與規範：透過制定統一的AI開發、部署、資料治理和道德規範標準。
   
3. AI專案孵化與推動： 識別最具潛力的AI應用情境與方案，並快速孵化、推動其工程化部署，確保專案能跨部門協作，並達成前述的技術、整合與效益目標。

透過AI CoE的策略性指導和標準化流程，企業能夠有效克服AI工程建置過程中的挑戰，確保每一次AI投入都能帶來可預期、可追蹤、且具備可持續性的業務成果。這不僅是技術的勝利，更是將人工智慧轉化為核心競爭力的關鍵一步。

《AI 與企業資料治理：模型準不準，決定於你看不到的那 80%》

生成式 AI（Generative AI,GAI）帶來的技術震撼已無庸置疑。許多企業積極展開 AI 概念驗證（POC），最先關心的往往是「模型」本身：該選哪一家的大語言模型？算力是否足夠？地端部署還是上雲？然而，隨著專案進入實戰階段，主管們開始感受到一個殘酷的現實：真正決定 AI 能否從「實驗室」走向「生產線」的關鍵，往往不是模型本身，而是那些藏在水面下、佔了 80% 的資料治理工程。

這個現象與經典的「冰山理論」不謀而合：企業目光所及的，往往是露出水面的模型效能與應用介面（只佔 20%）；但真正支撐 AI 落地的，卻是底層那 80% 龐大且複雜的資料基礎建設——包含資料品質、權限管理、流程整合與合規制度。

模型是能力的「放大器」，而非髒資料的「清潔器」

企業初次導入生成式 AI，往往驚豔於其強大的語言理解與生成能力。但在導入財務分析、客戶服務或內控合規等高精確度場景時，問題便接踵而至：AI 回答不精準、引用過時數據，甚至產生「幻覺」（Hallucination）。許多企業誤以為換一個更強的模型就能解決問題，但事實上，更好的模型，未必能彌補「不乾淨的資料」。我們必須認清一個關鍵事實：AI 模型是企業能力的「放大器」，而不是髒資料的「清潔器」。 若企業內部的資料生態是混亂的——例如客戶名稱在不同系統不一致、文件版本新舊夾雜——AI 的導入非但無法創造價值，反而只會「更有效率地放大這些混亂」。若是底層資料缺乏治理，模型越強，犯錯的速度與自信度反而越高，這對企業決策而言將是巨大的潛在風險。

RAG 架構下的新挑戰：非結構化資料治理

為了讓 AI 更懂企業內部知識，檢索增強生成（RAG）已成為主流架構。許多人誤以為 RAG 可以跳過繁瑣的訓練步驟，直接把文件丟進向量資料庫即可，但事實上，RAG 對資料治理提出了更高的要求。在傳統 IT 時代，我們習慣治理結構化資料（如資料庫表格）；但在 GenAI 時代，我們必須治理大量的「非結構化資料」。這帶來了一系列新的檢核清單：

• 版本控制： 文件是否有唯一的最新版本？還是 AI 會讀到三年前的舊規章？
• 資料切分（Chunking）： 文件能否被一致地切割以保留語意完整性？
• 中繼資料（Metadata）： 是否具備清晰的部門屬性與時效標籤？
• 權限控管： 敏感資料是否有適當的隔離？
  

若缺乏這些治理手段，RAG 系統將難以辨識資料的時效性與權威性，最終導致模型「自信地引用了錯誤的過期資訊」，大幅降低使用者對系統的信任。

不只是 IT 問題，更是組織流程的重整

企業導入 AI 時常存有一個認知誤區：以為這只是「加裝一個新科技工具」，實際上這往往涉及「舊流程的重整」。以保險理賠或供應鏈管理的場景為例，若想讓 AI 輔助判斷，企業首先得面對歷史共業：診斷書格式不一、代碼對應表版本混亂、人為備註缺乏標準欄位。實務經驗顯示，一個成功的 AI 專案，往往有 70% 的時間花在資料清理與跨部門的流程對齊。這不僅是 IT 部門的責任，更需要業務單位的投入。企業需要建立跨部門的資料字典、定義單一資料來源（Single Source of Truth），並釐清資料擁有者（Data Owner）。AI 專案在本質上，其實是一次強迫企業面對資料孤島（Data Silos）並進行流程再造的契機。

資料治理是 AI 時代的護城河

資料治理並非一次性的專案，而是如同水電般的營運基礎建設。隨著資料持續生成、組織架構調整，若沒有持續性的維護機制，AI 的準確度會隨時間迅速下降。例如新部門成立後權限未同步、新欄位未納入定義，都會導致系統逐漸失效。模型與演算法會隨著市場技術而不斷演進、甚至標準化，但企業獨有的「高品質資料」與「治理流程」卻無法被輕易複製。在未來的競爭中，AI 導入不再只是比拚誰的模型更大，而是比拚誰的資料更乾淨、治理更扎實。當主管在評估 AI 專案時，除了問「模型準不準」，更應該先問：「我們的資料準備好了嗎？」那 80% 看不到的冰山下工程，才是企業建構 AI 護城河的真正關鍵。

《GAI的時代來臨，企業數位轉型的方式變了嗎? 》

Generative AI從2022年11月30推出以來，席捲了全球的注意力，常見議題從了解GAI的運作原理、能達到什麼程度的智力、能回答什麼問題，能使用在哪些多模態上；再到GPU、半導體產業鏈的蓬勃發展，相關GAI技術與應用的各個角色均被帶動，包含：晶圓製造、算力發展、大模型訓練、GenAI平台等，而這其中的知名企業台積電、NVIDIA、OpenAI、Google、微軟、AWS，更是這三年來全球新聞與科技發展重中之重的焦點。

然而，在這些話題發展了三年之後，我們也注意到一路從個人延伸到企業經營者心中的疑問，我們該如何運用GAI在企業的運營中? 廣泛的AI已被運用在各種軟體、硬體、產品功能中，但對於企業運營數位轉型的議題，這帶來了什麼改變嗎? 本文將依據與台灣企業對談經驗與Deloitte轉型研究報告，分享三個角度作為企業推行運用AI數位轉型的參考：

GAI已成為科技的一部分，但只有GAI無法做到數位轉型

GAI是企業界最熱門的話題，但我們發現僅有AI並無法促使企業啟動轉型，仍跟過去一樣需要考量的是，企業的數位策略、銷售流程、資料狀態整體的考量與搭配，包含業務面、IT投入、員工的AI素養、資安面等，整個企業才有辦法擬定季轉型計畫。一直以來企業轉型並不是單純資訊科技問題，科技僅是被納入運用的一環；而與過去科技兩個不同之處在於影響到了不分部門的每個員工、並且GAI也突破了一些新的應用與解決方案，如需要純人工識別的單據，GAI加上OCR已是相當成熟之技術，並可以廣泛利用，這在過去是程式化無法很好解決的場景。因此議題變成不是導入哪個系統，而是企業的GAI應用重點能納入業務流程的哪一環? 行銷銷售流程的費用報銷，還是物流單據的盤點確認送達客戶端，應用在哪裡才能逐步的提升企業效率?

GAI的應用題目應小不應大，迅速驗證迅速調整才是帶動企業運營優化的契機點：並且同時依據企業價值鏈管理試行點，下圖為Deloitte整理行銷銷售類企業流程AI試行範例與管理做參考：

企業轉型的新發動點：兩向轉為三向

綜觀過去企業數位轉型的發動點，尤其是對企業影響巨大的專案如ERP、CRM專案的導入，方向性通常為企業管理層發起，下屬各部門各員工依循制度盤點配合，較少從個人工作觀點出發，提出優化方向。然而GAI的出現，打翻過去通常由企業高層發動的轉型指示，將科技影響的角度擴散到全體員工，營運流程的每個環節的優化變成依賴最了解現場的員工來提出才能發揮價值。GAI的時代，驅動企業轉型的力量將變為三股：

• 由上而下：生成式 AI 應用案例的快速增長，使得建立一套健全的治理框架成為必要。這套框架將引導 GenAI 的開發方向，使相關計畫與投資與組織的策略目標保持一致，並確保 GenAI 的使用符合責任原則與可信賴性的標準。
• 由下而上：同時，隨著組織持續強化能力建構，個人角色方面正在以民主化的方式積極產出並推動新的生成式 AI 構想與計畫。
• 由外而內：在接下來的 2 至 3 年內，超高速的技術進展將成為生成式 AI 創新的主要驅動力。然而，這些發展的高度複雜性，將對組織與人員帶來理解與吸收上的挑戰。

企業運用GAI轉型的五階段與策略目標

Deloitte建議企業導入GAI可切分為五階段做規劃與觀察：感知、啟動試點(Pilot)、運營、系統化、業務轉型。

在2025年底剛發布的Deloitte Tech Trends報告中觀察到企業有38%都有在進行試點，然而僅有11%的組織真正將AI投入正式環境的運營，這差距說明了一切，42% 的組織仍在制定策略，而35%的組織根本還沒有策略。Gartner亦預測，到2027年40% 的智慧代理專案將會失敗，這並非因為技術本身有缺陷，而是因為組織在自動化已經失效的流程，而不是重新設計營運模式。HPE的財務長一語道破了成功之道：「我們希望選擇一個能夠真正實現變革的端到端流程，而不僅僅是解決某個痛點。」，重新設計而不是自動化，這才是成功與失敗的關鍵。 - Deloitte Tech Trends 2026

2026年GAI科技的成熟，從個人使用邁進企業適用場景的可能性逐漸成熟，企業數位策略能運用的工具與方法將越趨多元、越趨複雜、影響內部運營層面也比過去需要考量的更多；如何對GAI包含既有科技有正確的理解如何應用，規劃納入整個企業的數位策略中，並且有效管理，將是接下來經營層在各自產業、甚至跨產業競爭時，能大幅拉開差距的關鍵。

《AI 與人才協同：決定企業能否落地與長期競爭力》

企業普遍面臨「如何落地、如何信任、如何治理」的挑戰，Deloitte 聚焦 AI 議題，正是回應市場對可信任 AI 與價值轉化的迫切需求。

Deloitte 人才資本趨勢報告指出，人工智慧 (AI) 正在從根本改變「工作如何被執行」與「企業如何運作」。在許多產業中，AI 不只是協助決策或產生洞察，而是開始取代傳統、人力主導的任務 — 包括例行性事務、自動化流程、資料分析、預測、後端營運等。 這導致許多傳統的 入門級職位縮減。報告指出，有高達 66% 的企業／人資主管認為，最近入職的新員工「並未充分準備好」。這反映出隨著 AI 自動化普及，以前新人累積經驗、透過「做中學習」的管道正在萎縮。

因此，企業不再能單純依賴過往傳統職涯結構，而需要重新思考「人才價值主張」(employee value proposition, EVP) — 也就是在 AI 世代，什麼樣的人才、技能、發展機會能讓組織與員工同時共贏。面對AI的落地與生根，真正的關鍵不只是技術，而是「人 + 組織 + 技術」三者協同。唯有從企業文化、組織設計、人才管理、績效評估、治理架構同步進化，才能讓 AI 成為企業長期競爭力的基石。

然而，要讓 AI 為企業帶來長期價值，需要的不僅是技術，更是以人為中心 的策略：成立新的價值主張 (EVP)、重塑人才與管理角色、更新績效與激勵機制、建立可信任與有彈性的治理架構。唯有如此，企業才能在這場AI變革中轉型成功，而不是被淘汰。

《從部署到治理：2026年人工智慧 AI 在資安與合規中的新秩序》

企業將從「導入 AI」進入「用 AI 保護 AI」，治理能力會變成核心競爭。近年全球技術邁入生成式 AI、代理式 AI 與雲端原生架構的整合期，企業對 AI 的導入目標已從「降低成本」轉向「以資料為中心的營運能力」與「合規安全」。Deloitte 觀察到，AI 技術的滲透並非孤立地進入產業，而是與雲端平台、數據治理和風險控管緊密綁定，其所帶來的產業轉型既擴大效率提升，也加速 Cyber、安全與合規需求的全面升級。這種變化使得 AI 應用不再只是技術議題，而是企業體質與制度化控管的再造工程，直接改寫 2026 年台灣產業的競爭格局。

1. 金融業：治理、稽核與法遵門檻

金融業在高度法規環境下，正將生成式 AI、代理式 AI 與自動化工具應用於客服、交易監控、詐欺偵測與風險量化等流程。然而，AI 導入必然觸發資料主權、模型透明度、演算法公平性與跨境雲端服務使用限制等嚴格的合規要求。

Deloitte 輔導經驗顯示，金融業導入 AI 的痛點已不在技術，而在於企業內部是否具備足夠的治理架構、稽核軌跡、模型管理制度與資訊安全能力以支撐 AI 落地。因此，AI 的普及反而推升了金融業對第三方顧問在法規理解、模型治理、雲端架構安全與合規文件化等方面的需求，使 AI 導入與 Cyber/法遵能力緊密連動。

2. 製造業：邊緣 AI 的安全與地緣政治風險

台灣作為全球供應鏈的關鍵節點，製造業正透過邊緣運算（Edge AI）、智慧感測、預測維修等方式提升彈性與韌性，以滿足「AI 導向的即時決策」需求。

Deloitte 發現，此類應用若缺乏資料分類、權限控管、設備端安全加固、供應鏈資安治理等基礎，AI 系統難以擴大規模，甚至可能形成新的營運風險。在全球地緣政治重塑的背景下，製造業也越來越需要面對跨國客戶的安全稽核與合規要求，使 Cyber 與合規能力成為進入供應鏈的基本門檻。

3. 醫療產業：敏感資料、責任界定與「合規先行」

醫療產業的 AI 應用（如影像判讀、臨床輔助決策）能有效緩解人力短缺與高齡化衝擊。然而，醫療資料的敏感性極高，各國監管機關正逐步提高個資保護、演算法透明度與醫療責任界定的標準。

若缺乏清楚的 AI 使用界線、資料治理制度、跨院資料共享框架與資安控管，AI 無法在醫療機構大規模落地。因此，AI 在醫療領域的推展，本質上必須遵循「合規先行」的原則。

4. 供應鏈與物流：跨境、多元資料與第三方治理

在高波動環境下，供應鏈與物流業依賴 AI 提升需求預測、倉儲優化與跨國調度能力。決策速度加快的同時，也意味著資料範圍更廣、來源更多樣、跨國傳輸更頻繁。

Deloitte 指出，這迫使企業重新檢視資料使用、供應商資安、第三方治理與雲端平台的管理政策。同時，由於越多企業依賴雲端平台運作 AI 模型，便越需要導入更高標準的資安控管與稽核制度。

5. 雲端服務產業：AI 發展路徑的基石與挑戰

雲端服務因 AI 浪潮，重新成為企業的核心基礎設施。AI 的訓練與推論需要可擴展、高彈性且符合跨國法規要求的運算平台，使企業普遍選擇雲端作為 AI 的落地環境。

Deloitte 顧問團隊發現，AI 與雲端正在形成一種「共同成長的需求循環」：企業的 AI 專案越多，對雲端的依賴度越高；雲端使用越深，便越需要合規審查、資安控管與第三方治理能力。這使得企業的 AI 發展路徑，不可避免地與 Cyber security、資料治理與合規策略高度綁定。

全球 AI 治理與合規新趨勢

全球AI治理趨勢呈現兩大路線：一是以歐盟《AI Act》為代表的基於風險的強制性法律，透過劃分AI應用風險等級及限制（如不可接受風險），對人權、民主與法治構成重大威脅的應用施加嚴格的合規義務與問責制，確立全球監管的黃金標準。二是以美國、英國和新加坡為代表的務實引導原則，美國著重於行政命令與國家安全，訂立聯邦各部門人工智慧發展的推動任務，促進人工智慧的安全、可靠和值得信賴的發展；英國則採取由各機關驅動的原則式監管，以支持創新模式為主；新加坡則以業界指引和模型治理框架加強AI治理相關面向。整體而言，國際趨勢的焦點高度集中在AI系統的透明度、反偏見與公平性、資料隱私主權，以及對AI系統以風險導向之管理。

法規挑戰：個人資料保護與跨境資料流動

1.  個人資料保護與高標準問責制：

以歐盟的《通用資料保護規則》（GDPR）為代表，為個人資料保護確立了全球的至高標準。其核心要求包括：合法、公平、透明的資料處理原則；賦予個人資料當事人如存取權、被遺忘權、可攜權等關鍵權利。

對於訓練和部署 AI 模型的企業來說，必須關注所有 AI 系統中使用的資料，確保其蒐集和使用具備明確的法律基礎，特別是針對生物識別、健康數據等敏感性資料。當 AI 系統做出重大決策時，企業有義務確保個人擁有知情、人類審查或要求解釋的權利。任何違規行為可能導致全球營收高達 4% 的鉅額罰款，強制要求企業將隱私保護內建於設計（Privacy by Design）作為 AI 開發的強制性規範。

2.  跨國資料流動與在地化限制的挑戰

隨著 AI 系統依賴全球資料進行訓練和部署，跨國資料流動已成為企業治理的合規障礙。主要挑戰來自各國對於資料主權和隱私保護的立法收緊，例如中國大陸的《數據安全法》與歐盟 GDPR 對資料出境的嚴格要求。

許多國家推動資料在地化（Data Localization），要求特定敏感資料必須儲存和處理在其境內。因應監管要求，迫使跨國企業必須在不同法規管轄區域建立分散的資料基礎設施，此舉顯著增加了企業的營運成本與管理複雜度。對於需要跨國協作開發 AI 的企業而言，這種碎片化的監管環境更阻礙了模型的效率及全球統一性。因此，企業必須投入資源於複雜的資料治理與合規技術，或聘用專業顧問協助，以利在跨國資料流動及在地化要求之間尋求合規的平衡點。

實務風險：內部治理與外部資安威脅

1.  內部風險：決策、公平性與透明性挑戰

當複雜的深度學習模型在缺乏適當治理下運行時，往往會形成難以理解的**「黑箱」。這種模型不透明性導致其決策過程無法被人類追溯和驗證，對法律上的問責制**構成巨大挑戰。

企業可輔以外部專業單位，透過分析工具對模型進行可解釋性檢測，以確保決策流程具備說服力。此外，AI 系統容易將訓練資料中潛藏的社會偏見納入並放大，造成系統性的偏見與歧視（例如在信貸或招募判定中產生偏頗結果）。為維持模型的公平性與準確性，企業必須建立嚴謹的資料治理和公平性分析框架，以避免系統性的誤判風險，並確保決策符合倫理與法規要求。

2.  外部風險：資安、資料洩漏與供應鏈依賴

資訊安全升級：因資料密集，資安挑戰大幅升級，包含權限濫用與資料洩漏。訓練資料中的敏感資料可能使 AI 模型本身成為攻擊目標，例如遭受對抗性攻擊或針對大型語言模型的提示詞注入（Prompt Injection），導致服務中斷或資料遭竊。企業必須提前識別相關資訊安全威脅（例如：OWASP LLM Top 10），並採用專業工具強化防禦。

供應鏈依賴與治理：現代 AI 應用高度依賴外部供應商與委外服務（包括雲端平臺、第三方模型或資料集）。這類型的供應鏈依賴構成了重大的供應商與委外治理風險，增加了資訊安全的攻擊面。企業在將模型或資料外包時，必須對委外廠商的資安控制、資料處理能力及合規性進行嚴格規範。一旦供應鏈任一環節出錯，企業將連帶承擔法律與商譽責任。因此，尋求專業顧問協助，執行獨立的第三方風險審計或建立穩固的外部治理框架至關重要。

面對全球 AI 技術的快速成熟與監管框架的逐步成形，企業必須全面建立跨部門、可稽核與可持續擴展的治理架構。成功落地 AI 並滿足監管，企業應聚焦於以下四大核心構面：

1. 建立企業 AI 治理架構：從高階管理層到各單位，確立 AI 使用範圍、角色責任與模型生命週期管理，確保 AI 決策具備透明度、可解釋性與問責性。
   
2. 資料治理與品質管理：建立點到點的治理框架，強化資料主權與在地化能力，並透過偏誤偵測機制，確保資料的合法性、正確性與公平性。
   
3. 強化資訊安全韌性：將 Cyber Security 深度整合至 AI 開發部署流程，落實「Secure by Design」，並導入零信任或 ISO 42001 等國際標準的安全架構。
   
4. 第三方與供應鏈治理：建立全面的風險管理制度，對外部供應商進行資安審查、規範資料處理，確保供應鏈環節符合企業安全目標與合規要求。
   

企業唯有將治理思維從「技術部署」轉向「制度化控管」，同時強化資料、技術、安全、合規與供應鏈的整合治理能力，才能在全球監管新秩序中站穩腳步。最終的競爭力將取決於企業能否打造出：可稽核、可治理、可持續擴張、可信賴的 AI 系統，真正獲得長期競爭優勢。

2026年度行動清單：企業不可再拖延的 5 件事

AI 帶來的競爭優勢已進入治理驅動的成長，無法落實制度化控管的企業，將在 2026 年面臨被監管與風險淘汰的雙重壓力。為鞏固競爭地位，企業領導者必須立即啟動以下關鍵行動：

1. 正式納入 AI 治理框架：將 AI 模型治理與風險評估機制正式納入董事會與高階主管的議程，明確界定跨部門的 AI 應用責任。
2. 強制執行資料主權與在地化盤點：立即盤點所有 AI 訓練資料的來源、儲存地點與跨境傳輸路徑，確保符合 GDPR 等嚴格的在地化與資料出境要求。
3. 模型公平性與可解釋性義務：針對高風險或涉及重大決策的 AI 模型，強制導入偏誤偵測與可解釋性（Explainability）工具，提前消除系統性歧視風險。
4. 供應鏈資安合規管理：針對所有提供雲端服務或第三方模型的供應商，執行強制性的資安與合規風險稽核，並將模型生命週期管理納入委外契約規範。
5. 資安架構升級與強化：應用 OWASP LLM Top 10 等框架，立即強化針對大型語言模型的防禦能力。
   

此刻的行動，將決定企業是成為 AI 浪潮的領跑者，還是被動的風險承擔者。

II. 重塑成長動能：從供應鏈與資本布局回應全球重組

在全球供應鏈持續重組與地緣政治不確定性的背景下，台灣企業正面臨前所未有的挑戰。從 AI 投資潮到產業升級需求，企業不僅要應對快速變動的市場，更需要思考如何保持長期競爭力與成長動能。本章節將探討企業在 2026 年如何透過策略性資本布局與併購，從傳統「追求規模」的思維，轉向打造「韌性」的成長模式，使企業能在變局中持續穩健前行。

《AI 投資潮及轉型升級需求 台灣產業如何在變局中維持競爭力》

全球經濟高度波動與地緣政治、大國對弈持續升溫的環境下，資金傾向投注具韌性、規模與成長性的資產，在亞洲，特別是台灣，成為這股結構性轉變的主要受益者，從 AI 產業供應鏈到無人機製造，再到供應鏈外移與跨境併購熱潮，台灣正迎來前所未見的產業重塑時刻。

半導體作為台灣的旗艦產業，從晶圓代工、IC 設計到封測構成全球最完整且競爭力最強的供應鏈，當 AI 應用從雲端推向邊緣運算、企業部署與終端裝置，AI 伺服器、GPU 模組、HBM 高頻寬記憶體與先進封裝需求同步暴增，使台灣廠商在全球供應鏈中的角色更加重要，近期多家國際科技巨頭加碼在台採購與投資併購需求，顯示台灣在「AI 基礎建設」浪潮中的不可取代性。

同時，軍工及無人機也在快速升溫，烏俄戰爭與台海局勢使得亞太國防預算普遍提高，台灣的無人機、雷達、資安與工控系統等領域出現大量技術升級與投資需求。例如，台灣無人機公司獲得東南亞與歐洲合作邀請的案例逐漸浮，反映出台灣在輕量化設計、航電整合與複合材料上的優勢已被國際市場看見，台灣市場熱度也隨之升高，不少新創甚至尚未完全量產就已獲得國際買家洽談。

與高成長領域形成對比的是，台灣傳統製造業正在面臨的壓力，美中競爭引發的關稅風險、供應鏈重新分布與地緣政治不確定性，使得過去以「台灣製造、外銷全球」為核心的模式開始鬆動，供應鏈逐漸外移至東南亞、印度與北美，一些依賴中國大陸市場的台商則調整產能，甚至出售部分廠房以減少地緣政治曝險。同時，台灣少子化下的人力短缺，從工具機、塑膠製造到金屬加工，企業普遍面臨缺乏生產線技術人員的困境，再加上能源、土地與物流成本的提升，許多中小型製造企業感受到前所未有的經營壓力。

在這樣的背景下，併購成為企業調整策略的重要方式。因為不確定性升高，企業比以往更重視跨國布局、風險分散以及產業跨界整合的能力，台灣市場出現中小企業想賣、大企業想買、台商持續外移等三股力量同時運作。中小企業主多數面臨接班問題，加上資本支出壓力與成本上漲，使得提前出售成為務實選擇；相對地，具規模的大企業則利用併購擴大產能、取得技術與打入新市場，跨境併購與策略聯盟迅速增加，涵蓋科技、製造、醫療器材、資訊服務、食品與連鎖零售等多個領域。

目前，全球正處於供應鏈再平衡的關鍵點，高科技產業迎來空前的投資與合作需求，而另一方面，傳統製造業在大國對弈的貿易戰中加速轉型或尋求出場機制，併購市場正反映這兩股力量的交錯：成長領域吸引資本追逐，而壓力產業推動資產再平衡，顯示未來數年的產業再分配格局。隨著國際政治與技術變遷持續加速，台灣產業與併購市場的動態將持續牽動全球供應鏈版圖，並成為觀察下一輪經濟重整的重要指標。

《併購新思維：超越傳統綜效，從「併規模」轉向「併韌性」的董事會戰略》

地緣政治不確定性、數位化浪潮以及新市場開發等需求，使供應鏈風險與韌性成為企業董事會的核心關注。企業不僅需要「降本增效」，更需要能應對突發中斷、具備長期競爭力的轉型方案。

作為企業的最高決策單位，董事會正身處一個「動盪已成新常態」的環境。勤業眾信(Deloitte)最新的《Deloitte 2025 年亞太地區執行長調查》證實，企業領袖已不再被動防守，而是積極為企業打造「擴展型韌性」(expansive resilience)。

在這場根本性的典範轉移中，併購(M&A)的戰略意涵已被徹底改寫。它不再是傳統追求規模經濟或成本綜效的財務遊戲，而是董事會用以「購買韌性」與「購買時間」的核心戰略武器。

一、以併購作為地緣政治的避險工具

調查數據清晰指出，近半數(49%)的APEC企業領袖將「地緣政治動盪」視為阻礙成長的首要威脅。面對此威脅，緩慢的有機增長已不足以應對。

因此，APEC企業正越來越重視透過併購、聯盟等布局，以「針對地緣政治進行避險」。數據顯示，將「擴張地理版圖」視為關鍵成長策略的CEO比例，將在未來三年內從16%飆升至30%。與其花費數年自建產能，不如透過併購，在短期內迅速獲取一個位於安全區域的成熟產能與市場准入許可。這是在「購買時間」與「購買安全的地理位置」。

二、以併購主動建構供應鏈控制權

另外在報告中強調，供應鏈已是「可實際推動競爭策略的關鍵戰力」。而CEO的首要行動，便是高達52%的受訪者計畫在未來一年內「擴大並多元化供應鏈版圖」。併購是實現此目標最直接的手段。董事會應授權M&A團隊，精準識別供應鏈上最脆弱的「斷點」(Choke Point)，並執行防禦性的垂直或水平併購。這不僅是確保「不斷供」，更是將企業的營運命脈與控制權掌握在自己手中。

以大成集團為例，過去事業版圖以亞洲為主。他們看到近期美國市場對於亞洲食品需求大增，同時也想分散經營風險。於是選擇了一條更具戰略智慧的路徑：在2024直接收購美國德州食品加工廠（Amy Food）。雖然需要面對美國高昂的成本與法規壁壘，但也讓他們迅速掌握了在地通路與市場知識。成功將地緣政治風險轉化為市場擴張的跳板，也拓展該集團在主要經濟體的事業版圖 ，創造未來成長的另一條曲線。

董事會的決斷時刻：資本已到位

這場轉型需要果斷的資本配置。調查顯示，CEO們已準備就緒：預期未來三年將積極透過併購推動成長的比例，將從39%大幅躍升至59% 。同時，有六成領袖預期未來三年將更容易取得資本。

總結來說，實現成長的關鍵不僅在於是否掌握資本，更牽涉到「企業能否果斷運用現有資源」。而M&A已成為企業應對地緣政治與供應鏈中斷的關鍵解方。

董事會在審視併購案時，其核心提問必須從「這能為我們增加多少營收？」轉變為：「這項併購能為我們消除哪個『單點障礙』？它如何為我們買下應對衝擊的『戰略緩衝時間』？

III. 驅動可持續競爭力：以新興數位能力與智慧資產延展企業營運

在完成 AI 驅動轉型與從供應鏈與資本布局回應全球重組的討論後，企業下一步的核心課題是如何將能力延展並落地到日常營運中。透過新興數位能力，企業可以打造韌性、智慧且可持續演進的營運中樞，將策略與資源有效整合。進一步結合 Deloitte 的智慧數位資產
解決方案，企業能將這些能力轉化為可持續的價值，建立可靠且安全的營運模式。

《以新興數位能力打造韌性、智慧且可持續演進的營運中樞》

邁入2026年，全球產業正站在一次深刻的轉折點，地緣政治與全球供應鏈重整持續改寫企業成本結構，ESG永續規範與跨境資料管理逐步強化，生成式AI、雲端原生架構與自動化技術則加速衝擊過往的營運模式。在這個變化遠大於過去十年的年代，企業已無法仰賴單一系統或部門導向的數位化思維，而是必須打造一個具備高彈性、高擴展性、能即時串聯數據與智慧決策的智慧化平台，以支撐未來的市場競爭與創新路徑。

在此脈絡下，Emerging Solutions(新興數位解決方案)逐漸成為企業的新動能。這些解決方案並非單一產品，而是一類基於新興技術、雲端方法論與數據驅動思維所構建的數位生態系，旨在突破傳統ERP、CRM或地端系統的侷限，使企業能以更快速度、更低風險與更高透明度完成轉型。

這種新策略的核心，是將新世代的數位解決方案，尤其是智能代理AI (Agentic AI)及其相關技術，深度整合到ERP此一業務骨幹之中，透過AI自主檢索數據、規畫業務行動並執行交易，例如在無人干預的情況下發起生產訂單、管理庫存等。

Deloitte的實例: AI-enabled SAP導入模式如何加速台灣企業轉型

在落實上述戰略時，專案的實施方法論本身也在經歷一場AI革命，以勤業眾信(Deloitte) SAP 全球實施團隊為例，在近年的大型S/4HANA導入專案中，已全面導入Ascend這套AI enabled專案管理與交付平台，正是Emerging Solutions在專案實施領域的最佳實證。它徹底改變了顧問交付價值的方式，透過創新工具的輔助加速流程並降低風險。

• 加速藍圖設計與配置： Ascend 內建了近 35 個行業的最佳實踐和標準化流程模板。AI 助手可以根據客戶的特定需求和現有流程數據，快速生成建議的藍圖和系統配置腳本，顯著縮短設計階段。
• 智慧自動化測試： Ascend 能夠自動生成測試案例、執行自動化測試並追蹤缺陷。這大大減少了手動測試所需的時間和資源，提高了測試的覆蓋率和準確性。
• 數據遷移輔助： AI 工具可以協助分析遺留數據的品質、自動識別數據清洗規則，並自動執行數據轉換任務，確保數據遷移的順暢與準確。
• 風險管理與預測： Ascend 利用機器學習分析專案數據，預測潛在的延遲或問題，並提供預警和建議的緩解措施，實現主動式專案管理。
• 提升文件編寫效率： 生成式 AI (Generative AI) 可以自動將專案會議記錄、設計文件等非結構化數據，轉化為標準化的專案交付物和培訓材料，釋放顧問資源至高價值活動。

透過這些功能，Deloitte Ascend 將傳統瀑布式的實施流程轉變為更敏捷、更高效的智慧交付模式。

企業數位轉型的核心不再是單一系統，而是能夠支撐未來創新的平台。SAP S/4HANA 與 AI 驅動的工具（如 Ascend）結合，讓 ERP 專案不僅是系統導入，更是企業邁向智慧營運的關鍵一步，以更少的人力、更快地的速度，將人才從重複性勞動中解放，投入更高價值的數據分析與策略優化。

從顧問與客戶兩方面來看，實施 Emerging Solutions 所帶來的不僅是「技術升級」，更是一場「能力升級」與「組織轉型」。機會是顯著的，但若基礎能力（資料、流程、治理、組織變革）未能同步強化，則風險亦不可忽視，建議企業在啟動專案前先制定清晰的路線圖、能力檢查表、變革管理及風險監控機制。

未來的顧問與企業用戶，需要的是具備AI溝通力與深厚後產業知識的複合型人才，必須有能力判斷AI的產出是否正確，並懂得如何引導AI解決複雜問題。對企業與顧問公司而言，這是一場機會與挑戰並存的革命，唯有擁抱彈性、數據整合與 AI，才能在數位時代中保持競爭力。

《以智慧數位資產驅動企業價值與營運轉型》

在全球營運環境快速變動的背景下，企業面臨數位化加速、營運效率要求提升、風險與法規壓力增加的多重挑戰。如何以可靠的數據與資訊支撐管理決策、運用智慧工具提升作業效能、並即時掌握營運風險，成為維持競爭力的核心能力。勤業眾信管理顧問透過整合式數位解決方案，協助企業重塑營運模式，提升組織韌性、長期價值與品牌信任。

透過數位資產運用AI整合資訊與自動化流程，企業能高效管理財務、供應鏈及營運資料，建立精準且可追溯的資訊基礎，支援決策、合規、營運優化與績效監控。模組化智慧工具可靈活部署於跨部門流程，包括商業運營、合約管理、行銷及組織發展，幫助企業加速流程自動化、降低錯誤率，並將人力資源投入更具策略性的分析與管理任務。這不僅最大化資產投報，還減少重複投入與資源浪費，推動高品質的商業解決方案。

在風險與安全管理上，企業可運用即時資料與 AI 資產技術掌握潛在威脅，提前辨識異常活動並快速回應，同時透過模擬訓練提升員工防護意識，降低營運中斷與資安事件影響。對於供應鏈與跨組織協作，數位資產也能提供透明化的績效與風險視角，支援企業有效掌握合作夥伴表現與治理狀況，提升全球與在地資產使用率，強化市場信任與競爭力，同時降低經營風險，維護品牌價值。

面對日益複雜的法規環境，自動化監控與分析資產幫助企業快速掌握外部規範變動對內部制度的影響，提升合規效率與決策精準度。整體而言，這些智慧數位能力的核心價值在於以資料驅動、流程自動化與前瞻風險管理，打造具韌性與高效率的營運體質，讓企業在動盪市場中持續創造價值，掌握長期競爭主導權。

IV. 走向長期價值：從永續影響到資本風險的整合治理

在全球經營環境高度不確定、法遵與風險要求持續升高的情況下，企業要實現長期價值，已不能僅依賴成長速度或短期績效，而必須建立一套可支撐信任的風險治理能力。

本章從兩個不同的治理面向出發：一是企業如何回應環境、社會與治理（ESG）所帶來的長期影響與責任；二是當資本與交易高度流動，高資產與跨境業務場景下，企業與金融體系如何強化法遵、鑑識與金融犯罪防制能力。

《2026 年永續與風險管理發展展望：打造敏捷、可持續的企業營運》

氣候治理新現實：減碳與韌性並進

2026 年，全球氣候治理進入「新現實」。過去三年全球升溫幅度已逼近甚至短期超標 1.5°C，企業必須面對「OFF TARGET」的現況，調整策略，從單純減碳轉向氣候調適與損失管理。極端天氣、水資源壓力與能源中斷風險加劇，產業需強化氣候韌性，提前盤點供應鏈與基礎設施風險。同時，氣候科技、能源與數位轉型同步發展，包含新能源持續開發與生質燃料如 SAF（永續航空燃料）的擴大、基於虛擬電廠、儲能系統與需量反應等大型場域的新型態電力規劃等，將同步推進減碳與韌性。

永續揭露財務化與金融市場新格局

由於IFRS S1/S2的推動，永續已從報告進化為企業策略與財務為核心，與現金流、投資、資產配置高度綁定。企業需將永續目標納入風險管理與策略規劃，確保永續績效與財務績效並重。除此之外，金融市場行動不斷，2026年櫃買中心將推出「綠色證券認證制度」，鼓勵企業揭露綠色收入並獲得認證，成為資本市場支持綠色轉型的重要機制。同時，金管會發布「轉型授信審查指南」，協助金融機構評估企業轉型計畫的可信度，推動永續金融與企業轉型深度結合，讓資本流向真正具備永續競爭力的企業。

敏捷風險管理：AI 驅動的決策引擎

2026 年的企業風險管理將不以「還有哪些新風險」為主題，而是「企業是否已有夠敏捷、可擴充的企業風險管理架構」的能力。透過 AI × 數據 × 風險 = Risk Intelligence，企業能將風險轉化為治理價值與轉型機會。敏捷式 ERM Framework 將成為標準，從動態感知風險、風險與機會並重，到 AI 驅動偵測與嵌入決策流程，讓風險管理從事後防禦轉為事前設計，成為企業策略的核心引擎。

人權與文化：永續的社會基石

人權議題在 2026 年不再只是加分項，而是存續的必要條件。歐盟推動 CSDDD，台灣也將推出供應鏈人權指引，企業需進行人權盡職調查與風險管理，降低經營不確定性，同時為未來接軌不平等與社會相關財務揭露（TISFD）預備。同時，文化正逐漸被視為永續發展的第四支柱。聯合國提出 Culture 2030，凸顯文化在實現 SDGs中的核心角色。企業可透過文化與營運融合，激發跨界創新與新型經濟價值，讓回饋社會不再是成本，而可能成為獲利來源，打造兼具社會影響力與商業競爭力的永續模式。

循環經濟與自然：資源再生與生態復育

歐盟推動電子產品護照、永續產品設計規範等措施，以及仍在談判之全球塑膠公約，會繼續引導企業減廢、材料替代與產品循環設計，並將回收責任納入供應鏈管理。電子零件、織品、塑膠與建材產業將率先面臨資訊揭露與市場準入壓力。同時，自然與生物多樣性議題全面升級，企業需提出能與風險管理及策略結合之自然友好計畫，從土地利用、水資源管理到生態保護，確保永續行動不再是零散投入，而是整合性的企業承諾。

供應鏈：從成本導向轉向韌性導向

全球供應鏈面臨地緣政治緊張、去全球化與法規碎片化，呈現重組、動盪與退化特徵，也造成供應鏈在地化與進口來源集中上升的情況。這種情況雖因應風險，但也推高成本並削弱彈性。未來企業需敏捷、適應、協同合作，透過多元化布局與數位化監控，打造耐受度高的供應鏈。台灣企業應檢視製造基地與關鍵零組件來源，從單一依賴走向多國、多點、多節點，將供應鏈視為企業策略核心。另外，此外，國際市場仍有將ESG納入選商標準，台灣政府採購亦預期加強相關要求，企業在調整供應鏈時應同步考量其ESG影響。

《高資產與跨境資本流動的新局：亞洲資產管理中心政策下的制度挑戰與市場觀察》

亞洲資產管理中心政策的推動，將逐步優化台灣在跨境資產管理領域的制度環境。透過提升監理透明度、精簡行政程序並擴大業務創新試點範圍，境外資金在台的管理與運用將具備更高的操作便利性與可預測性。在政策方向逐漸明朗之際，市場焦點也從「資金回流趨勢」轉向「資金之有效配置」，使得投資標的篩選、期限結構匹配與資產估值方法成為後續關注議題。

在亞洲資產管理中心政策布局下，主管機關積極推動私募股權基金與基礎建設基金等長天期另類投資的落地，提供多元面向投資之可能性。近期台灣金融機構攜手國際型資產管理公司引入跨境私募基礎建設投資方案，涵蓋再生能源、電網升級與大型儲能等領域，顯示台灣市場正在吸引與國家能源轉型相關的長天期資本。然而，具規模化與可投資性之基礎建設標的仍相對有限，如何逐步擴大可投資之公共建設範圍及提升現有專案之投資可行性，仍是後續市場觀察重點。

整體而言，亞洲資產管理中心的推進讓跨境資產管理在台的制度方向開始成形，但目前仍屬早期階段，相關法制與市場機制多在持續研議與調整。長天期資產的投資工具、估值方法與市場深度仍需時間累積，實際成效尚待觀察。隨著政策討論與試辦範圍逐步擴大，台灣市場可望逐步累積跨境資產管理的能量，未來發展具一定潛力。

《高資產財富管理的風險治理：鑑識科技與金融犯罪防制的關鍵作用》

在高資產客戶（HNW）業務領域中，「鑑識能力」與「金融犯罪防治能力」已成為銀行推動財富管理不可或缺的核心基礎。高資產客戶通常涉及跨境交易頻繁、資產類型多元、投資架構較為複雜等特性，使其在客戶識別、來源查核與交易監控上更具挑戰性。若未能有效驗證資金來源（Source of Wealth / Source of Funds, SOW/SOF）或及時辨識異常行為，不僅可能帶來法遵缺口，更可能引發聲譽損害與重大營運風險。

因此，建立完善且可查驗的財富來源審查機制，已成為國際銀行共同遵循的最佳實務。包含強化最終受益人（UBO）調查、釐清政治公職人物（PEP）相關聯性、落實持續性 KYC 與強化版盡職審查（EDD）等措施，皆能提升對客戶風險的整體掌握。此外，面對高資產客戶跨市場、多渠道的財富部署方式，傳統人工審查往往難以因應其龐大且快速變動的交易特性。

近年來，AI 技術已成為強化金融帳戶監控與風險辨識的重要推力。透過人工智慧，銀行可快速進行大規模資料比對、不利新聞即時分析、跨境交易路徑與關聯網絡判讀、深度異常行為模式辨識等工作，顯著提升偵測的準確度與效率。這不僅能減少人工判斷的盲點，也使風險控制更具前瞻性，讓金融機構得以更快速地發現潛在可疑活動。

然而，科技並非單一解方。最有效的模式，是結合鑑識思維、AI 工具與專業 RM（Relationship Manager）對客戶的實質理解，形成「人機協作」的完整防線。銀行唯有在積極深耕高資產客戶的同時，保持嚴謹的法遵品質、強化風險治理架構，方能建立真正長期且穩固的客戶信任關係，並在全球反洗錢與金融犯罪環境不斷升級的情勢下，維持競爭力與永續發展。

結語

站在 2026 年的轉折點，企業面臨的不只是技術創新與供應鏈重組，更是在全球市場波動、政策規範與永續責任交織下，重新定義長期價值的挑戰。從 AI 驅動的營運與人才轉型、策略性併購重塑成長動能，到新興數位能力與智慧資產構建的可延展營運中樞，每一項行動皆展現企業將策略、資源與能力整合，打造具韌性、智慧化與可持續模式的必然趨勢。

同時，永續與風險治理已從企業附加選項，升格為核心競爭力。氣候治理、財務揭露、人權與文化責任、供應鏈韌性等因素，將深度嵌入企業決策與日常營運，形成長期價值與策略差異化的根基。在資本與交易高度流動的環境下，高資產與跨境業務場景更進一步放大了法遵、聲譽與治理風險，成為檢驗企業治理能力是否真正內化的關鍵試金石。

勤業眾信顧問業務服務與企業攜手同行，在面對未知的挑戰與快速變動的市場時，共同探索策略與創新解決方案，一步步將不確定性轉化為成長的契機，並共同塑造可持續、可延展且充滿競爭力的未來。