什麼是AI策略？從目標到落地的關鍵決策

AI策略定義

AI策略是指系統性的規劃企業運用AI技術的方法，而非單一工具導入或零散專案，完善的AI策略會先明確定義要解決的業務痛點與KPI、盤點可用的數據資源與缺口、建立跨部門團隊與責任分工，並選擇合適的技術路徑，再透過概念驗證（PoC）確認可行性與效益，以便規模化後落地。此外，AI策略也須納入員工技能、流程重整、資安、法律、倫理與模型風險...等治理機制，確保能提升效率、創造新體驗，並形成可持續的競爭優勢。

AI策略元素

一套能真正落地的AI策略會從企業目標、數據與組織能力出發，逐步把AI變成可持續運作的能力。以下為您整理AI策略元素：

明確定義業務目標與KPI

規劃AI策略時需定義明確目標，例如：提高生產力、提升業務價值、風險控管、降低成本效益...等，並將目標轉成可追蹤的KPI，例如：縮短客服平均處理時間、提升成交轉換率、退貨率下降、需求預測誤差降低、節省人工工時...等，避免AI專案淪於展示型專案或短期跟風。同時也要設定衡量週期與成功門檻，並指定KPI負責人與資料來源，避免後續因為指標不一致，而難以評估成效。

盤點數據資源與缺口

許多企業容易在盤點時遇到資料取得困難、品質不佳或是權限無法使用的情況，盤點後通常可整理出「資料地圖」與「缺口清單」，例如：關鍵欄位缺失、資料分散在不同部門、沒有共同主檔、缺乏標註資料、或需要建立資料治理標準。明確釐清缺口才能確定接續任務，確認需先做資料清理、整併，或建立新的蒐集與標準流程，讓後續的PoC與上線更順利。

建構跨部門團隊與責任分工

導入AI技術會牽涉到流程改造、績效衡量、法律規範與資訊安全，建議應讓了解技術和熟悉業務的人建立跨部門協作機制。以下為您介紹常見角色：

• 高層或決策者：訂定方向、安排優先序、配置資源、協調各部門
• 業務單位（產品/營運/客服/行銷等）：提出痛點、整理作業流程、訂定KPI、推動與採用
• IT或資料團隊：資料管理、系統整合、模型部署、監控維運
• 法遵、風控或資安：合規審查、風險評估、政策訂定、資安控管
• 人資、學習或發展：教育訓練、職能提升、變革管理

為了避免「大家都有參與但沒人負責」，建議用RACI（負責Responsible / 主責Accountable / 諮詢Consulted / 被通知Informed）把責任劃分清楚，並設置明確的決策節點，例如：哪些事情需要高層決定、哪些可由專案團隊進行決策。

選擇建構AI技術的合適路徑

AI技術路徑的選擇會直接影響成本、速度、控制權限與風險。一般會分為以下三種：

• 自建：彈性高、可深度客製與累積核心能力，但需要人才、時間與長期維運成本
• 外購：導入速度快、供應商成熟，但客製受限、需留意資料安全與供應商綁定風險
• 混合：最常見且相對務實的做法，自建「核心差異化能力」，外購或採雲端「通用能力」

選擇路徑時，建議以下列兩個原則做判斷：

• 是否屬於企業核心競爭力（若為核心競爭力需要更高控制力與可擴充性）
• 是否需要快速驗證與上線（非核心競爭力可先用外部方案加速落地）

同時也要提前規劃「退出與替換策略」，避免未來因費用、合規或需求變動而難以轉換。

以概念驗證（PoC）推進到規模化

概念驗證（PoC）的目的是用最小成本驗證「可行性＋效益」，並設定明確的成功和停損標準。通過後再進入流程整合、權限與監控、維運機制與多場景複用，才能從試點走向規模化並實際推動。

員工賦能與治理風險

AI會改變工作方式，若缺乏賦能與治理，可能造成內部反彈或消極使用，需同步推動員工訓練與使用規範。策略中必須包含：員工賦能、流程重整、治理與風險控管，當員工有能力使用、流程可控、風險可管，AI工具才能從單點專案變成企業長期競爭力。

制訂AI策略的步驟

以下為您整理制訂AI策略的詳細步驟：

步驟一：確認角色及任務

首先，企業應先定義清楚AI在企業內扮演的角色（例如：強化客戶體驗、減少人工作業、改善決策、開發新產品），接著再決定導入AI的方法：建立內部能力、與外部供應商合作或採用雲端式AI平台，並依資源、時程、方案複雜度選擇最合適路徑。另外，也要確認關鍵角色與責任，讓AI專案不會因為人員溝通或無法協調而卡關。

步驟二：確認AI導入目標

您可以將AI推動具體化為特定、可衡量、可達成、相關、限時的目標，讓AI投資和企業目標一致，避免零散的技術嘗試。以下為設定具體目標時建議思考的問題：

• 要最佳化或自動化哪些流程？
• 要改善哪些成果（成本、營收、滿意度...等）？
• AI如何貢獻到整體業務目標？

步驟三：預估投資報酬率

雖然AI價值難以量化，但需有明確數據才能證明投資合理性，估算時要把完整生命週期成本納入（開發、整合、維護），並把成本的計價方式（用量、單位計費）一併算進預期效益，才能做出較準確的ROI預測與預算配置，並能取得企業領導人及其他相關人士支持。

步驟四：設定關鍵效能指標

KPI需與AI目標一致才能持續衡量並修正方向，可用的指標包含：模型準確性與速度、處理時間降低、客戶滿意度、節省營運成本以及因AI增加的收入，並設定明確的改善幅度與期限，讓成效可被追蹤驗證。

步驟五：盤點數據及資源

AI技術需藉由高品質且可存取的相關資料訓練，才能達到最佳效益，公司應先理解現有資料架構並補足差距，確保資料治理到位，同時也要盤點內外部的所有資料來源，以及資料蒐集、儲存及保護的方式，並確認支援資料整合的技術與相關模型部署，才能支撐後續擴展。 

步驟六：進行AI專案管理

若無妥善管理AI專案，容易出現阻力或優先順序衝突，因此需要把利害關係人溝通、共識建立與採用推動納入專案管理。實務上可定期開會討論，並盡快以小型任務試驗，在嘗試的過程中及早處理資料品質與可用性...等常見阻礙，避免拖延開發。

步驟七：選擇AI技術與方法

根據期望AI在組織內扮演的角色不同，需要採用不同的技術與方法，例如：強化客戶體驗、自動化作業、改善決策、開發新產品都需要不同的AI技術，確定需要的技術與客製化、彈性調整要求...等事項後再決定採用內部自建、與外部供應商合作或使用雲端式AI平台。選擇時以可用資源、時程與方案複雜度為依據，並釐清所用技術、資料及流程，確保AI技術可落地與擴充。

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