勤業眾信《2025 Deloitte Ecosystems & Alliances Summit》 （E&A Summit）於4月16日 進入第二天，活動嘉賓陣容包括衛生福利部資訊處處長李建璋、華碩雲端暨台智雲總經理吳漢章、叡揚資訊董事長張培鏞、高通通訊科技業務總監呂承翰、聯華電子資深副總經理吳宗賢、友達數位執行副總經理趙新民、中國信託副總經理宋政隆、國泰金融協理顏勝豪，以及凱基金融協理鄒政倫。
智慧政府與AI技術：從數據治理到跨部門協作的挑戰與機遇
勤業眾信科技與轉型服務資深執行副總經理簡宏偉以「AI智慧政府」為題帶領討論，指出隨著AI技術的迅猛發展，智慧政府的建設已成為全球趨勢，去年衛生福利部成立了三大AI中心，有助推動智慧醫療及其他新興科技的應用且具深遠意義。在本次專題討論中深入探討了AI應用幫助推動政府服務與效率提升，並重塑公共服務、醫療健康等領域的運作模式。專家們指出，AI技術在智慧政府中的應用，依賴於強大的數據治理框架，以確保資料的保護與品質，同時也提高效政府服務與民眾參與。然而，數據透明度、隱私保護及跨部門協作等挑戰，仍是智慧政府發展過程中仍須面對與解決的關鍵問題。
在AI技術蓬勃進展的當下，台灣政府與產業界的數位轉型策略正逐漸從技術導向，邁向制度導向與資料治理為核心的第二階段。在此次討論中，專家們特別強調，隨著智慧政府數位化進程的推進，如何平衡創新與風險，並確保AI技術符合道德規範，並在政府部門內部和跨部門之間實現有效協作，應對數據治理與隱私保護的挑戰，將成為未來智慧政府發展的重要課題。
三大AI中心串連醫療應用、法規取證與健保給付：衛福部資訊處處長李建璋表示，AI在醫療應用上早已展現卓越潛能。例如在癌症早期偵測、慢性病預警甚至猝死預測上，AI可比醫生更早發現異常徵兆。「有些AI能預測12小時內的猝死風險，但病人看起來健步如飛，醫生會相信嗎？」他直言，AI若無可解釋性與透明性，仍難以取得臨床信任。
為此，衛福部推動三大AI中心：一為「負責任AI中心」，聚焦可解釋性分析與模型生命週期管理；二為「資料取證平台中心」，協助廠商取得跨院資料並快速通過TFDA認證；三為「臨床實驗中心」，推動實證醫學下的AI應用，將其納入健保評價體系中。這三者共同構成AI落地醫療的關鍵基礎建設。
健康數據由民眾做主，市民平台落地智慧治理：作為華碩雲端與台智雲的掌舵人，吳漢章分享了智慧城市治理與健康資料平台的實務經驗。他指出，一個成功的AI治理案必須「先界定關鍵資料，再選擇技術工具」。以某城市在疫情期間運用影像AI進行人流監控為例，即可見政策導向對資料應用的推動力。
在醫療方面，台智雲與健保署合作建置的市民健康平台，讓民眾可選擇是否上傳個人健檢與穿戴裝置資料，由平台自動生成健康風險分析與行動建議。平台設計強調「退出權」與「資料儲存期限設定」，確保參與者可控且可回溯地共享個資。這不僅是資料治理制度設計，更是對民眾隱私與信任的回應。
跨部會資料流通的制度戰與素養建構：叡揚資訊董事長張培鏞提出，AI與大數據治理最大的障礙來自部會資料孤島與責任歸屬模糊。他回憶早年協助財稅單位整合跨機關資料的經驗，指出「資料不是不能整合，而是制度沒有理清楚誰該負責、誰該授權」。
他強調，企業應建立從系統安全、到人員素養的全面治理機制。透過導入稽核機制、驗證制度與教育訓練，讓資料安全從「政策」落實為「日常習慣」。此外，他也呼籲政府應比照文化部推動文化基本法的模式，儘速制定「數據基本法」，作為跨部會與跨產業資料流通的法制基礎。
AI智造升級戰：規模化落地與生態圈驅動成核心
勤業眾信科技與轉型服務溫紹群數位轉型服務負責人表示，AI智慧製造已成為製造業相關企業未來發展的關鍵突破口。隨著企業正逐步邁向「高彈性、生產智慧化」的轉型目標，科技不再只是輔助生產的工具，而是驅動企業從傳統製造角色，進化為可提供整體解決方案的價值創造者。
然而，企業導入新興科技時，通常從單點專案或概念驗證（PoC）起步，但若在進一步推動規模化的過程中，常會面臨流程整合、資源調配與組織調整等挑戰。鑒此，AI 在此將扮演關鍵角色，不僅能強化智慧工廠的自適應能力，也助於將成功模式推展至供應鏈與客戶端，進而建構以數據為核心、具備全流程智慧化的製造體系。
此外，智慧製造的推動不可能僅靠單一企業之力完成。從技術整合到創新應用，跨領域的生態圈合作愈發重要。企業唯有積極與合作夥伴共享知識與資源、明確自身在生態圈中的定位與價值，才能加速創新落地，攜手推動整體產業的智慧升級與永續轉型。
從自動化到自主化，聯電燈塔工廠的內部實驗：聯電副總吳宗賢分享其智慧製造的轉型經驗。聯電於2024年獲世界經濟論壇「燈塔工廠」認證，背後關鍵即在於實現「自主化工廠」— 讓系統不只是執行命令，更能主動判斷與優化流程。
聯電以自駕車等級劃分為藍本，為工廠定義自動化成熟度等級（Level 0~5），從上下料、檢測、排程逐步導入AI。於僅僅5年間，特殊製程產能成長6倍，報廢率下降68%、良率提升至95%，累計節省成本達60億元，生產力提升30%以上，證明AI在製造現場的真實價值。
從自用到外銷，友達打造智慧製造輸出模式：友達數位副總趙新民指出，台灣面板業近年面臨中國大廠價格競爭，迫使企業轉向高附加價值產品與少量多樣生產。為此，友達內部建構彈性生產系統與AI排程模組，並成立「友達數位」作為對外輸出智慧製造服務的品牌。
目前友達數位在台灣、新加坡、大陸皆有實施據點，並將成功案例模組化、平台化，協助中小企業進行轉型。「我們不只是製造，也在協助其他產業製造得更好。」趙強調，數位轉型不只是內部升級，更是整體產業競爭力的再創。
邊緣運算與通訊為智慧製造基石：高通台灣業務總監呂承翰則從系統層面切入。他以人類神經系統為喻：「感測器如末梢神經，邊緣運算則是反射弧」，強調即時處理與通訊可靠性是智慧製造成功的前提。
針對台灣工廠「舊、散、多樣」的特性，他建議導入具適配性的模組化系統，逐步從4G、5G到Wi-Fi 6e依照需求混搭通訊方案，並搭配即時運算晶片，在不大幅重建基礎設施的情況下完成升級。他稱這套策略為「3.5工業世代」，是一種務實又高效的過渡方案。
AI引領金融業數位轉型與創新未來
勤業眾信科技與轉型服務資深執行副總經理簡林彥良表示，隨著生成式AI的迅速崛起，金融業正邁向全新「AI智慧金融」時代。在這個過程中，金融機構面臨著雲端服務應用與管理、資料治理、應用串接以及第三方供應商協作等諸多挑戰。這些關鍵要素不僅是智慧金融的基礎，同時也能確保在安全與合規的前提下，充分發揮AI技術的創新潛力。
為加速金融業創新，有效地運用AI技術進行從基礎建設到應用落地的轉型，並分析與建置雲端架構，使金融機構不再局限於傳統的IT架構轉而發展雲端架構，成為支撐金融創新的重要資產，提供更具靈活性與成本效益的解決方案，為金融機構快速部署新產品並應對市場變化。同時，資料治理被認為是釋放AI價值的關鍵，有利於金融業者在保護客戶隱私的同時，維護資料品質並最大化其價值。此外，生成式AI作為未來金融服務的重要驅動力，正在重塑金融機構與客戶的互動模式，顯著改變金融服務的競爭格局。
