AI 投資熱潮下 企業如何真正「落地」成生產力？

從效率工具到決策引擎
AI 應用價值的分水嶺

然而，企業該如何判斷哪些場景才具備核心價值？精誠資訊 AI 智能科技事業部副總經理林宗瀛認為，關鍵在於區分 AI 的應用層次。

林宗瀛進一步說明，AI 應用可分為兩個層次，第一層為日常作業層，例如：內容生成、資料整理、知識查找等加速作業流程的工具，這類應用雖能提升效率，卻難以對經營決策產生實質影響。第二層營運決策層，透過 AI 整合企業內部的業務、財務與供應鏈等核心數據，協助中高階決策者即時判斷風險、預測影響並推演營運結果。這種可以讓企業快速應對外部變局的 AI 應用，才真正具備戰略價值。

以近來的美伊衝突為例，美軍便是透過 AI 整合分散且格式不一的戰場情資，將情報分析工作由數月縮短至數分鐘，協助指揮官掌握局勢並做出決策，把握關鍵時機。若將此情境延伸到企業端，當美伊衝擊造成塑膠原料漲價或短缺時，管理者必須即時掌握影響範圍：哪些產品的成本會增加？涉及哪些客戶訂單？對交期、整體毛利與營收的影響有多大？過去，這類分析往往需耗費數小時或數日去整合資料，管理者才能做出最佳判斷，如今，透過決策型 AI 串聯供應鏈各環節數據並預判影響範圍（Impact），管理者只需數分鐘便能掌握全貌，快速擬定下一步應對策略。

從數據就緒到任務執行
精誠攜手 IBM 打造決策型 AI 應用

為協助企業將 AI 真正落地於營運決策場景，精誠攜手 IBM 打造一站式解決方案，由精誠自行研發的企業級 AI 平台 EAP（Enterprise AI Platform）提供可信任的決策數據，IBM watsonx 則負責生成與管理 AI Agent，共同建構從資料、模型到任務執行的完整 AI 應用架構。

「要讓 AI 從工具走向決策核心，第一個關鍵在於資料是否已經 AI Ready，」林宗瀛說，所謂 AI-Ready Data 是指，能夠讓大型語言模型（LLM）看得懂的資料型態。

由於企業資料多散落在各類檔案或系統資料庫中，AI 難以辨識數據間的關聯脈絡。過去，企業必須購買大量算力進行模型訓練或微調，才能讓 LLM 理解與使用這些數據，如今，企業可以省下昂貴的算力投資，透過精誠資訊 EAP 平台進行數據轉型，將資料重構為 AI 可讀、可理解的格式，為決策型 AI 應用奠定扎實根基。 

林宗瀛表示，EAP 平台扮演企業智慧中樞的角色，其架構如同人腦，分為左腦與右腦兩個區域，左腦負責整合 ERP、CRM 等系統中的結構化數據，確保決策精準度；右腦則納入文件、手冊與知識庫等非結構化資料，強化語意理解與推論能力。透過兩者協同運作，AI 不再只是片段的讀取資訊，而是能掌握數據背後的邏輯關係，給出具參考價值的決策建議。

在 AI-Ready Data 的基礎下，精誠進一步整合 IBM watsonx 解決方案，讓 AI 應用不再停留於單點工具，而是能與企業營運流程深度整合，形成可持續運作的決策執行體系。IBM watsonx 是特別針對基礎模型與生成式 AI 應用打造的企業級平台，不僅支援 AI 全生命週期管理，讓 AI 應用從建構、訓練、驗證、部署到持續優化都能在同一平台內完成，更強調風險控管與合規治理，使 AI 能夠依據企業既有規範與決策邏輯執行任務，確保 AI 應用的透明性與可解釋性。

精誠資訊 AI 智能科技事業部副總經理林宗瀛認為，精誠資訊 EAP平台可協助企業將資料重構為 AI-Ready Data，為決策型 AI 應用奠定扎實根基。

四大場景實證
AI 如何進入企業決策核心

這種將精誠「智慧大腦」結合 IBM「落地引擎」的模式，使企業得以創造並串聯多個 AI Agent，讓 AI 從單純的聊天應用，進化為能與企業流程無縫整合、主動執行任務的數位助理，真正落實 AI 驅動決策的營運模式。

舉例來說，某電子集團的財務部門，過去需耗費大量時間整併各公司報表、比對數據，甚至回溯傳票，才能釐清成本與獲利變動原因；導入解決方案後，AI 可自動比對歷年數據並解析造成差異的原因及判讀趨勢，作為管理者的決策依據。

而某藥品管理機關在新藥品與醫材的上市審查流程中，導入決策型 AI，由 AI 解析送審資料、比對法規與既有案例，並產出審查建議，再交由審查人員確認，不僅將審查時間縮短近九成，也確保了判斷一致性與品質。

在百貨零售業，營運團隊過去需在不同的 BI 報表間切換，才能掌握品牌銷售表現與行銷活動成效，在導入精誠 EAP，由 AI 整合銷售與客群數據，即時提供促銷組合與人力配置建議，使決策從事後分析，轉為即時且可行動的營運策略。

此外，日本某電信業資安監控中心（SOC）的值班人員，原有超過六〇％ 的工作時間耗費在報告撰寫與資料整理，導致效率低落、人才流動頻繁等問題，透過精誠 EAP 解決方案整合告警、日誌、資安監控管理辦法等資訊，並由 AI Agent 提供風險判斷與處置建議，協助值班人員進行事件調查、分析與報告生成，不僅顯著降低人工作業負擔，該業者更預期未來五年可減少三分之二人力，轉投入更高價值的工作。

林宗瀛最後強調，企業 AI 的勝負關鍵，不在於選擇哪一種模型，而在於能否將 AI 轉化為可量化、可治理、且可持續的生產力系統。唯有從關鍵場景出發，由小到大循序推進，並建立完善的數據基礎，企業才能成為那五％真正創造營運價值的領先者。