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台灣中小企業AI導入率僅7.4%、遠低國際水準,前經濟部長郭智輝點出卡關原因

台灣中小企業AI導入率僅7.4%、遠低國際水準,前經濟部長郭智輝點出卡關原因

陳子萱

政治社會

陳睿緯

2026-07-31 17:20

當AI成為顯學,這套深不可測的新科技,和傳統中小企業的關係是什麼?政府的補助政策又要如何貼近業界現實,建立AI生態系?前經濟部長郭智輝拋出解答。

 

「台灣是AI基礎建設大國,但要贏得長期發展,運用AI建設台灣才是永續之道!」總統賴清德在七月底的「台經院高峰論壇」上,強調AI應用才是驅動產業發展的關鍵,他上任後提出的「AI新十大建設」,就是盼以AI協助中小微企業升級轉型。

 

為了讓百工百業導入AI,經濟部產業發展署去年十月成立的「產業競爭力輔導團」,至今已累計輔導9249家企業應用AI,涵蓋製造業、服務業及中小企業,展露初步成果。未來將持續推動AI導入,帶動323億元產值,並朝2028年AI普及率達50%的政策目標邁進。

 

但實際翻開經濟部2025年「中小企業白皮書調查報告」,目前國內僅有7.4%中小企實際導入AI,以電子零組製造業、紡織業、服務業為主,不僅與OECD調查的全球中小企業AI導入率39%相較之下,是遠低於國際水準;而政府要在兩年後將台灣企業AI普及率提高至50%,更是極大挑戰。

 

總統賴清德在7月21日的論壇強調,面對全球智慧化時代,政府提出「AI新十大建設」,期盼協助中小微企業升級轉型。(取自總統府)

 

中小企業「數位化」基本功沒做好,恐難進一步導入AI

 

「坦白說,一般中小企業導入AI的意願不高。更根本的問題是,台灣還有太多中小企業沒有真正的數位化、把數據資料的效益最大化。」前經濟部長郭智輝接受《今周刊》專訪時,首先點破國內企業導入AI卡關的根本病因。

 

他從過去與企業交流的經驗發現,仍有中小企業還停留在紙本作業、Excel的簡單管理,或甚至是老師傅經驗傳承,許多資料都尚未數位化。而即使數位化了,企業卻也不知道怎麼把資料轉化為有意義的資訊。

 

從數據來看,確實是如此。根據經濟部2025年「中小企業白皮書調查報告」,儘管在全國超過171萬家中小企業裡,已有逾9成具備基本的數位化環境,例如使用企業管理系統等。

 

不過進一步檢視數位化的應用程度,真正能將關鍵營運資料「可視化」、「可預測或模擬」、「數據加值應用」的企業僅佔15.3%,甚至還有11.7%的企業是「資料已數位化但不知如何使用」或「僅少部分營運資料數位化」。

 

「AI就像汽車引擎、資料則是燃料,如果沒有完整資料,再好的AI也無法發揮效果。」郭智輝說。

 

他進一步指出,台灣多數中小企業位於供應鏈末端的代工製造,雖然技術純熟、享譽國際,但長期習慣按圖代工,也相對缺乏自主研發的誘因,那些有助於「創造發明」、「分析研究」的數位工具,並未在中小企業發揮效用。政府推動AI前,可能要協助企業練好基本功,完成數位化的基礎設施,才可能推動資料治理。

 

AI不是買一套軟體而已,而是一場企業管理革命

 

至於國內企業導入AI卡關的痛點又是什麼?根據「中小企業白皮書調查報告」顯示,有高達63.9%企業「尚無明確應用需求」,是多數企業不願花錢導入AI的主因,其次則是「對AI不理解」(26.8%)、「導入成本高」(25.5%)。

 

但郭智輝觀察,企業主認為沒有AI應用需求,並非是排斥AI,而是並未從經營的角度納入AI。事實上,企業的思維要先改變,「我常對中小企業老闆說,AI不是買一套軟體而已,而是一場企業管理革命。」

 

他建議企業,最重要的不是馬上選擇某種AI工具,而要先自問三個問題,假設都有答案且是肯定的,那下一步就可以思考導入AI:

一、公司/工廠目前最頭痛的狀況是什麼?

二、這個問題狀況是否每天重複發生?

三、如果問題透過AI改善,是否能加大效益?

 

「企業必須找到AI與自身經營問題之間的連結,才可能思考導入應用。」郭智輝舉例,製造業面臨的問題可能是產品良率、交期、設備停機;餐飲業想解決的是備料、人力排班;零售業關心的是庫存管理、會員經營;物流業則想要加速配送效率、路徑規劃。事實上,這些每天在企業經營上所面臨的挑戰,都很適合借助AI工具,來解決問題。

 

郭智輝建議,企業不能把AI視為科技問題、而是經營問題,必須從公司治理的整體策略,思考AI應用。

 

不只撒補貼!政府應從供需兩端,建立AI生態系

 

至於政府的推動方式,也必須更貼近產業現實。

 

儘管目前經濟部推動「19+1」方案,也就是在初期階段由政府補助19萬、企業自付1萬,由專家進到企業現場進行AI診斷,提出適合導入AI的方向,政府也在網站上提供可用的AI工具清單,大幅降低了中小企業首次接觸AI的成本。

 

不過,郭智輝也直白點出,「目前政策『供給端』的思維是遠高於『需求端』思維。畢竟,企業並不會因為政府補助了這些AI工具而產生需求。」

 

他建議,未來的AI應用政策,必須從工具導向轉為場景導向,政府部門可以先建立「產業場景資料庫」,例如製造業、零售業、物流業等各個行業在第一線的問題場景,掌握該產業普遍面臨的困境;接著,政府並不只是純粹補助,更必須擔任「AI生態系的建構者」,在場景資料庫的基礎上,進一步建立AI供需媒合平台,串連提供AI解決方案的科技或新創公司、需要解決問題的企業,才可能打造讓AI驅動各行各業的環境。

 

AI浪潮正將企業推入下一個新時代,考驗各行各業老闆們的經營策略。而政府也不應只是撒錢補助,更要真正從供需兩端、建立AI生態系,才能真正讓AI成為台灣產業發展的永續之道。

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