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AI 成為推動企業永續的堅實後盾

2025-10-23
分類 : 專欄
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I172d05

Image by user6702303 on Freepik

文/林呈欣


200-林呈欣
◤ 林呈欣為政大經營管理博士(DBA)候選人。現任政大企管系兼任講師、淡江大學商管學院兼任副教授、輔仁大學理工學院兼任副教授。並兼任數家企業數位長職務與董事會永續委員會之永續長職務。過去經歷於台灣微軟與微軟中國大中華區企業顧問服務總監。

企業領袖要正面面對龐大而艱鉅的氣候挑戰而不退縮,透過更全面理解氣候變遷的成因,並將氣候變遷納入管理目標,以保持利潤並創造更大、更創新的商機。透過 AI 賦能企業的智慧預警、數據分析、創新模式、溝通曝光與價值鏈的生態流程協作的淨零五大境界,AI 不僅是工具,更能與企業「氣候韌性」與「利潤與長期價值」結合,開創企業更廣且更有影響力的商業格局。

內容目錄 隱藏
AI 能助攻淨零五大境界
AI 支持淨零的具體做法
小型企業(< 100人)
中型企業(100~1,000人)
大型企業(> 1,000人或跨國集團)

AI 能助攻淨零五大境界

從企業的策略規劃來看,企業必須在永續淨零與導入 AI 結合的路徑上建立相當穩健基礎。小型與中型企業先從碳足跡追蹤與 ESG Data Lake 起步,為管理建立資料透明度,以呼應「將氣候韌性納入管理目標」的首要精神。中大型企業則更進一步,把智慧氣候風險預警列為前期任務,展現了對供應鏈韌性與全面氣候韌性的重視。同時,跨價值鏈合作平台的規劃,不再單打獨鬥的格局,而是試圖帶動產業生態系的整體行動。

更值得注意的是,無論大小企業,都在長期藍圖中納入了 AI 驅動的新商業模式,從循環經濟、碳抵換到氫能,以迎向更廣、更創新的未來;而小型企業與中型企業在短期即投入教育與溝通,展現企業在公關對話中的永續領導力。

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不過,若要達到更高層次的境界,企業不能僅止於法遵,應該走向引領國際標準的角色。ESG 數據不只是被動監測,而要與財務績效緊密相連,讓「永續=獲利」成為董事會眼中的事實。也不該只是單向社群宣導,而要透過 AI 建立雙向平台,讓利害關係人的聲音即時融入企業決策。

此外,跨界合作更要突破供應鏈思維,朝向異業共生,讓科技、能源、農業等不同領域激盪出新解決方案。最後,永續創新不應只是長期目標,而要成為企業持續運作的引擎,透過 AI 建立「永續創新商機」,源源不斷孵化出新模式與新市場。

在面對氣候挑戰的時代,AI 不只是企業提升效率的工具,更能成為引領永續轉型的核心力量。它能像預警系統般,透過分析龐大的氣象與營運數據,協助企業提前看見氣候風險並快速應變;也能化身為精算師,自動追蹤與優化碳足跡,讓減碳不再只是口號,而是清楚可衡量的管理目標。

同時,AI 還能扮演創新推手,從市場趨勢與消費者行為中挖掘潛藏的綠色商機,加速找出全新的永續商業模式。更重要的是,它具備溝通與教育的力量,提出貼近不同受眾需求的訊息,幫助企業建立信任與社會共識。

最後,AI 也能成為協作平台的智慧引擎,把企業、政府、社區甚至跨產業夥伴串連在一起,讓企業一方努力轉化為生態系的合力。

AI 支持淨零的具體做法

從 CIO(資訊長)視角來看,先數據基礎,再智慧應用,最後是生態與新商業模式。小型企業從「省成本」與「品牌永續」開始;而中型企業的重點在「法遵」與「供應鏈韌性」;大型企業則是「引領產業」與「創造新市場」。

接著,依照企業規模(小型/中型/大型),分別提出在導入智慧氣候風險預警、碳足跡優化、綠色商業模式孵化、社群教育推廣、跨界合作平台的的導入順序建議、構想與計劃。

I172d05表一

小型企業(< 100人)

資源有限、IT 團隊精簡、需要快速見效與低成本方案。

構想與計劃如下: ‧短期(6個月):導入 SaaS 工具追蹤組織碳排與碳足跡,同時用生成式 AI 協助撰寫 ESG 敘事內容。
‧中期(1~2年):利用低成本 API(如氣候數據 API)導入基本風險監測;參與政府/NGO的合作專案。
‧長期(3~5年):探索新商業模式(如循環經濟、碳抵換),用 AI 分析市場潛力。

中型企業(100~1,000人)

有相當的IT/數據團隊,資源比小型企業多,需要兼顧永續法遵與市場競爭力。

構想與計劃如下: ‧短期(1年):建立 ESG Data Lake,集中收集能源消耗、供應鏈排放,利用 AI 建立 Dashboard。
‧中期(2~3年):導入氣候風險 AI 模型,模擬不同情境(如熱浪)對供應鏈的影響,開始與供應商共享資料。
‧長期(3~5年):成立「永續創新小組」,探索 AI 驅動的新商業模式(如能源優化服務、再生材料平台)。

大型企業(> 1,000人或跨國集團)

雖然資源雄厚,但是其業務多元、ESG 壓力大、國際法規約束嚴格。構想與計劃如下:
‧短期(1~2年):成立「AI for Sustainability Lab」,開發全球營運風險預測模型;導入自動化碳排查證平台,確保法遵。
‧中期(3~4年):推動產業聯盟 AI 平台(如供應鏈減碳數據交換),帶動上下游共同減碳,達成整體減碳目標。
‧長期(5年以上):利用 AI 挖掘全新綠色市場(如智慧電網、氫能、碳捕捉技術),甚至將內部 AI 解決方案商品化,輸出成永續服務。

[ 閱讀 林呈欣 所有專欄文章 ]

以上規劃,在碳足跡透明度、風險韌性、跨界合作、新商業模式、品牌永續的方向上,不能只停在法遵與短期成效,必須主動符合國際標準,讓 ESG績效與財務績效深度連結。而未來競爭關鍵在「生態系與創新」,透過AI 來整合多方利害關係人,並推動跨產業的異業共生,讓永續創新成為常態化引擎,不是等待五年後(2030年)才啟動,建立持續運作的 AI 驅動「永續創新商機」。


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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