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UiPath 2026 AI與代理自動化趨勢報告

2025-12-11
分類 : 新聞速寫
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卡巴斯基報告:2025上半年智慧型手機攻擊大幅增加 惡意軟體威脅持續升級

塑造亞太地區及日本在全球AI版圖崛起的跨市場驅動力量

文/UiPath

亞太地區及日本向來是人工智慧導入的熱點與試驗場,而這股成長動能並未減緩。IDC預測,該地區企業在AI的支出將從2025年的900億美元幾乎倍增至2028年的1,760億美元。

這些支出中有相當大一部分集中在代理型人工智慧(Agentic AI)。事實上,亞太地區及日本已有40%的企業正在使用AI代理,並且超過50%計畫在2026年前部署。在臺灣、大陸和香港整體區域中,約有45%的企業已經導入代理型人工智慧,另外近42%的企業則計畫在未來六個月內實施該技術。

UiPath大中華區區域副總裁陳名璋表示:「亞太地區及日本正迅速從人工智慧試點邁向企業級的全面轉型,而台灣在這項轉變中扮演關鍵角色。這裡的企業正在加速代理自動化(agentic automation)的採用,並透過創新、規模與卓越的執行力,對全球AI發展做出重要貢獻。以成為全球AI樞紐為願景,台灣已具備在這個新時代中領先的良好條件。展望未來,台灣有機會協助定義AI在全球的治理、部署與推進方式。」

UiPath最新發佈的《UiPath 2026 AI與代理自動化趨勢報告》總結六大關鍵趨勢,突顯亞太地區及日本在全球AI版圖中的獨特角色。內容將涵蓋塑造亞太地區及日本成為全球AI啟動平台的要素,以及代理時代如何在2026年影響企業與廣大勞動力市場。

趨勢一:亞太地區及日本正加速成為全球AI啟動平台

在2026年,亞太地區及日本將有望向全球輸出突破性的AI創新成果,象徵其在全球科技版圖的角色已越趨成熟。這也代表該地區正從以往主要採用全球解決方案的角色,轉變為科技的開發者與輸出者。

亞太地區及日本在全球AI版圖的崛起,歸功於其多元市場的集體優勢。台灣在半導體晶片領域的主導地位、中國在AI專利方面的領先,以及日本高度成熟的研發基礎設施,正共同為全球創新奠定基石。在東南亞,新加坡、越南和印尼等地的敏捷新創生態系統,正成為AI優先(AI-first)應用的現實試驗場。這個快速變動且充滿活力的環境正持續推動創新,以AI驅動的解決方案重新塑造各行各業。

同時,澳洲也正成為一個跨產業開發與擴展AI解決方案的關鍵測試平台。印度則憑藉龐大的開發者基礎與超過1,950個全球能力中心(Global Capability Centers:GCC)的快速成長網絡,逐步建立其作為全球研發引擎的地位。這些GCC過去主要負責後勤支援作業,如今正轉型為推動創新、研究與數位轉型的策略核心。其中許多中心更開始負責建構並輸出全球AI解決方案,進一步鞏固印度在全球科技版圖的關鍵角色。這些已具規模的強勢市場提供推動AI技術突破所需的深厚專業與資源,使得整個區域能更進一步擴大AI的發展邊界。

趨勢二:從炒作走向價值,AI投資將被要求帶來可量化的回報

亞太地區及日本企業正在加強AI投資,其中超過50%的企業正在從其他領域重新分配資金,以便加倍投入AI領域。對於計劃在未來兩年內投資AI代理的企業而言,近三成(29%)已經制定明確投資計畫。這代表企業正以審慎且策略性的方式進行布局,透過減少傳統投資,來為未來成長提供資金。

然而,企業如今期望AI能帶來具體且可量化的成果,以確保其在未來競爭中的地位。在整個亞太地區及日本,高階管理層要求在AI部署後的12到18個月內,實現2到4倍的投資報酬率。這也促使企業在AI專案的整個生命週期中,必須以更高的嚴謹度與責任感來執行每一個環節。

趨勢三:從降低成本到開拓收入,AI正在擴大業務影響力

多年來,AI被視為提高效率的終極工具,企業運用AI來自動化流程、簡化營運並降低成本。然而,能自主推理、規劃和執行複雜工作流程的AI代理的出現,開啟全新可能。

在2026年,亞太地區及日本企業將把AI作為成長引擎,透過將AI深度嵌入營運核心,開創新的營收模式,並重塑整個產業。例如,金融服務業者可運用代理型人工智慧(Agentic AI)來精簡從貸款審核到理賠驗證的工作流程,讓員工能騰出時間處理更複雜的案件、發掘交叉銷售與加值銷售的機會,並為客戶提供更個人化的服務。製造業則能利用代理型人工智慧管理供應商與庫存,並進行動態生產排程,打造能即時回應市場需求的敏捷供應鏈,同時開啟按需生產(on-demand manufacturing)全新商機。

趨勢四:流程編排,代理型人工智慧解鎖企業級AI的規模化應用

與全球趨勢一致,亞太地區及日本的企業亦深知流程編排(orchestration)對於真正實現AI投資報酬的重要性 。超過70%的亞太地區及日本企業相信,在未來18個月內,編排能力將為企業帶來顯著的競爭優勢。

流程編排能彌補各種孤立流程之間的差距,使企業得以在端到端的代理型工作流程與系統中,協調、掌控並最佳化AI代理、機器人流程自動化(RPA)、以及機器人與人類的工作。透過這種統一的方法,人員、代理與機器人之間能夠無縫協作,進而推動具情境脈絡的決策(contextual decision-making),並對瞬息萬變的業務環境作出彈性回應。

流程編排在亞太地區及日本的多元經濟體正展現關鍵價值。舉例來說,印度的醫療保健機構正透過流程編排AI代理、機器人與人類專業知識,打造智慧化且高度協作的工作流程,不僅提升營運效率,也帶來更佳的患者照護成果。以Omega Healthcare為例,該公司運用UiPath來編排應收帳款(AR)往來處理、管理拒付流程、服務單處理,以及電子匯款通知(ERA)付款過帳,藉由AI代理、RPA機器人與人工監督的整合協作完成。這使公司能夠更快速、更精準且以更低成本解決拒付問題與確認餘額,大幅提升整體營運效率。

趨勢五:信任將主導AI成長的軌跡

在2026年,「信任」將成為代理型人工智慧時代的全新關鍵價值。隨著亞太地區及日本的企業加速採用代理型人工智慧,企業逐漸意識到資料治理、可解釋性(理解AI系統的行為和決策)、安全性和合規性、與技術本身同等重要。如果沒有穩固的信任基礎,AI就無法實現規模化推動 。

在整個亞太地區及日本市場,公部門正積極推動相關框架,以確保AI創新能以符合道德與負責任的方式擴大應用。例如,台灣近期通過《人工智慧基本法》草案,旨在透過以人為本、具風險意識的架構來促進創新,在產業成長、公共信任與個人權利之間取得平衡,進一步強化台灣在全球AI發展的領導地位。中國和香港則在快速推動AI部署的同時,也愈來愈重視道德與監管議題。隨著「道德AI」與「資料隱私」的討論逐漸升溫,呼應全球朝向負責任AI的趨勢,當前的焦點也從「企業能多快部署?」逐漸轉向「企業該如何負責任地部署?」。

日本的《AI促進法》採用「創新優先」的AI監管方式,以推動當地AI技術的研究、開發和應用。在澳洲,《自願AI安全標準(Voluntary AI Safety Standard)》旨在保障AI在高風險情境中的使用安全,同時不妨礙在低風險應用中的AI部署。在東南亞,《東協人工智慧治理和道德指引(ASEAN Guide on AI Governance and Ethics)》確立了可信賴AI的共同原則,並突顯該地區企業實施可信賴AI的最佳案例。

趨勢六:迎接代理型勞動力時代

代理型人工智慧正在重新分配人類、AI代理和機器人之間的任務,從根本上改變工作的運作方式。根據世界經濟論壇(World Economic Forum)的《未來工作報告(Future of Jobs)》,有86%的受訪雇主預計AI和資訊處理技術將在2030年前徹底改變其業務。

在未來職場,角色將被重新定義:AI代理負責「思考」,機器人負責「執行」,而人類負責「領導」。在這樣的架構下,AI代理實時解讀資料並做出決策,而傳統機器人則自動化處理基於規則的重複性任務。隨著AI系統變得更加先進且值得信賴,人類的角色正從直接參與轉向更高層級的監督和掌控,從「迴圈內參與者(humans in the loop)」逐步演進為「迴圈上監督者(humans on the loop)」。

未來職場也將需要全新的技能組合。到2030年,多數工作所需的技能將有70%將因AI而從根本上發生變化。這種巨大轉變在亞太地區及日本已初見端倪。在澳洲,要求具備AI相關技能的職缺從2010年的2,000個激增至2024年的23,000個。台灣計劃到2028年培訓 45萬名包含AI領域在內的專業人才,並引進12萬名外國專業人士和8萬名海外技術人力,建立人才基礎以推動成長和全球競爭力。香港亦展現明顯的採用趨勢,AI相關職缺從2023年到2024年從1.6%增至1.9%。展望未來,日本到2040年將需要約498萬名專門從事AI和機器人技術的專業人才,顯示未來職場對相關技能的需求將極為龐大。

結論

2026年對亞太地區及日本而言是個關鍵的雙重轉折點,為其在全球AI版圖的崛起奠定基礎。

該地區內正逐漸揮別零散的試點計畫和技術概念驗證,開始導入整合性的、以價值為導向的解決方案,並確實帶來可量化的業務成果。然而,要成功充分發揮AI的全部潛力,企業必須能夠部署流程編排,在端到端流程中協調代理、人員與機器人的行動,同時建立穩健的治理機制以確保信任與合規性,並積極推動技能提升,使整體勞動力能為代理時代做好準備 。

在外部層面,亞太地區及日本正從全球技術的使用者,轉變為技術開發者。這股轉變是由區域內龐大的AI投資、深厚且廣泛的人才庫,以及迅速成熟的技術能力所推動。這樣的集體動能確保該地區不僅能順應代理時代的變化,更能積極引領其發展節奏 。

標籤: Agentic AIAIAI Trend ReportAI樞紐APJ MarketEnterprise AIUiPath人工智慧
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