台灣科學園區生成式 AI 論壇
隨著企業轉型推進，AI 已成為企業成長的關鍵動力。欲在生成式 AI(GenAI)浪潮中開創新局，Electrum Cloud 蔚藍雲建議企業需建立穩固的數據基石與完善的風險治理機制，方能充分發揮 AI 潛能，並確保長遠競爭力。
文／明雲青
根據研究顯示，企業在生成式 AI上投資的每 1 美元，平均投資回報為 3.7 美元，意謂其投資報酬率是 3.7 倍，遠高於企業投資上雲的 1.8 倍。CloudMile 萬里雲集團旗下子公司 Electrum Cloud 蔚藍雲策略諮詢總監黎嘉龍進一步說明，衡量 GenAI 投資效益，必須兼顧量化與質化指標。量化層面包含成本撙節、營收成長與營運效率提升等（例如自動化的應用比例），至於質化層面，則涵蓋業務創新、市場競爭優勢、客戶滿意度提升、員工生產力攀升等。藉由 A/B 測試、多指標評估框架或總體擁有成本（TCO）分析，可協助企業精確評估 AI 投資效益；以製造業而論，舉凡軟體開發、內容生成、智慧客服等，均已被驗證為高價值應用場景，有助於加速內部系統或服務開發，並且最佳化客戶體驗。
但企業在追逐 GenAI 投資回報的過程，必定遭遇諸多來自數據方面的挑戰，像是數據移動與數據即時性問題，可能影響 AI 推論準確度；抑或若有過時或不完整的數據，甚至可能導致財務損失。顯見企業極需妥善管理數據品質與隱私合規，設法在分散環境下做好數據治理與權限控管。
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舉例來說，在多代理（Multi-Agent）環境中，容易衍生數據孤島，導致阻礙即時洞察共享，影響業務效率。對此 Electrum Cloud 蔚藍雲建議企業可考慮部署即時數據流平台 Confluent，並透過專業數據與 AI 策略諮詢，以及領先的數據平台技術，串聯如 Google Agentspace、MES、CRM、SAP…等異質數據源，建立統一數據語言與格式，確保 AI 系統獲取高品質數據，並促進不同 AI 代理間的即時協同，解決數據過時問題，進而支援企業在供應鏈、支付、客戶推薦、詐欺偵測等方面的 AI 應用。
另外不可諱言，風險管理是企業成功駕馭 AI 的關鍵所在。企業應參照國內外規範，如台灣 AI 法案草案所提出的負責任 AI 原則（涵蓋隱私保護、資料治理、透明性、公平性、安全性等），並借鑒 NIST 提出的 AI 與 GenAI RMF 風險管理框架，全面評估自身應用場域的潛在風險。Electrum Cloud 蔚藍雲藉由顧問服務，導引企業設立 AI 完善的委員會，建立明確的 AI 願景與政策，以便能基於法規要求、負責任 AI 原則及 RMF 框架，持續執行風險評估，監管 AI 應用的合規性與風險，確保數據治理完善與 AI 系統運作安全可靠，最終促進企業永續發展並實踐 AI 目標。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
