# 深度解讀：人工智慧成功的背後，靠的是什麼？

URL: https://www.shicheng.news/zh-hant/v/Jx9AZ
Published: 2026-02-16
Source: 獅城新聞

![深度解讀：人工智慧成功的背後，靠的是什麼？](https://www.shicheng.news/images/image/1780/17801561.avif?0)





新加坡 - 為推動人工智慧（AI）發展，新加坡政府正推出一系列激勵措施，包括稅收優惠、補助金，以及向新加坡居民提供高級AI工具的免費訂閱服務。

2月12日，總理黃循義在2026年度財政預算演講中，呼籲企業運用AI提升工作效率與競爭力。他同時宣布將加強國家層面的支持，協助企業引入AI技術，更多細節將在未來數周內公布。

然而，若企業尚未實現流程自動化，便難以真正擁抱AI。儘管自動化與AI常被混用，但兩者本質不同。

《海峽時報》深入解析：為何AI的實施必須建立在自動化基礎之上，以及為何企業需依賴乾淨的數據，才能從中挖掘商業洞察並真正受惠於AI。

## 問：自動化與AI有何區別？



自動化是指運用技術或程序，遵循預設規則，以極小或無需人工干預的方式執行任務，例如生成發票或更新庫存。

相較之下，AI是科學的一個分支，能從數據模式中學習，執行更複雜的任務，例如向客戶推薦產品，並能隨時間不斷優化。

較新型的AI技術，即所謂的生成式AI，甚至能讓用戶以自然語言指示技術，生成內容、圖像或視頻。

總部位於美國的AI與數據平台公司Cloudera亞太及日本區高級副總裁林瑞銘（Remus Lim）指出，企業應先實現自動化，以減少人工操作，再引入AI，賦予系統智能與情境理解能力。

## 問：AI的實施前提為何？



首先，應明確企業面臨的業務問題，例如人工操作效率低下或易出錯。

2025年3月，美國稅務諮詢公司Grant Thorton的報告舉例指出，數據錄入與處理、庫存監控及客戶支援等環節，皆存在可優化空間。

其次，需進行數據審計，確保數據準確、完整且安全。AI的成效完全取決於其使用數據的質量。

美國科技諮詢公司Sei在2024年12月的報告中指出：「應釐清數據存儲位置，評估其品質，並確認是否以AI模型易於處理的方式進行組織。」

數據應統一存放於標準化的欄位、表格或電子表格中，以便AI模型讀取與解析，且不應存在重複數據。

## 問：企業投入AI的典型成本是多少？



新加坡AI培訓公司Pertama Partners的市場估算顯示，員工人數少於100人的企業，AI項目投入成本約為5萬至10萬美元，適用於客服聊天機器人或預測潛在客戶購買意願等應用。

若投入10萬至20萬美元，企業則可探索用於機械設備預測性維護或庫存優化的AI技術。估算成本包含首年的技術設置、員工培訓，以及託管與維護費用。

為減輕成本負擔，本地企業可申請現有補助。例如，在「企業運算倡議」（ECI）下，政府將承擔企業最高10.5萬新元的70%諮詢費用。同時，與政府合作的雲服務夥伴也將為企業提供雲端積分、培訓及AI工具。

另一項「中小企業數碼化」計劃，則讓企業以最高50%的補助，採用已預批的生成式AI工具。

## 問：企業可優先實現哪些快速成效？



Cloudera的林瑞銘列舉了多項簡單可行的項目，例如內部知識助手，協助員工快速查找信息；自動匯總客戶互動內容；異常偵測功能，能及早發現問題；以及取代靜態報表的預測性警示。

他指出：「早期的聊天機器人依賴預設腳本回應，常因無法理解語境或意圖而令客戶受挫。現代AI助手則截然不同——當其紮根於企業數據時，便能解讀請求、個性化回應，並在對話中協助人工客服。」

「目標並非取代人力，而是減少重複性互動，讓員工能專注於需同理心與判斷力的情境。最有效的客服模式，正是結合自動化與人類專長——AI即時處理常規查詢，為客服人員提供建議與摘要，並將複雜案件轉交人工處理。」

林瑞銘補充：「每一項功能皆能提升效率，同時驗證底層數據的可靠性。」

「實際上，成功的企業並非一上來就購買更多技術，而是先著手整理與管理數據，讓同一基礎支持分析、機器學習與運營應用。AI則在此基礎上發揮乘數效應。」

## 問：企業如何擴展AI應用，以實現可衡量的商業成果？



根據諮詢公司麥肯錫、政府經濟發展局及科技媒體Tech in Asia聯合發布的《東南亞企業AI採用報告》，成功擴展AI的企業，皆將該技術視為核心業務的一部分，而非僅限於孤立試點。

這類企業已重新設計工作流程，將AI深度融入產品開發、供應鏈管理與客戶互動等環節。

例如，相較於僅部署簡單客服聊天機器人，一家製造企業若能建立AI系統，持續監控設備狀況、自動發出維護警報，並訂購所需維修零件，便是將AI應用於完整業務流程的典範。