記者張錫銘／台北報導
美商鄧白氏（Dun & Bradstreet）發布2026年第三季「台灣企業AI動能指數」調查，結果顯示，台灣企業AI應用正逐步從試驗、概念驗證（PoC）走向實際營運與規模化部署。調查發現，逾八成受訪企業已從AI專案中觀察到不同程度的投資報酬（ROI），顯示AI已從科技趨勢逐漸轉化為企業可衡量的商業成果；不過，資料品質、資料治理及人才準備度，仍是企業擴大AI應用的重要課題。
調查顯示，2026年第三季台灣企業AI動能指數為60分，雖較第二季72分的高點回落，但仍高於50分的擴張臨界點，代表企業AI投資與應用仍維持正向成長動能。不過，日本與南韓本季皆為66分，台灣企業AI動能仍有提升空間。
在AI導入程度方面，近七成受訪企業已啟動AI相關計畫，41%已進入規模化導入階段。其中25%已將AI營運化並整合至多項核心流程，另有6%開始發展代理式AI（Agentic AI）工作流程，顯示部分企業已由單純試點逐步邁向核心業務整合。
AI投資效益也逐漸浮現。調查指出，48%企業表示部分AI試點專案已產生ROI，24%表示多個AI專案已創造實際商業價值，另有8%企業已實現大規模且明確的AI效益，僅1%表示目前尚未看到回報。
鄧白氏全球業務營運與轉型執行副總裁暨台灣區總經理鮑文安表示，台灣市場正從快速導入AI的熱潮，轉向更務實的價值驗證階段。企業關注焦點已由「是否導入AI」，逐漸轉向「AI是否真正創造可衡量的商業成果」。
然而，AI規模化仍面臨資料基礎不足的挑戰。調查顯示，僅34%企業認為AI技術架構已具備高度完備度，AI人才高度成熟的企業更只有24%；資料就緒度方面，34%企業認為資料僅部分就緒，另有18%處於偏低程度，顯示超過半數企業仍需強化支撐AI規模化部署的資料基礎。
鄧白氏指出，當AI進一步應用於授信、採購、供應鏈風險及法遵等決策場景，資料品質將直接影響AI判斷的準確性與可信度。因此，企業下一階段除了持續投資AI模型與人才，更應強化資料品質、企業身份識別及治理機制，讓AI從單點應用真正走向企業級營運能力。
鄧白氏全球業務營運與轉型執行副總裁暨台灣區總經理鮑文安表示：第三季調查結果反映台灣市場正從快速導入AI的熱潮，轉向更務實的價值驗證階段。圖/鄧白氏提供
值得注意的是，企業AI投資熱度並未減弱，56%受訪台灣企業預期未來一年增加AI投資。這也意味著台灣企業AI競爭正進入下一階段：從「誰先導入AI」，逐步轉向「誰能讓AI更準確、更安全、更大規模地創造商業價值」。
鄧白氏表示，AI未來能否持續創造效益，關鍵不只在模型能力，更在於企業是否擁有高品質、可追溯、可驗證並受到治理的商業數據。資料治理仍將是台灣企業發展的重要基礎。
