當世界都在談論生成式AI，然而產業實際上要怎麼來應用，如何因AI來受益，可能是每位CEO煩惱的新課題，日前商周與NTT DATA與SAP共同舉辦了一個「智驅全局 轉型增勢 AI革新力論壇」，商周CEO學院副院長單小懿開場就特別提到，未來企業競賽將從「數位落差」演變成為「AI落差」，不懂的業者將迅速被淘汰，而愈早了解的就可享有AI效益時間複利，愈投入愈強大！
從數據行銷到線上賣車，電動車成為AI應用場域
NTT DATA China副總裁王體瑋早在2017年中國市場做汽車行業數據行銷，她笑說當時她對老闆說汽車領域都可以靠數據來線上銷售，老闆認爲沒有人會在線上買車，沒有人會在還沒有買車的時候下載汽車品牌APP，，沒想到多年後小米電動車網站創下一小時拿下28.9萬輛訂單，線上賣車已非天方夜譚，而年輕一代買車可能也不再只是買一台車，這台車不只能串接家庭生活、串連資訊，甚至是智慧城市的一環節，這背後是有更多的數據以及AI技術在支撐EV電動車生態系的豐富化。
王體瑋說明，要想提供最好的客戶體驗，對客戶旅程的理解是很重要的第一步，透過數據分析能了解Customer journey，客戶與品牌互動的完整過程，從最初的認識到最終的購買，最終透過甚麼樣的路徑成為忠實顧客；而在新時代，生成式AI技術應在不同的營銷環節能更精準地給予分析與規劃。不過每個CEO面對營運新課題，也許尋求了相當多的諮詢意見，但不一定有辦法執行，「自己挖的坑、實行起來卻很困難」，這樣的痛點相當常見，而AI的人才難尋、且企業裡蒐集到的資料都是龐大又雜亂，而究竟那些可以成為AI的新應用場景，這些都是企業想要導入AI系統現實的問題點。
從預測維護到品質控管AI賦能智慧工廠
歐洲市值第一高的SAP，長期以來都是企業客戶ERP數位轉型的第一優先選擇。SAP台灣區客戶諮詢負責人吳孟穎說，談到工業4.0「技術和製造不再是重點，產品只是載具，重點是隨產品而來的服務。這是商業思維和商業模式的深度改變。」消費者端的需求多元而多變，製造端勢必也朝向智慧生產，這時候AI技術導入智能工廠就變得更加重要。
可預見的智能工廠必須要智能預測維護。當收集完設備機台參數、生產狀況等資訊，可透過 AI 執行智能性預測，以確認當前生產或品質有無問題，判斷是否需要提早實施設備保養。其二是自動化品質控管，企業可將品質不良資訊拋至系統，藉由程式分析，自動生成品質監測規則及管理報表。其三是輔佐創新突破，AI 強項在於根據既有資料整理出脈絡，據此進行未來的模擬預測，所以今後製造業在生產新品時，不需真的從打樣、測試、生產一路做到量產，可藉由 AI 模擬快速找出問題點，進而加以修正，以最低成本、最短時間達成量產目標，這也就是愈早投入AI系統的實施也就愈早拉開與競爭者的距離。
三電變三A 車廠轉型創新中心迎戰AI時代
前台灣森那美起亞總裁/前Mazda Taiwan總經理李昌益也表達出，舉例來說以前賣車可能就是賣一台硬體，消費者買電動車可能只注意三電「電池、電機、電控」，但現在則是關注三A「AI人工智慧、Autopilot自動駕駛、Amusement娛樂生活中心」，透過軟體應用可讓消費者挑選的電動車規格更多樣化，因此車廠不能是以前的車廠，而是要設有創新中心，將重點放在運用AI人工智慧和先進技術，改進生產、研發與客戶體驗。
中信攜手SAP與NTT DATA 整合金融與供應鏈管理
至於長期耕耘企業金融的中國信託，數位科技處數位應用二部部長李約也不諱言，AI不只是應用於生產端，後勤的財務系統如要提高財務長與企業財務管理與運作效率，與銀行整合的數位金融方案是關鍵重點。
中國信託也因此選擇與SAP、NTT DATA等合作夥伴，整合ERP元件、API、區塊鏈等技術，提供企業客戶端到端的數位金融解決方案——提早付款專案。銀行將供應鏈金融服務與客戶ERP整合為一個軟體介面，核心企業可隨時將供應商希望提早收取貨款的需求提交給銀行，不再需要郵寄單據或任何紙本作業，並可與ERP系統同步更新，產生對應的財會分錄，避免錯帳疑慮及減少繁複帳務作業。
因瞬息萬變的世界，企業面對人力縮減、原物料飆漲、高利率、高通膨、利率與匯率波動加劇等挑戰，還得維持供應鏈韌性和穩定的營運資金，企業變得更重視資金調度便捷性，中國信託認為透過銀行與企業之間直連的方案，並整合AI技術助攻供應鏈融資，才能為企業提升作業效率的同時還能企業財務無後顧之憂。
AI轉型焦點對談：擁抱變革，解鎖行動力
在「轉型進行式：解鎖AI行動力」焦點對談中，前台灣森那美起亞 總裁/前Mazda Taiwan總經理李昌益、SAP資深解決方案經理邱承凡，以及NTT DATA China副總裁王體瑋，從不同角度分享了企業AI轉型的實務經驗與挑戰。
「汽車產業正經歷前所未有的變革速度」李昌益指出「汽車產業現在進步的幅度，比我們從傳統行動電話到智慧行動電話那段時間的速度更快」。然而，最大的挑戰並非技術本身，而是人才差距的擴大。
他以德國與中國的軟體工程師數量對比為例：「在德國的工程醫學，寫軟體的大概3,500位到4,500位工程師，但在中國，同樣的軟體工程師暴增到40,000到60,000」，這種差距直接影響了產業競爭力。
面對AI轉型，邱承凡強調「場景先行」的重要性，他觀察到企業最大的挑戰是如何「從過去工業4.0的發展，把AI應用專注在現場端，現在要回到辦公室端支援新的商業模式」。無論是汽車製造業還是零售業，都需要找到明確的應用場景，才能有效發揮AI的價值。
初期推動時，員工的抵觸情緒是普遍現象，王體瑋坦言，團隊成員曾擔心「如果有了AI，老闆還會需要我嗎？」但實際應用後發現，「AI只會提高你的效率，覆蓋面更廣，並不會造成崗位減少」。
她以零售業為例，在相同預算下，AI可以讓覆蓋率增加50%，即使轉換率只有原來的一半，總體增量依然存在。
對於實務推動，李昌益建議企業應「面對現實，把企業目標跟財務內容全部看清楚」，並從小規模開始試點；他強調：「從小的地方開始做單點，不要一下全做，看出效益後才會繼續投入」。這種漸進式的策略能讓企業在可控風險下累積經驗。
三位與談者一致認為，AI轉型的成功關鍵在於擁抱變革的心態。邱承凡呼籲「不要畏懼改變」，採用聰明的場景先行策略，王體瑋則以詩意的方式總結：「大家要想像AI的美好生活」，讓AI協助處理繁瑣工作，人們能有更多時間「跑馬拉松、寫詩、畫畫」。
在智驅全局轉型論壇中，與會者從產業的不同角度，重新詮釋AI如何改變產業的工作樣貌，揭示了AI轉型並非純技術問題，而是需要結合明確目標、適當場景、漸進策略與開放心態的系統性變革，企業唯有勇於擁抱這波變革，才能在AI時代中獲得真正的競爭優勢。
