科技的進步，再加上大缺工時代，各行各業都在思考，如何將AI融入工作當中，根據觀察，金融與電信業運用人工智慧技術已久，反觀服務業和傳產業，使用AI比例較低，但當然也有不少挑戰，像是AI專業人才不足，以及前期的實施成本較高，都考驗著企業能否成功引進AI的門檻。
要有翻譯菜單方便觀光客點餐，店家過往每個品項都要一一翻譯，但現在只要中文全部丟進後台系統，自動生成其他四種語言版本，甚至螢幕上有AI人像當店員，顧客也能口語點餐。
數位服務公司執行長康惠媚：「在我們很多(合作的餐飲)品牌來講，因為他(店家)的外賓大概佔了有三成，那三成的話其實他沒有語言的障礙，他直接就可以點了。」
減少溝通障礙以外，後台分析也同樣，要想辦法結合AI。
數位服務公司執行長康惠媚：「(已經在研發)後台會去分析可能，吃A餐的會不會要再加B(餐)或者是透過客戶的群像，譬如說站在它(機器)前面的是，家庭是一群人是家庭(一群)人，還是是一對情侶還是一個人，類似這樣子我們會給它自動推薦，就是要希望能夠幫業者，就是提高他的客單價。」
藉由大數據分析，希望能導出各種客群，所喜愛的餐點推薦，各行各業現在想的都是，如何用AI幫助到自身產業。
法遵工作極度耗時耗人力，光是從關鍵字找裁罰案件，再人工判讀內容，找出需要的資料，最後再製作成報告，往往就要花上一天的時間，但現在公司內部自己研發的系統，上述流程全都可以交給AI。
壽險公司數位長呂新科：「它(法遵AI系統)可能可以把，整個工作壓縮在20分鐘以內，那對整個人工作業的這個節省，是有非常具體的效益，同時它對於因為畢竟是一個AI在啟動運作，所以基本上它的資料的正確性跟覆蓋率，都會達到比人工更好的效果，生成式AI因為它是透過大語言模型，然後預訓練出來的模型，所以基本上它帶給我們，非常多前所未有的一個應用上的一個潛力，但是它也帶給我們很多挑戰跟風險。」
像是金管會給出六項核心原則，建立治理及問責機制，重視公平性保護隱私，落實透明性與可解釋性等規範，畢竟AI應用是個新的領域，各機構也都在做配套。
壽險公司數位長呂新科：「(接下來)把資料的綜整的主題，盡量限縮在outside-in(由外而內)就是說可能是外部公開資料，它的大量的綜整研析再供內部來參考，這樣的應用場景可能在佈署跟發展上面，我們可能把它視為主力，(未來)我們會在雲地整合的這種，所謂佈署裡面盡量把模型佈署在地端，或是把雲端盡量內網化，來減少資料外露的風險。」
聯合會計師事務所數位長賴偉晏：「我認為成本在未來成本降低的這個趨勢，是我們已經看得到的，像DeepSeek它的成本已經大大的壓低，這也象徵是說企業不管剛剛提到，零售或者是傳產甚至台灣廣泛的中小企業，如果要去介接AI這個題目的話，我認為目前的機會是相當的大的。」
算力、數據與人才，都較有限的中小型企業，數位化程度若不足，很難打入AI加速轉型腳步。
聯合會計師事務所數位長賴偉晏：「資料的品質如果沒有好它就像，GarbageinGarbageout(垃圾進垃圾出最後出來的AI可能是不能用，再來是我們看到的挑戰，可能是企業的數位基礎建設，普遍可能是不夠的，那如果真的不夠的話，AI的東西要怎麼去做嫁接，(另外)真的你的人才不夠的話，我認為你還是可以短中長期，去思考你的策略應該怎麼去走，舉個例適度的仰賴外部的一些資源。」
尤其AI熱潮大企業磁吸人才，但中小企業或許也把自己的目標訂出，善用小公司的彈性與敏捷度，也能發展出適合的人工智慧系統，應用在職場當中。
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