AI成熟度指數：基礎能力與應用能力的加乘
PwC於2025年7月至9月向全球25個產業1,217位高階主管進行調查，包含30位臺灣受訪者；受訪者主要來自上市公司，多數企業年營收達10億美元以上。本次調查聚焦兩大核心問題：第一，企業是否真的從AI獲得可量化的財務報酬？第二，表現好的企業做對了什麼？
為了找出「AI領先者」的共同特徵，PwC研究團隊透過60項指標，歸納為九大要素，分屬兩大範疇，形成「AI成熟度指數」（AI Fitness Index），系統性分析企業從AI投資到績效轉化的能力結構。其中，「AI基礎能力」涵蓋願景與策略、投資、資料與技術、人才與文化、治理與風險，以及創新；「AI應用能力」則聚焦於導入廣度與深度、應用程度，以及是否能跨產業創造新價值。
報告強調，AI績效的關鍵不在於單一能力，而在於基礎能力與應用能力的相互加乘。基礎越紮實，AI應用帶來的財務報酬就越高；反之，基礎薄弱的企業即使導入多項AI專案，也難以轉化為具體成果。
AI領先者的三大關鍵特徵
《AI績效研究》歸納出AI領先企業的三大共同特徵。首先，領先者利用AI追求成長與重塑，而非僅止於效率提升。這些企業更積極運用AI開創新商業模式、探索新市場，並透過跨產業合作掌握成長機會。
其次，領先者能瞄準高價值目標，精準打造AI基礎能力。其AI投資金額占營收比例高於其他企業，且更能將資源集中於高價值專案，同時建立可重複使用、集中管理的AI元件與高品質資料基礎，降低重複開發成本，加速規模化。
第三，領先者能將有效方案進行大規模的複製，並逐步提升AI自主程度。透過跨部門協作、技能培養與完善的資料與模型安全控管，建立員工對AI的信任，進而將AI深植於核心流程，從輔助工具走向自動化決策。
臺灣企業AI成熟度落後，治理與跨業應用成關鍵缺口
臺灣企業的AI成熟度指數為4.3，低於全球中位數5.5，在主要國家與地區中排名落後（滿分為10分），且臺灣企業AI應用能力與領先者的差距（1.62倍），略大於臺灣企業AI基礎能力與領先者的差距（1.53倍）。從九大要素來看，在基礎能力面，「創新」相對較強，與領先者差距較小（1.26倍），尤其是將AI大幅度運用在強化新產品與服務研發的企業比例，高於領先者。「治理與風險」則相對較弱，與領先者差距較大（1.71倍），其中最缺乏的能力是具有明確的「負責任的AI」架構。
在應用能力面，臺灣企業落差較大的項目是「跨產業融合」，包括發現跨產業的新商機、與跨產業的夥伴合作、重塑價值鏈或業務能力等。臺灣企業多停留在利用AI改善既有流程，尚未積極運用AI跨出產業界線。而治理程度的不足，使技術與資料運用伴隨風險，限縮AI能創造的價值，形成負向循環。
就運用AI的成果來看，臺灣企業在「運用AI大幅提升決策品質」（臺灣17% vs AI領先者64%）以及「大幅強化或創造新產品與服務」（臺灣17% vs AI領先者62%），與AI領先者差距最大，達3.5倍以上，是最需要追趕的面向。臺灣企業與AI領先者差距最小的項目，則是透過AI大幅提升員工的生產力。
三大行動路徑，提升企業AI成熟度
資誠聯合會計師事務所數位資訊長張晉瑞表示，從《AI績效研究》來看，臺灣企業AI成熟度亟待改善，而提升AI成熟度應聚焦三大方向，首先，盤點自身AI成熟度，優先補足弱項，特別是在治理與資料基礎面建立制度與能力。其次，從最有利可圖之處開始，將AI投資視為投資組合，由高階主管主導，聚焦於能重塑價值鏈與創造收入的領域。第三，將AI深植於企業，從低風險、可量化的決策場景著手，逐步推進自動化，並在明確防護機制下擴展應用。
張晉瑞強調，AI投資能否帶來財務報酬，關鍵不在於導入多少AI專案，而在於是否具備AI成熟度。建議企業應先盤點能力缺口，針對最具效益的領域投注資源，並透過可複製的模式，在工作流程與決策中規模化推展AI。當企業的AI基礎能力與應用能力同步提升、相互加乘，帶來的不僅是漸進式改善，而是可持續疊加的複合效益，最終成為真正的AI領先者。
Notes to Editor
PwC於2025年7月至9月向全球1,217位高階主管進行調查（包含30位臺灣受訪者），涵蓋全球25個產業；受訪者主要來自上市公司（91%），且多數企業年營收達10億美元以上（76%）。本研究以「AI所驅動的績效」作為衡量基準，亦即AI所增加的營收，加上AI所增加的效率與成本降低，分別與所屬產業的中位數進行比較；並檢驗60項管理面與投資面指標，歸納為九大要素，分屬兩大範疇，彙總形成「AI成熟度指數」（AI Fitness Index）。
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