企業長青關鍵白皮書

主要發現

未適時導入AI 將錯失重要機會

• 在當前充滿挑戰的經濟環境下，想透過挖掘AI潛能來拓展並延續業務的領導者，仍高度關注著這項技術。運用AI及資料進行轉型沒有所謂「絕佳的時機點」，但踟躕不前的企業必定會錯失許多機會，包括風險管控、創造收入以及永續經營所帶來的效益。
• 可靠的資料是AI的基礎，同時也是結合風險管理及商業機會的關鍵。組織的ESG數據還可作為商業成長的工具，並運用AI技術建立成本節約方案以及新的商業模式。換句話說，資料資源可以把「永續概念」加值成不會隨時間被淘汰的關鍵影響力。

整合跨部門資料 將驅動更多永續效益

• 研究顯示，永續發展措施不僅有助於風險管理，還可以有效驅動創新價值、減少營運及資本成本。不過，多數的研究都只單面向強調永續措施帶來的經濟效益，鮮少提及將永續概念融入人力資源、財務、供應鏈、銷售、研發等管理層面後所帶來的額外效益。
• 各部門通常有自己獨立的資料系統及來源，把不同層面的資料匯集，將有助於建立一個強大的基礎，以便遵循越趨嚴格的永續法規及報告要求，同時帶來節省成本、解鎖獲利、開拓穩定新收入來源的機會。

AI帶來正面效益 提升永續發展吸引力

• 通往永續發展的道路仍舊充滿挑戰，但方向已清晰可見。企業正在做出理性的經濟決策，而AI帶來的經濟效益將有助於提升永續發展的吸引力，進而影響企業的作為。
• 目前各國應對氣候變遷的態度主要取決於已開發國家的政治決策，在這樣的背景之下，諸如AI等技術將可幫助經濟體脫碳，尤其是在政策行動延遲或受意識形態限制的情況下。
• AI的崛起並不是一個創新技術的開始，而是完成數位轉型這個長遠發展的最後一哩路。隨著世界邁向永續經濟，掌握機會並妥善運用AI推動具經濟效益的永續發展計畫，對於企業來說至關重要。

企業運用AI驅動永續效益的成功案例

• 報告聚焦WRI定義的五個碳排放最密集的產業，即能源、工業、農業、土地利用改變與林業以及廢棄物產業，並將能源產業再細分為電力與熱能、運輸能源以及製造與建築業能源三個子項，挑選50位以上企業高層主管及永續轉型先驅進行訪談，並結合相關研究數據及訪談內容，估算將AI導入永續工作可帶來的效益。
• 以下是各產業運用AI技術提高永續效益的實例與估算結果：
  • 電力與熱能產業：近期一項研究指出，使用AI分析風力數據和風力渦輪機性能，可使風力發電廠能源輸出增加20%，相當於425太瓦時（TWh）的能源。若以此取代傳統能源，推算每年可幫全球減少2億噸的二氧化碳排放。
  • 運輸能源產業：航運公司Stena Line運用AI運算洋流、波浪、風況等資料，並將其與航線計畫及船舶特性結合，成功減少2~5%的燃料消耗，若將此技術運用到整個航運產業，一年約可減少4400萬噸碳排，省下200億歐元的成本。航空公司SITA則推出一款名為OptiFlight的AI軟體，以此優化商業航班的航線導航和飛行模式，成功幫助亞航減少0.75%的燃料消耗。以整個航空業來說，0.75%相當於一年減少600萬噸的碳排，省下20億歐元的煤油成本。
  • 製造與建築能源：在工廠中導入AI有助於減少20%電力，相當於每年減少10億噸的碳排，省下3300億歐元的成本。
  • 工業流程：專門協助工業脫碳的SLB Capturi表示，該公司運用AI技術優化碳捕捉工作，將工廠排放的二氧化碳分離，幫助水泥及廢棄物轉製能源等產業減少95%碳排。
  • 農業：將AI導入農業可減少20%化學肥料，以目前全球每年1.95億噸的用量來看，相當於減少3900萬噸化肥、1.2億噸的二氧化碳排放當量，預估每年可省下190億歐元。Xarvio數位農業解決方案即運用AI技術幫助客戶減少30%生產碳足跡，並將投資回報率（ROI）提升到25%。 
  • 土地利用改變與林業：報告以零售業者Ahold Delhaize為例說明，該公司將產品促銷、時間和天氣條件結合AI演算法，精準分析顧客需求，成功減少21%食物浪費。以零售業全年5億噸因食物浪費導致的碳排估算，相當於一年可減少1億噸的碳排，省下逾350億歐元。
  • 廢棄物產業：廢棄物管理公司FCC Environment運用AI機器人提高12%分類效率，進而減少垃圾量。報告指出，全球的垃圾掩埋場每年製造約9.9億噸的二氧化碳，若能提升12%效率，相當於減少1.2億噸的碳排放量。

實現永續獲利業務 五大關鍵面向

• 實現資料驅動、永續和獲利業務轉型的五大關鍵：
  • 資料與AI營運模式：公司應建立完整的營運模式，並將永續治理嵌入不同業務職能及其資料域中。
  • 資料與AI技術架構：基於雲端的資料平台，可作為整合不同系統資料的堅實基礎，使組織能處理龐大的資料集。一份微軟2018年發布的報告指出，將數據移到雲端可以減少98%的電力消耗和碳排。
  • 資料與AI治理：健全的數據基礎是提供高品質、可靠資料的關鍵，進而實現有效的AI及永續資料分析。可靠的資料治理策略與流程，亦可確保資料的完整度、正確性及透明度。
  • 資訊安全與隱私：組織使用的資料通常受到相關保護規範（例如歐盟的GDPR）所約束，因此，負責任的使用資料以維持公眾信任是必要的。完善的安全措施及加密協定，是建立有效資料安全與隱私機制的關鍵。
  • 人與文化：個人、團體與組織文化，都在以資料為中心的組織中扮演重要角色。發起提高相關意識的活動，可以凸顯資料在推動永續與業務成長的關鍵力，同時幫助數據與工具被有效使用。
• 上述五大關鍵面相有助於克服「垃圾進，垃圾出」（garbage in, garbage out）障礙，這是企業普遍會遇到的挑戰，其反映出要整併來自不同系統的資料，同時確保其準確性的困難。而在法規日益嚴格的背景之下，要做到這點格外重要。

資料與AI 使永續更具價值

• 此份報告說明，AI具備在財務面向的潛力，且對永續發展有顯著影響。投資市場、企業及政府在AI領域研究與新創計畫的投入，以及相關市場規模預測均顯示，過去難以想像的永續技術解決方案，未來將在AI技術的助力下被提出。
• 可預期的是，在相關措施運行之下，AI也將變得更氣候友善。目前部分資料中心營運業者已著手改變機房設計、建造與運作方式，朝環境消耗最少、能源效率最高的方向發展。除了運用再生能源來滿足AI的高耗能，部分資料中心業者也正在探索液冷用水回收再利用的可能性；此外，優化模型及程式碼，也有機會再更進一步降低AI及雲端服務的功耗。與此同時，AI也被利用於推動創新的高效能源解決方案，像是資料中心的熱能回收工作。

相關連結：

• Report > The Longevity Key for Business
• Further reading > 從風險管理到激勵創新 解析ESG趨勢變革

^{報告摘要時間：2024年11月15日}