圖說：鄧白氏台灣企業AI動能指數Q3 2026出爐：逾八成企業已見AI投資效益，資料品質與治理成規模化關鍵。
全球商業數據與分析商鄧白氏今（17）日發布2026第三季「台灣企業AI動能指數」調查結果。結果顯示，台灣企業的AI投資已逐步從試驗導入走向成效驗證，逾八成受訪企業表示已從AI專案中觀察到不同程度的投資報酬（ROI）。然而，調查同時指出，超過半數受訪企業尚未完全建立支撐 AI 規模化部署所需的資料基礎，顯示資料品質、資料治理與整體資料就緒度，將成為企業擴大 AI 應用的下一階段關鍵。
調查顯示，台灣企業AI動能指數在2026年第三季為60，雖較第二季72的高點回落，但仍高於50分的擴張臨界點（以 50 為分水嶺，高於 50 代表企業 AI 投入與應用動能進入擴張階段），顯示企業AI投資與導入仍維持正向動能。但相較日本與南韓本季同為66，台灣指數則較低。
圖說：2026年第三季全球與各國 AI 動能指數比較，顯示各國在 AI 投資與應用的擴張情形，以 50 分作為區分擴張與收縮的分水嶺（資料來源：鄧白氏）。
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。企業對AI「是否有效」的疑慮正在降低，開始檢視AI專案是否真正創造可衡量的商業成果，而非僅止於試驗性導入。台灣企業在投資意願、金額與導入速度上均表現積極，也在資料就緒度上相對領先，奠定了紮實基礎；市場討論焦點也逐漸從導入速度，轉向如何讓AI在更大規模的營運場景中穩定、可信地運作。但當AI開始進入授信審查、供應鏈風險評估、法遵審核等決策場景時，資料品質將直接影響AI能否真正規模化落地。我們在與台灣企業的對話中反覆看到同一個趨勢：AI導入的速度，最終會被資料治理的成熟度追上。」
主要調查發現
受訪台灣企業已大量啟動AI專案，導入階段持續推進
- 近七成受訪台灣企業已啟動AI相關計畫，另有三成企業表示仍處於規劃階段，顯示受訪企業幾乎皆已將AI納入其營運與數位轉型進程規劃。
- 41%受訪企業已進入規模化導入階段。 25%受訪企業已將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，顯示部分企業已從試點與概念驗證逐步邁向更成熟的商業流程整合與營運應用階段。
- 相較之下，仍有 27% 企業處於規劃或試點階段，顯示多數受訪企業已逐步超越概念驗證（PoC），開始將 AI 應用推進至實際業務流程與營運場景。
圖說：台灣企業 AI 專案導入階段分佈，顯示多數企業已從規劃試點階段（27%）推進至規模化（41%）與營運化（25%）階段，另有 6% 企業已發展代理式 AI 工作流程（資料來源：鄧白氏）。
AI投資效益逐漸浮現，但效益規模仍待擴大
- 48%企業表示部分AI試點專案已產生ROI，24%表示多個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。換言之，超過八成台灣企業已觀察到不同程度的AI投資效益，僅1%表示尚未看到任何回報。
- 此結果也與全球趨勢相互呼應：全球逾75% 企業已從AI專案中獲得可衡量ROI，其中28%表示已在多個專案中創造廣泛或顯著效益。這代表AI對企業的價值已逐漸從策略願景轉為可量化成果。然而，如何將局部效益擴大為可持續、可治理、可複製的企業級能力，將成為下一階段競爭焦點。
圖說：受訪台灣企業在 AI 專案中取得的投資報酬（ROI）狀況，顯示超過八成企業已觀察到不同程度的投資效益，包含局部回報（48%）、廣泛價值（24%）及高度明確效益（8%）（資料來源：鄧白氏）。
企業數據就緒程度仍是AI規模化關鍵缺口
根據調查，受訪企業仍需強化資料基礎，才能穩定擴大 AI 投資效益：
- 技術架構方面，34% 企業認為已具備 AI 技術完備度。
- 人才面向則僅有 24% 企業認為 AI 人才準備度已達高度成熟。
- 34% 企業表示其數據僅屬「部分就緒」，另有 18% 企業數據就緒度偏低，顯示超過半數企業尚未完全建立支撐 AI 規模化部署所需的資料基礎。
這些結果顯示，企業若要將 AI 擴展至更大規模、更高複雜度的商業場景，仍需優先補強資料品質、治理機制與跨部門應用能力。
圖說：台灣企業在支撐 AI 規模化部署的準備度評估，顯示企業在資料基礎（48% 就緒）、技術架構（34% 就緒）與人才準備度（24% 就緒）方面仍有強化空間（資料來源：鄧白氏）。
未來一年AI投資預期動能不減
- 56%台灣受訪企業預期未來一年將提高AI相關投資（41%預期適度增加，15%預期大幅增加），與全球56%受訪企業計畫增加AI投資的趨勢一致。
圖說：台灣企業對未來一年 AI 相關支出的預期，顯示 56% 的企業預計將增加相關投資（包含 41% 適度增加與 15% 大幅增加），整體動能持穩（資料來源：鄧白氏）。
下一階段發展重點：從導入規模轉向資料品質
本季調查反映出AI應用從內容生成、流程輔助與試點專案，逐步看到多數企業將AI推進至規模化導入、營運化整合，甚至發展代理式AI工作流程等更深層的應用階段，但企業所面對的挑戰也隨之升級。
在這樣的情境下，資料品質不再只是IT或資料團隊的基礎工程，而是AI能否產生可信商業判斷的核心條件。若資料缺乏一致的企業識別、完整脈絡與可驗證的治理機制，AI即使具備強大的模型能力，也可能在實體辨識、風險評估或決策建議中產生偏差。相反地，當企業能建立高品質、可追溯且受治理的商業資料基礎，AI才能從局部試驗走向可規模化、可問責的營運能力。
鄧白氏建議，企業在推動AI規模化的過程中，應優先建立可信任、可驗證且可持續治理的商業數據基礎。透過如D-U-N-S環球編碼等持久性身份識別機制，企業可確保AI系統在授信、採購、法遵等決策場景中，不致混淆或誤判實體；同時，透過如模型上下文協定（MCP）等開放標準，AI代理能以結構化且具脈絡的方式存取受治理的商業資料，讓AI真正從實驗室走向營運核心。
