臺灣數位創新及資料應用產業調查報告 (下)

上一篇，臺灣數據創新及資料應用產業調查文章，揭露目前台灣企業在處理數位轉型、數據創新議題時，所面臨的投資意願、發展現況及前在挑戰。而透過量化調查後，在經過圓桌對談、企業一對一深訪研究，以下整理出相關結論。

資服業者投入數據創新的比例超過9成

臺灣資服業者，目前高達94.3％比例在商業模式、技術開發、商品服務面向，有投入「數據創新」的應用，其中有88％為公司內部自行投入。營運策略選擇靠內部自行開發投入，有些公司是自身Know-How技術與數據分析有關。

而其他類別公司若是以雲端、軟體、APP服務起家的企業，則也注意到數據經濟的重要性，願意開始把公司核心競爭能耐，逐漸延伸到數據創新有關方面。

市場規模不利推廣是數據創新最大挑戰

業者在資料創新的發展過程，遇到相關的問題與挑戰。前三名選項分別是「臺灣市場規模不利推廣」、「難蒐集可用商業應用數據」、「公司缺乏足夠技術分析能力」。

數據創新的發展機會，能否順利在當地市場落地，業者最關注的是市場規模與營收商機。發現業者的具體策略可分為幾大向，其一就是以臺灣為基礎，向外延伸找其他國家市場。其二策略則是選擇靠其他通路、人脈、法人機構合，串接相關的合作案例。

商業應用數據難蒐集廠商有對應策略

「難蒐集可用商業應用數據」這項業者認為數據創新第二高的挑戰項目，針對臺灣資服業者的訪談後，總結目前企業因應的具體策略主要有：蒐集國外/客戶數據、與異業廠商合作來累積數據、技術委外生態合作、調查市場、教育市場的接受度，消費端更願意提供數據、希望在政策法規上有所鬆綁。

超過8成投資意願，從現有產品/服務優化或轉型

針對資料加值、數據創新應用，企業未來是否會有進一步加值/投資的計畫問題，發現臺灣資服業者對數據創新的投資意願，高達83%比例願意，不會投資僅有5.7%，而不確定但有在觀察中企業比例有11.3%。

在數據創新有後續投資規劃項目上，最高比例達64.2%的受訪企業，首先會從「從現有產品/服務做優化或轉型」當作首要目標。臺灣企業在資源普遍不充沛情況，主要策略還是會先以手上現有的產品/服務，做相關技術優化或服務轉型，來達到數據創新應用目的。

科專補助申請、搭建平台合作機制政策工具最受青睞

相關數據政工具若有利資料創新的發展，調查結果發現，「科專補助申請」及「搭建平台合作機制」選項是最多企業選填的項目，都有高達50.9%比例。

由於研發成本高的情況下，企業認為如果在相關研發計畫有具體的資金補助，將對資料加值的力道有具體效益。而這部分的論述在專家論壇中，也有業者提出相同論點，認為政府可提供數據創新相關科專補助，讓有技術背景的企業可以申請。

不到5成受訪企業結合AI技術，技術投入兩年內為主流

研究調查發現，臺灣資服業者目前有運用到AI人工智慧的企業比例為47.2%，超過5成2的企業，目前內部還尚未導入AI人工智慧相關技術或應用。

有運用到AI人工智慧的受訪企業，大多投入時間約落在1年以上兩年以下的比例最多，其次為一年一下，而在三年以上的比例則又更低。投入的技術面向，又以「語意/詞彙分析」、「影像辨識」、「聊天機器人」三者為最大宗。

時機、技術、數據量是投入AI主要挑戰因素

回答未開始使用AI人工智慧技術的業者，其主要原因有「時機還沒成熟」，企業現階段技術、商業模式、市場客戶都還尚未看到具體需求。

其二是「技術還沒到位」，企業目前缺乏AI技術研發、解決的人力，因此在產品特性上，目前都還停留在數據的累積、研發，尚未走到人工智慧地步。

其三是「還在累積數據資料」，不少受訪企業回答，目前公司內部還在尋找更有效的機制，來蒐集精準的數據。

中小企業資料創新過程，主要遭遇門檻有5大要素

專家圓桌對談的討論中發現，臺灣中小企業資料創新之當前困境，普遍遇到的問題有：1、數據孤島，數據標準不同資料難串接；2、軟體開發供應商沒有能力整合不同系統標準；3、中小企業目前內部資料尚未全面數位化；4、中小企業主對新技術有所抗拒或接受度低；5、業界普遍缺乏資料人才做數據應用創新。

數據創新轉型最關注議題：資料科學人才

針對臺灣資服產業及相關AI應用服務，如何更積極做到數據創新轉型的機會，「人才」成為大家高度關注討論的議題。

資料數據人才培育的方案，業界建議角度包含學界培育足夠資料科學家、增加跨領域人才交流機會、業界與法人機構合作培訓資料儲備人才、舉辦更多數據創新的媒合及競賽平台、企業實習及產學合作模式多元化、企業與學界建立深度溝通橋梁。

數據創新產業政策4大項意見回饋

數據創新政府功能及政策回饋方面，討論政府可以在哪些政策工具上的作為，對業界在數據創新的能量上展現有價值的輔佐。總結相關討論結果有：

1、希望政策工具能建立數據創新得底層工具平台；2、期望政府開放更多公開資料；3、成立開放資料整合部門；4、強化科專補助，整合資料與對應人才等討論。