2025資訊軟體暨服務產業年鑑

回顧2024年，臺灣資訊軟體暨服務產業在生成式AI、資料治理與雲端基礎設施快速演進的推動下，持續深化數位轉型布局。從全球總體環境觀察，地緣政治風險升高、美中科技競爭加劇、生成式AI所引發的國際標準與合規壓力，以及美國貿易政策的不確定性，均可能影響跨境合作與外銷機會。然而，與出口導向的資通訊硬體產業不同，臺灣資服業仍以內需市場為主，其核心挑戰更多來自國內數位轉型需求成熟度不足、法規環境調適速度，以及高階數位人才供給缺口。 生成式AI正由工具試用階段邁向流程重構與價值鏈再造，驅動企業採用高安全性與高整合性的企業級雲端服務、AI Agent、AI開發平台及資料即服務等新興應用。同時，AI與資安的融合已成為營運風險管理的核心議題，資料洩漏、模型偏誤與責任歸屬等風險，使AI治理與信任框架的建立迫在眉睫。主管機關亦相繼加強對上市櫃公司AI與資安風險揭露的規範，帶動AI內控、模型監理與資安防護的需求。 此外，產業正同時面臨結構轉型、資料基礎設施升級，以及產業間數位落差縮減等挑戰。隨著生成式AI應用場域不斷擴展，運算需求與資料主權議題持續升溫，國內正加速推進AI主權、本地雲平台與算力資源的建置。這股趨勢驅動企業在數據透明化、供應鏈管理與碳盤查自動化等領域尋求資服業者的支援，並催生新一波應用服務市場需求。在此動態情勢下，如何提升本地軟體與資訊服務產業的創新動能，深化跨域整合能力，並順應全球治理趨勢建立可持續且可信賴的AI與數位生態系，已成為政策制定與產業策略的關鍵課題。 在經濟部產業技術司的長期支持與指導下，《2025資訊軟體暨服務產業年鑑》順利出版。本年鑑系統性解析全球與臺灣資訊軟體與服務市場的發展態勢，剖析技術演進、應用趨勢與產業動態，提供政府規劃政策、企業研擬策略與學界進行產業研究的重要參考依據。期盼透過本年鑑的知識累積與觀察視角，協助臺灣在生成式AI驅動的新時代中，推動數位與永續轉型，強化產業競爭力與創新能力。 財團法人資訊工業策進會 執行長 中華民國114年9月

一、 全球經濟發展指標 （一）全球重要經濟數據 1. 經濟成長率（國內生產毛額變動率） 2025年全球經濟正處於高度複雜與多變的局勢中。國際市場不僅面臨中東戰事所造成的能源與物流成本壓力，美中之間的科技與關稅衝突再度升高，也讓主要經濟體陷入高利率延續、貨幣政策分歧與成長動能轉弱的局面。在此背景下，2025年全球經濟成長率維持在3.3%，呈現低度穩定成長的格局，但區域與國家間差異日益擴大，產業鏈與貿易路徑正快速重組。 在已開發經濟體中，G7成員國2025年整體成長率預估為1.2%，顯示其在高通膨、高利率與地緣政治風險下的成長壓力逐步浮現。以美國為例，儘管AI與製造業回流政策，抵消了消費動能放緩的影響，但其2025年GDP成長率將自2024年的1.7%下修至1.2%。 歐元區2025年成長預估為0.8%，略低於2024年的0.9%，雖能源價格趨於穩定、供應鏈瓶頸緩解，但俄烏戰爭餘波與中東地緣風險仍牽動消費與出口信心，對主要成員國如德、法、義形成實質壓力。德國與荷蘭作為臺灣出口機械與電子零組件的重要市場，其復甦動能疲弱，需持續觀察對我出口動能的影響。 在整體亞洲新興市場中，2025年經濟成長率預估為4.5%，來自越南、印尼、馬來西亞等國的需求成長，使其成為臺灣重要出口市場的新支柱。特別是越南與泰國近年大量承接臺灣電子與資通訊製造業轉單，將在供應鏈重組中扮演更加關鍵角色。 另一方面，新興歐洲地區2025年預估成長率為2.1%，與2024年持平。儘管東歐國家在ICT外包、製造與技術服務方面仍具有一定競爭力，但俄烏戰事未歇、通膨頑強與能源依賴問題，成為其內需與產業投資潛在風險。 全球經濟雖難回到過往高速成長的榮景，但在AI創新、供應鏈轉移與綠色轉型等新動能驅動下，復甦態勢分歧不一。對於出口導向、產業結構高度科技化的臺灣而言，理解各國成長動能與貿易風險將是制定下階段布局策略的關鍵所在。 表 1-1　2023-2027年全球及代表性經濟區域之經濟成長率 資料來源：IMF，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 展望2025年，臺灣主要貿易夥伴經濟成長將面臨放緩壓力。美國經濟成長預估從2024年的2.8%下滑至1.8%，受通膨與高利率影響，內需轉弱；中國雖維持5%的成長，但房市調整與內需疲軟恐牽制其動能；南韓則因出口與內需雙弱，2025年預估僅成長1.0%。 歐洲市場持續低迷。德國連續兩年負成長後，2025年成長估為零，英、法也僅約1%左右；日本則受結構性因素限制，成長預估僅0.6%。面對全球需求轉變與地緣風險升高，臺灣須強化與主要市場的供應鏈連結，並積極拓展新興市場，以維持出口韌性。 表 1-2　2023-2027年全球主要經濟體與部分臺灣貿易夥伴經濟成長率 資料來源：IMF，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 2. 消費者物價變動率 展望2025年，全球通膨壓力可望持續緩解，惟仍受地緣政治、貿易衝突與能源供應波動等因素干擾，需持續關注物價變動對整體經濟穩定影響。 2024年多數已開發國家的通膨明顯降溫，預估2025年美國CPI可望維持在3%的相對穩定區間；歐洲主要國家如德國與法國，2024年CPI分別降至2.5%與2.3%，預估2025年將再下降至2.1%與1.3%；英國的通膨控制也有顯著成效，2025年預估略微上揚至3.1%，但仍須持續觀察能源與進口物價變化。 亞洲部分，日本2024年CPI為2.7%，2025年將降至2.4%；南韓也從2.3%下滑至1.8%；新加坡與香港分別降至2.4%與1.7%，2025年可望維持在1.3%與1.9%的溫和水準；中國因內需復甦緩慢、結構性因素影響，2024年CPI僅0.2%，顯示其經濟穩定壓力仍大。 儘管整體通膨趨勢朝向舒緩，但全球局勢仍充滿變數。中東地緣衝突對能源市場影響不容小覷，美中貿易與科技關稅戰、歐洲保護主義抬頭、以及俄烏戰事延續，均可能對食品與原物料價格造成短期衝擊。 在全球主要國家貨幣政策逐漸轉趨中性之際，2025年通膨控制成果將成為各國經濟政策調整的關鍵依據，特別是與臺灣貿易往來密切的美、日、中、韓、歐盟等地，其價格穩定與否將牽動我國進出口成本與產業鏈調整策略。 表 1-3　2023-2027年全球主要國家通貨膨脹率及平均消費者價格 資料來源：IMF，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 （二）臺灣重要經濟數據 由於臺灣是小型且高度開放的經濟體，對外貿易依存度極高，且出口長期集中於電子及資通訊產業，因此易受單一產業景氣波動影響。2024年受全球對AI與高階科技需求激增帶動，出口呈現爆發式反彈，加上資本支出顯著回溫及民間消費維持穩健，使得臺灣實質經濟成長率達約?4.6%，名目GDP亦攀升至近7,960億美元，彰顯臺灣在全球科技供應鏈中不可或缺的關鍵地位以及經濟結構的韌性與多元化。 在國際不確定性逐步浮現—例如美國提高關稅與全球景氣轉弱，臺灣經濟將由2024年的高峰回歸穩健成長，主計處與IMF均預測2025年實質成長率約為?3.1%，中央銀行亦預估2025年CPI將降至約?1.89%，與2024年相比通膨明顯回落。進入2026年，GDP增速預估約?2.4%，CPI亦維持在1.6–1.7%的溫和通膨範圍內，反映臺灣經濟已從高成長期逐步轉為常態化且具穩定發展動能的格局。 表 1-4　2023-2027年臺灣重要經濟數據統計 資料來源：行政院主計總處，經濟部，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 在工業生產指數方面，2024年工業生產指數為96.11，較2023年的85.99有著不小的成長，工業生產動能呈現蓬勃士氣。 在資通訊產業方面，2023年底起全球終端需求開始復甦，加上AI應用蓬勃發展，使我國2024年製造業生產指數大幅回升，特別是製造業中主力產業表現突出；各項指標普遍回溫，顯示先前庫存調整階段已逐漸結束，而雲端運算、資料中心、AI、IoT、車用電子等新興科技應用擴展已實質挹注我國2024年製造業生產動能，帶動整體工業生產明顯復甦。 表 1-5　2020-2024年臺灣工業生產指數 資料來源：行政院主計總處，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 根據國際貨幣基金（IMF）2025年的數據，全球經濟面臨多重挑戰，預計2025年全球經濟成長率將降至2.8%，但2026年有望回升至3.0%。美國經濟成長在經歷快速復甦後明顯放緩，預計2025年為1.7%；歐元區經濟則逐步改善，預計2025年成長0.8%；亞洲方面，中國2025年預計成長4.0%，印度則預計出現強勁成長6.2%。全球通膨壓力持續緩解，IMF預估2025年全球通膨率降至4.3%，主要國家如美國和歐元區也將持續下降；然而地緣政治、貿易摩擦及關稅政策仍是全球經濟的主要挑戰。 臺灣經濟在2024年表現亮眼，經濟成長率達到4.59%，主要得益於全球AI與高階科技需求帶動出口大幅反彈，以及資本投資回溫和穩健的民間消費。展望未來，預估2025年及2026年經濟成長率分別為4.17%及3.79%，維持穩固動能；消費者物價指數（CPI）方面，臺灣2024年CPI變動率略減至2.18%，預期2025年與2026年將維持在2.24%與2.23%的溫和通膨區間。 對外貿易方面，臺灣2024年出口總額顯著提升，全球總出口達4,750億美元，年成長率約9.8%，AI產業發展帶動高階晶片及資通產品需求是主要動力，其中對北美及中美出口成長最為顯著。工業生產方面，受惠於全球終端需求復甦及AI應用擴展，臺灣2024年工業生產指數回升至96.11，製造業生產動能強勁，顯示庫存調整結束、新興科技應用已有效挹注生產。 二、 產業關聯重要指標 （一）國際重要資訊指標 1. IMD全球數位競爭力排名 面對全球數位轉型加速的浪潮，各國競相強化數位基礎建設、科技創新與人才培育，以提升整體國家競爭力。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）2024年公布的《世界數位競爭力評比》結果，新加坡穩居全球第1，再度展現其在政策推動、數位應用與人才建設上的卓越成果。瑞士則大幅躍升三個名次至第2，丹麥穩定攀升至第3，展現其北歐科技強國的實力。反觀美國雖仍名列前段班，但自2023年的第1名下滑至第4，顯示在國際競爭中壓力漸增。 臺灣方面，2024年排名持平維持第9，得分為86.33，顯示整體在知識、科技與未來準備三大構面仍具穩健實力。然而，與亞洲其他強國如新加坡（第1）、香港（第7）、南韓（第6）相比，臺灣若要在2025年更進一步，需強化公共部門數位治理效率、持續擴大AI與資安應用場域，並深化與國際市場接軌的產業實力。 值得關注的還包括中國名次大幅躍升5位至第14，反映其持續強化數位基礎與政策執行力；而愛爾蘭、挪威等國亦展現強勁進步動能。展望2025年，數位競爭格局將持續重塑，臺灣若能進一步整合科技政策與產業需求，培育具前瞻性的跨域人才，有望鞏固甚至提升其在全球數位經濟中的戰略地位。 表 1-6　2022-2024年全球數位競爭力排名前20名國家與名次變化 資料來源：IMD，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 2. Waseda早稻田電子化政府評比 電子化政府（e-Government）發展程度，已成為衡量國家公共治理現代化與數位能力成熟度的關鍵指標。近年，在APEC與日本早稻田大學共同推動下，電子化政府評比已廣泛被國際視為重要的政策觀測工具。透過對各國政府在數位服務、資訊基礎建設、網路安全、法規支持與公民參與等層面的綜合評估，此項排名揭示了全球數位治理競爭的激烈態勢。 2024年的評比結果，出現明顯洗牌：新加坡首度躍居全球第1，打破丹麥自2021年起蟬聯三屆冠軍的紀錄。英國排名亦持續攀升，晉升至第2名。丹麥雖退居第3，仍穩居前段班。美國與南韓分別名列第4與第5，展現其在跨部門數位服務與公民數位參與方面的實力。 相較之下，臺灣自2022年曾躍居第9後，排名表現略有波動，2024年位居第20。這一變化顯示，儘管我國在數位政府基礎建設與資料應用已有長足進展，但在整體架構整合、智慧服務深化與民眾體驗優化等方面，仍需與國際領先國家加強接軌。 展望2025，面對AI驅動治理、行動化服務普及與跨境資料標準興起等挑戰，臺灣若欲重返全球前10，需從政策治理、法規環境、資料共享機制與資安體系等多軌並進，加速推進政府數位轉型的整體升級，打造更具韌性與創新的數位治理模式。 表 1-7　2020-2024年全球電子化政府程度評比前10名國家 資料來源：Waseda U.，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 （二）臺灣重要資訊指標 1. 廠商家數 根據財政部統計處營利事業家數資料，2023年符合資策會MIC定義之臺灣資訊服務暨軟體廠商約有1.7萬家。2024年，在企業數位轉型需求升溫、AI技術加速導入，以及新興科技應用日益成熟的推動下，包含金融科技、智慧IoT等場域的產品與解決方案持續落地，進一步驅動產業生態系優化與擴張。受此帶動，2024年臺灣資訊服務暨軟體業者家數穩定維持在約1.74萬家，並呈現質量並進的轉型態勢。 表 1-8　2020-2024年臺灣資訊軟體暨服務業廠商家數 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 2. 對GDP的貢獻度 近年來，臺灣資通訊服務業在整體經濟中的表現持續受到關注。根據行政院主計總處統計顯示，2020至2023年該產業對GDP的貢獻度從2.68%穩步提升至2.91%，但2024年卻回落至2.6%。這一下滑與2023年高基期效應、企業業務結構調整，以及全球通膨與利率壓力下需求放緩有關。同時，AI、雲端、資安與新興科技雖快速發展，但部分應用仍處於導入與驗證階段，短期難以完全轉化為大規模營收，再加上人才短缺與成本上升，使競爭壓力更趨激烈。 在AI技術深化應用、企業數位轉型加速、資安意識全面提升，以及新興科技場景不斷拓展的驅動下，資訊服務產業有望持續增長，對GDP的貢獻也有機會進一步擴大。產業界與政策部門若能積極投入技術升級與人力培育，將有助於提升臺灣資訊服務業的附加價值與國際競爭力，強化其在未來經濟中的戰略地位。 表 1-9　2020-2024年臺灣資訊軟體暨服務業對GDP貢獻度 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 3. 就業人數 2024年臺灣經濟展現強勁回升動能，主要來自全球對AI與高階科技產品的強勁需求，推升出口反彈與資本投資回溫。在這波景氣與技術浪潮帶動下，臺灣資訊服務暨軟體產業持續成長，AI、金融科技、雲端運算等應用領域需求穩定擴大，企業數位轉型腳步不斷加快，進一步推升業者對專業人力的招募意願。 同時，電子商務與數位娛樂等新興應用需求升溫，加上政府持續推動數位轉型政策與軟體人才培育計畫，有效提升整體產業的就業規模。依據行政院主計總處統計，2024年資訊服務暨軟體產業就業人數已成長至28.7萬人，反映出產業穩定吸納人才的能力。隨著AI導入深化、雲端服務走向垂直應用場域、以及企業對資安、韌性架構的重視持續升高，資訊服務與軟體業者可望在穩健景氣基礎上持續擴產與擴編，就業人數亦有望延續上升趨勢，進一步鞏固其作為數位經濟關鍵支柱的角色。 表 1-10　2020-2024年臺灣資訊軟體暨服務業就業人數 資料來源：行政院主計總處，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 4. 勞動生產力 根據行政院主計總處最新統計，2024年該產業勞動生產力已達新台幣395.6萬元，較2023年的348.1萬元大幅成長。隨著企業對AI、雲端、資安與資料治理等領域投入不斷加深，整體產業結構將更趨成熟，營運效率亦有望再度躍升。在需求穩定成長與技術應用深化的雙重驅動下，資訊服務暨軟體產業的勞動生產力預期將持續攀升，成為臺灣數位經濟中不可或缺的競爭優勢核心。 表 1-11　2020-2024年臺灣資訊服務暨軟體業勞動生產力 資料來源：行政院主計總處，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月

一、 產業範疇與定義 承接總體經濟環境及資訊服務產業關聯指標的分析，本章將聚焦全球與臺灣資訊軟體暨服務市場版圖，系統化解析各區域與產業別的成長趨勢、市場結構變化，以及主要競爭者的布局與發展動態。 資訊服務是科技產業的重要組成，涵蓋基礎架構服務、開發與部署、商業流程外包、顧問諮詢、軟體支援及硬體維運等全方位專業服務。其價值來源在於服務本身，而非單純的產品銷售，核心在於提供整體解決方案並建立長期客戶關係。依市場範疇與服務模式，資訊服務進一步細分如下表所示： 表 2-1　資訊軟體暨服務市場主要分類與定義 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 資訊軟體暨服務市場劃分為兩大市場：「資訊服務」與「資訊軟體」，這兩大市場再往下細分為四個核心的業務區隔，共同構成了「既獨立又相依」的完整產業價值鏈。 資訊服務市場的核心在於提供專業的勞務與管理，協助企業客戶解決資訊系統相關的挑戰；它更側重於流程、規劃與持續性的營運。在資訊服務的範疇中，又可分「系統整合」和「系統維運」兩個領域類別。 「資訊服務」與「資訊軟體」的劃分，是基於商業模式的根本差異。資訊服務是過程導向，以專業知識與管理能力向客戶收費；資訊軟體是產品導向，販賣的是產品功能與授權。在子領域方面，「系統整合」為客戶提供的是獨一無二的客製化解決方案，而「軟體出版」則提供標準化的套裝產品；「軟體設計」專注於前期的開發與創造；而「系統維運」則專注於後期的維運與管理。這四個市場區段雖然各自獨立，但在實際的商業情境中卻又緊密相連，也為夥伴構建了一個完整、高效的價值鏈，為客戶提供全方位解決方案。 圖 2-1　資訊軟體暨服務市場生態組成 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 臺灣資訊服務與軟體產業的整體結構如下圖所示，仍維持由本土業者與外商共同組成的競合格局，並呈現系統整合、系統維運、軟體設計與軟體出版等四大類別相互支撐、協同發展的態勢。 圖 2-2　臺灣資服產業結構 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 二、 全球市場總覽 全球資訊服務市場近年來持續邁向以智慧化、雲端化及數據驅動為核心的深度轉型。企業對於資訊服務的需求，已從傳統的系統建置與基礎設施維護，演變為尋求能夠加速數位創新、提升營運韌性並創造差異化競爭優勢的策略性技術夥伴。生成式AI雖是其中最受注目的催化劑，正從試驗快步邁向與行業知識深度整合的階段，但其發展與落地，實則與多種其他關鍵趨勢緊密交織。 根據多家國際調研機構資料，2024年全球IT支出預計達5.26兆美元，年成長率約7.5%，其中軟體與資料中心受生成式AI推動，成長相對明顯。展望2025年，全球IT支出預計介於5.1至5.6兆美元之間，顯示雲端轉型與應用深化的趨勢持續。整體來看，生成式AI、雲端現代化、資安升級及系統更新，仍是支撐全球軟體與IT服務穩定成長的主要動能。 圖 2-3　2023-2027年全球資訊科技支出規模 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 在全球資訊科技支出持續攀升、企業數位轉型進程加速的背景下，雲端技術已不再只是基礎設施支撐工具，而是轉型為企業創新與營運優化的核心平台。企業對雲端的需求正快速從基礎設施即服務（IaaS）、軟體即服務（SaaS）等傳統模式，邁向雲原生應用的開發部署、多雲與混合雲架構的整合治理，以及聚焦成本效益與資源靈活調度的雲端財務營運管理。這些變化已成為全球資訊服務商競爭的關鍵戰場。 在雲端基礎的驅動下，軟體產業的商業模式同步演進，從過往的一次性授權購買，逐步轉向訂閱制、用量制，甚至是根據實際成果付費的結果導向（Outcome-based）服務模式。此轉變不僅重塑了業者的營收結構與價值主張，也推動軟體服務更貼近企業動態需求。 另一方面，企業面對營運韌性提升、顧客體驗優化（CX）與產品創新加速等迫切挑戰，也強化了對資料分析、流程自動化與AI智慧應用整合的需求，進一步刺激相關資訊服務市場的擴張。同時，地緣政治與供應鏈風險管理壓力日增，促使企業加速部署「去風險化」策略，強化對資料主權、跨境數據治理與高強度資安防護的服務需求，帶動資訊服務朝向更高合規與彈性邊界發展。 此外，永續發展已從選擇題轉為必修課，成為驅動新一輪創新服務的重要力量。企業一方面需借助資訊科技進行碳足跡追蹤與ESG合規申報（Green by IT），另一方面也開始關注自身IT基礎設施的節能效益與環境友善性（Green IT），促成如綠色資料中心建置、永續雲架構設計顧問等新興業務快速成長。 在多重驅動因素交織下，大型跨國資訊服務商憑藉其全球交付能力與整合式生態系，持續拓展市場規模；同時，專精於AI演算法、雲原生應用、產業解決方案、永續科技或資安的垂直領域軟體供應商，則以技術深度與服務敏捷性在細分市場中發揮關鍵影響力。 整體而言，資訊服務與軟體產業正處於深度重構期，受到AI、雲端運算、創新商模、地緣風險與永續需求等力量驅動，不僅改變企業的技術採購與資源配置方式，也重塑了數位轉型的價值創造路徑與產業競爭格局。 就軟體服務公司家數觀察，美國以絕對的數量與產業規模優勢穩居全球軟體服務市場之首。這不僅反映出其深厚的產業基礎，更彰顯了美國在全球資訊服務與科技創新領域的主導地位，已形成涵蓋基礎研發、平台技術到應用服務的產業生態。 歐洲地區則展現出發展成熟且結構均衡的特色。其中，英國憑藉其作為歐洲金融中心的地位，帶動金融科技（FinTech）及相關軟體服務的蓬勃發展；德國則在工業4.0與企業級解決方案領域具備強大技術實力；法國亦積極推動數位轉型政策，在軟體創新與科技創業方面持續釋放活力。 亞洲方面，印度穩居全球軟體外包與資訊服務中心的關鍵地位。豐沛的IT專業人才與具競爭力的成本結構，使其成為跨國企業首選的軟體服務供應夥伴；中國則憑藉龐大的內需市場與政策支持，加速數位經濟佈局與自主軟體創新；日本則持續鞏固其在企業應用與工業軟體領域的優勢，維持穩健發展動能。 放眼全球其他地區，資訊服務與軟體產業也呈現多元且活躍的成長動能。澳洲在亞太地區占據舉足輕重的地位，特別在金融科技與企業級SaaS領域發展迅速；拉丁美洲的巴西則為該區最大軟體市場，擁有快速擴張的本土生態系，展現出高度發展潛力。全球軟體與資訊服務產業正呈現由核心技術強國領航、多元地區同步崛起的格局，構築出一個高度互聯且持續創新的全球科技網絡。 三、 臺灣市場總覽 據資策會MIC團隊依據財政部營利事業家數及銷售額統計資料推估，臺灣資訊服務產業營業額在2024年突破新台幣6,000億元新台幣規模，並於2025–2027年持續穩健成長，推動力來自AI、資安、雲端與數位轉型需求的多元驅動。隨著企業加速導入數位化與雲端應用，並積極採用SaaS與生成式AI技術，以提升營運效率與市場競爭力。AI技術的滲透與IT支出將持續深化，加上資安法規與國際市場拓展政策的推進，預期將帶動更多中小企業與跨國合作，加速臺灣資服業者朝高附加價值與全球化方向發展。 圖 2-4　2023-2027年臺灣資服產業營業額 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 儘管全球經濟存在許多不確定性，臺灣資訊服務業憑藉其技術創新能力與靈活的商業模式，始終保持良好的市場韌性。隨著數位轉型深化以及新興技術的融合應用，臺灣資訊服務業有望持續穩健成長，鞏固其作為企業數位化關鍵推手的戰略地位。 臺灣資訊服務產業市場結構持續展現多元競爭格局，內部區隔化趨勢日益明顯。依財政部統計行業別觀測資訊服務、網路零售、軟體出版及第三方支付等領域的營業額變化，可發現資訊服務營收最為突出，網路零售規模次之，營收穩步上升；軟體出版則小幅成長，展現長期潛力；第三方支付雖規模有限，但隨電商與數位金融需求推升，逐步擴張。整體而言，各板塊均維持成長，反映企業與消費市場對資訊基礎設施及應用的需求不斷攀升，驅動產業持續擴大。 圖 2-5　臺灣資訊服務相關產業營業額變化 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 從臺灣資訊服務相關產業營收變化可觀察到整體產業的穩健成長趨勢。資訊服務市場規模始終居於各類別之首，顯示其在臺灣數位經濟版圖中的主導地位與持續成長潛力。 此現象不僅呼應全球企業加速雲端化與訂閱制商業模式的潮流，也凸顯臺灣在產業結構與地緣政治風險管理上的特殊需求，使資訊服務成為企業確保營運穩定與獲得長期技術支持的關鍵基石。隨著AI、資安與雲端應用深化，資訊服務在整體市場中的規模優勢有望進一步擴大，成為驅動產業持續升級的重要引擎。 自2020年至2024年間，臺灣資訊服務業者家數呈現穩健成長態勢，從2020年的14,621家穩步上升至2024年的17,388家，五年內增幅超過2,700家，年均成長率約4.4%。此趨勢顯示我國資服產業在數位轉型浪潮與企業上雲需求持續擴大的背景下，產業供給端活力充沛，業者進入市場意願提高，創業與轉型動能同步增強。尤其是在疫情加速數位化、雲端與AI應用快速普及的帶動下，許多新創型、垂直應用型資服公司持續湧現，並與既有大型SI、託管服務商（MSP）業者共同擴展市場規模，形成多元競合並存的產業生態。隨著AI應用落地加速、資安與ESG需求升溫，預期資服業者的專業化與分工也將更加明確，帶動整體產業規模與附加價值持續提升。 表 2-2　臺灣資服業主要業者類別數量統計 資料來源：財政部統計處，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 由上表可知系統維運類業者在2020至2024年間不僅數量最多，且持續穩健增長，遠超過系統整合、軟體設計與軟體出版等其他三類型。這一趨勢背後，反映出臺灣整體產業環境與資安需求的高度連動。 臺灣擁有全球最具競爭力的半導體與電子製造供應鏈，這些高科技製造業者的營運特性要求極高的生產穩定性與資訊系統不中斷（Zero Downtime）。為了確保自動化與智慧製造流程持續運作，企業對即時監控、異常預警、資源備援與資訊維運的依賴日益加深，直接帶動系統維運服務商的市場規模迅速擴大。 系統整合為臺灣資服市場的第二大板塊，其穩健成長與政府推動產業數位轉型密切相關。特別是在智慧製造、綠能科技與數位醫療等重點領域，政策導向促成大量需整合IoT、大數據與設備自動化的跨域專案。這些由政策引領、產業龍頭主導的轉型計畫，構成系統整合市場的主要需求來源，有效支撐此領域的持續擴張。 軟體設計領域的成長動能，則反映出臺灣企業試圖從硬體優勢延伸至軟體與服務的升級策略。面對全球市場對數位體驗與創新模式的高度需求，企業逐漸認知，唯有透過客製化軟體設計，才能擺脫代工限制、發展自有品牌與平台。軟體設計營收的提升，不僅是市場需求所趨，更代表臺灣產業結構升級與價值鏈攀升的成果。 相較之下，軟體出版在國內市場的成長相對平緩。傳統套裝軟體模式正受到國際SaaS巨頭衝擊，本土出版商在通用型產品上競爭不易。統計所呈現的微幅成長，主要來自針對特定垂直領域、符合本地法規與使用習慣的利基型產品，如財會、營建或教育軟體，而非全面性市場拓展所致。 表 2-3　臺灣資服業者城市分布統計 資料來源：財政部統計處，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 根據2024年財政部統計資料，臺灣資訊服務業的地理分布展現出高度集中的特徵，這不僅反映當前的產業實況，也揭示其背後的政經結構、全球分工體系，並預示未來可能的發展路徑。 資訊服務業者主要集中於六大直轄市，其中以台北市與新北市構成的大台北地區最為核心。台北市在系統整合、系統維運、軟體設計與軟體出版四大領域皆領先全國，尤以系統維運類別最為突出，反映出我國企業與政府對資訊系統穩定性的高度重視。除雙北外，台中市已逐漸發展為中部的重要聚落，在軟體設計領域表現尤為亮眼，展現出中臺灣特有的產業動能。 總體而言，臺灣資服產業的基礎結構仍然穩固，正透過雲端技術與人工智慧的推動，迎來質量並進的升級契機。唯有能夠快速轉型，建立雲端營運與AI整合的核心能力，並深化顧問化服務能量的業者，才能掌握下一波產業價值鏈重組下的主導權，引領臺灣資服業走向全球競爭的新格局。

承續對市場版圖的整體理解，本章將聚焦系統整合、資訊委外、雲端服務與資訊安全等核心領域，深入剖析其市場結構、技術趨勢與未來發展動向，並進行系統化解析。 一、 系統整合 系統整合是資訊軟體暨服務市場的重要組成之一，其服務核心在於根據使用者端特定需求，提供企業客戶從前端規劃設計、專案執行管理，乃至後續顧問諮詢與系統整合等一系列具高度客製化特性的資訊服務。系統整合服務往往涉及不同平台與技術的融合，服務業者藉由專案形式進行，並以合約明確界定專案的範疇與規格，確保如期交付與成效妥適。 本節將針對系統整合的國際市場現況、國內市場動態進行剖析，並進一步探討其未來發展趨勢。 （一）國際市場現況 全球系統整合市場在AI與雲端技術推動下快速成長，企業數位轉型需求持續攀升。系統整合業者作為關鍵技術提供者，不僅整合企業內部各部門系統，更連結客戶、供應商等外部利害關係人。隨著新創企業成長及降低成本需求，市場展現強勁動能。企業透過系統整合獲得集中化、高效能的IT基礎設施，有效提升營運效率並降低成本。 現今系統整合商需具備整合傳統IT系統能力，更重要的是協助企業導入AI智慧解決方案，包括智慧流程自動化、企業知識管理系統及客製化應用，打造具競爭優勢的智慧營運環境。 美國在資訊服務與系統整合市場規模上始終獨佔鰲頭，預計2027年可望達到突破6,000億美元，遠超其他國家，昭示其在資訊服務與系統整合領域的絕對主導地位。英國、日本、中國則構成第二梯隊，其中英國自2022年後持續保持第二名、日本和中國的規模接近。德國、法國、南韓、加拿大、新加坡則屬於第三梯隊，唯其市場規模相對較小，與前兩族群有著明顯量級差異。 在成長趨勢與幅度方面，所有國家均呈現逐年穩定成長，反映著全球資訊服務與系統整合服務市場的整體擴張。美國憑藉其創新能力和市場規模，持續保持IT服務市場的領先地位；而亞太地區，特別是印度和東亞等新興市場，已成為全球市場的重要增長引擎。 全球系統整合市場的品牌比重呈現高度分散化趨勢，除了少數具有全球影響力的大型國際業者能夠占據相對較大的市場，絕大部分市場都由眾多中小型供應商所瓜分。這種碎片化的市場結構反映了系統整合服務本身具備的高度客製化特性，以及不同產業、不同規模企業對於系統整合解決方案的差異化需求。 表 3-1　全球系統整合產業生態架構與相關業者 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 在廠商競爭格局方面，市場呈現多元激烈的態勢。Accenture憑藉四大整合領域的強勁表現，連續多年穩居全球解決方案供應商龍頭，展現廣泛市場覆蓋和深厚服務能力；IBM透過軟體部門顯著成長，在開源技術和混合雲解決方案的競爭優勢；Hitachi的數位解決方案在工業整合領域樹立領導地位；Cognizant因AI領域的早期佈局成為技術創新領先者。 表 3-2　全球系統整合市場主要參與者近期動態 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 全球系統整合市場主要參與者在維持傳統市場競爭力的同時，積極投資併購新興技術企業，強化在AI、機器學習等前瞻領域的佈局，共同形塑產業發展方向。AI與生成式AI的深度整合已成為各大業者最核心的競爭力，AI不再只是附加功能，而是推動產業應用、系統現代化和流程自動化的關鍵基礎。 系統整合業者的組織與服務模式重整，正加速跨領域整合能力發展。以Accenture整合多個事業群為單一「Reinvention Services」為例，反映客戶對全面整合解決方案的需求。未來業者將更強調「數位轉型總包商」角色，提供端到端的整合性服務。 業者在全球擴張資料中心設立的同時，更注重對地區產業升級的在地化支援，採用「全球連結，在地深耕」模式，滿足不同區域市場的獨特需求與法規環境；系統整合業者結合深厚領域知識與先進技術能力，提供企業客戶更具穿透力的解決方案。 （二）國內市場動態 臺灣資訊服務產業長期以來以系統整合服務為發展主軸，根據財政部統計處的資料，臺灣系統整合市場銷售額呈現持續增長的趨勢，可望在2025年突破1,700億元新台幣、並持續成長，甚至突破2千億元的規模，產業呈現穩定發展的態勢。 圖 3-1　我國系統整合廠商銷售總額統計 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 從國內業者家數（稅務行業類別6202-11、6202-12、6202-99者）觀察，2023年與2024年都維持在2,199家與2,240家的水準，顯示產業結構相對穩定，新進與退出廠商數量大致平衡。 受到臺灣長期專注硬體製造的產業環境影響，我國資服產業逐漸發展出以系統整合服務為中心的資訊服務產業結構。多數系統整合業者早期是從代理國際知名軟硬體產品與品牌服務起家，深耕服務多年在地市場需求、以及與國際大廠的建立緊密夥伴關係，逐步發展成為能夠提供軟硬整合、客製化開發及顧問諮詢的綜合性解決方案供應商，扮演串聯國際先進技術與本地產業應用需求的關鍵橋樑。 我國系統整合廠商在地理分佈上超過一半都設立在雙北，而擁有科技園區或製造產業聚落的都會型城市也都分布略高；設立在六都（台北、新北、桃園、台中、台南、高雄）的系統整合業者數量已超過全國的88%，若再加上新竹縣市則突破92%。 表 3-3　我國系統整合類別與相關業者 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 如前述全球系統整合產業的分析，國內系統整合市場生態亦可劃分為四大類，結構多元且發展活躍。其中，「企業應用整合」類別廠商主要聚焦於串聯企業資源規劃（ERP）、客戶關係力資訊、宏碁資訊、資通電腦等；其次，「雲端與基礎設施整合」類別則專注於提供應用程式開發與管理平台，協助企業加速服務佈建，主要業者包含敦陽、零壹、宏碁資訊、凌群電腦等。 「特定領域整合」業者則針對醫療、金融、政府等產業提供高度客製化解決方案，精誠資訊、關貿網路、資通電腦等都是國內活躍的廠商；「新興技術整合」著重於將AIoT、多雲架構等創新科技融入企業系統，為客戶創造新商業價值，主要業者有宏碁資訊、凌群電腦、緯創軟體等。國內許多業者也是橫跨多種類別，展現多元的專業能力與價值服務；共同在這些領域的專業深耕，為國內各行各業的數位轉型提供關鍵支援與創新驅動力。 表 3-4　系統整合相關業者近期動態 資料來源：各公司，資策會MIC經濟部ITIS研究整理，2025年9月 綜觀相關業者動態，臺灣系統整合產業呈現幾個核心趨勢：（1）AI驅動整合成為產業升級關鍵，生成式AI深度融入企業流程；（2）跨域生態結盟加速價值鏈重組，「國際技術夥伴+垂直產業專家」模式成為標配；（3）永續科技整合將淨零需求轉化為系統整合商機；（4）國際化輸出方面，多家業者布局東南亞新興市場，以智慧城市、智慧醫療、低碳方案為輸出主力。 我國系統整合產業仍面臨當前三大挑戰：技術人才缺口、同質化競爭加劇，以及新南向市場的在地化與法規門檻。技術人才缺口可透過「產學培育+彈性人力+工具賦能」三軌並進，建立AI／雲端人才培育機制、發展技術委外資源，導入低程式碼平台與AI輔助工具，降低對稀缺資源的依賴。 同質化競爭破局關鍵在於「垂直深化+商業轉型+生態重組」：聚焦利基領域打造差異化解決方案、推動訂閱制服務轉型、籌組產業國家隊整合軟硬體輸出整廠方案；新南向市場突破需構建跨國夥伴關係，由台商提供核心技術、當地業者負責合規調適；運用智慧化多語言工具展開精準行銷，整合政府諮詢資源與海外聯貸機制，降低初期進入風險。 （三）發展趨勢分析 全球系統整合產業正經歷結構性變革，發展趨勢可從技術演進、商業模式轉型與市場需求升級三個維度來進行觀察。AI與混合雲技術的深度融合，正重新定義系統整合的服務範疇：企業客戶不再僅需傳統資訊技術架構串接，更進一步要求將生成式AI、IoT感測資料與邊緣運算能力等，無縫整合至營運流程。 此趨勢引領了「AI賦能的系統整合即服務（AI-enabled SIaaS）」模式崛起，系統整合服務業者需提供從資料治理、模型訓練到即時推理的端到端整合方案。例如日立數位服務（Hitachi Digital Services）近期與英國的全球包裝事業龍頭DS Smith合作，將傳統BizTalk系統遷移至Boomi雲端整合平台，並導入智慧化驅動的異常檢測模組，使供應鏈回應速度大幅提升，此案例反映國際系統整合大廠正從「系統連接者」轉型為「智能決策賦能者」。 系統整合產業未來發展將呈現「雙軌並進」特徵。一方面，國際大廠透過併購強化AI與量子運算整合能力，如IBM近期收購多家新創公司，可望能對發展中的量子混合系統整合服務商業化有所綜效；另一方面，區域型業者加速垂直領域深耕，臺灣凌群電腦投入大量資源，除了研發自有VIAMaster系統，也基於HPE GreenLake開發NeuroChain生成式AI解決方案，整合檢索增強生成（RAG）、自然語言處理、RPA等技術，為企業客戶各部門提供人工智慧助理服務，締造高效營運價值。這種全球競合與在地深化的並行發展，將持續策進系統整合產業的價值鏈演化與即時組構。 二、 資訊委外 資訊服務委外是指企業將資訊系統相關的軟硬體開發、維護作業及營運流程等工作，交由專業的外包服務提供商負責執行。這類服務涵蓋了效益導向服務、軟體應用服務以及雲端運算服務等範疇。透過專業外包服務配合適當的合作契約模式，企業得以將精力投注於核心業務發展，進而創造服務提供商與委託企業互利共贏的合作關係。本節將針對資訊委外的國際市場現況、國內市場動態進行剖析，並進一步探討其未來發展趨勢。 （一）國際市場現況 隨著數位化轉型的加速發展，企業對於資訊技術服務的需求日益增長，資訊委外服務已成為現代企業降低營運成本、提升專業效能的重要策略選擇。 傳統的資訊委外服務主要分為幾種類型：其一是資訊技術管理委外、或簡稱IT外包（ITO），由服務商負責企業客戶資訊軟硬體的修改、程式設計開發、系統維護等技術服務；另一個則是企業流程管理外包、或簡稱流程委外（BPO），提供企業客戶營運流程相關的軟硬體設備與人力資源服務；此外還有程式開發代工服務、以及系統維運支援等專業客製化服務。 全球資訊委外市場由「流程委外」和「IT外包」兩大部分構成並持續擴張，其中IT外包占較大規模且增長較快，顯示企業對IT基礎設施、應用開發、維護等外部服務需求日益旺盛。 全球資訊委外市場蓬勃發展主要由多項因素驅動：新興技術如雲端運算、AI模型需要高度專業管理，大數據分析和IoT部署複雜性促使企業尋求委託服務；企業透過資訊委外分散IT功能至不同區域以分散風險，各國嚴格的資料主權與合規要求需當地專業協助；傳統一次性採購轉向訂閱制，委外服務商提供更靈活服務並降低企業資本支出；數位轉型需求使資訊委外服務商成為重要合作夥伴，包括提供綠色IT解決方案及確保資料處理符合倫理隱私要求。 人才短缺與專業技能缺口是最關鍵推動力。新技術快速發展使AI、雲端、資料科學等專業人才稀缺，企業難以快速培養；資訊委外讓企業在不大幅增加人力成本下即時獲取專業知識，快速彌補內部能力不足。 圖 3-2　全球主要國家資訊委外市場統計 資料來源：Statista，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 從規模來看，美國市場遙遙領先，穩坐全球資訊委外市場絕對領先地位。日本和英國緊隨其後，兩者市場規模接近且均顯示穩定成長。中國和德國則緊隨英日，法國、加拿大和新加坡市場規模較小但穩健增長，反映資訊委外服務產業的全球普遍性。 從地緣位置觀察，北美地區的美國市場獨占鰲頭，受益於龐大經濟體量、領先科技產業、成熟服務市場以及企業對創新效率的持續追求；歐洲地區以英國、德國和法國為代表，構成僅次於美國的重要市場，與歐洲高度發達的經濟和多元化產業結構密切相關；亞洲地區則以日本、中國和新加坡為主要參與者，反映亞洲在製造業、金融業及數位經濟快速發展中對資訊技術與服務的龐大需求。 在BPO市場中，Accenture位居領先地位，緊隨其後的是Hitachi、IBM、Cognizant和NTT Data形成第二梯隊，而Infosys、TCS、Wipro和HCLTech雖比重較小，但仍具相當的影響。這樣的排名顯示雖然有少數幾家大型跨國企業占據主要市場，但長尾效應非常明顯，眾多規模較小的專業公司、或區域性服務商，共同構成了市場的絕大部分；也反映BPO服務的高度客製化需求，使得大型綜合服務商難以完全壟斷所有細分市場。 表 3-5　全球資訊委外產業生態架構與相關業者 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 上表羅列了全球資訊委外產業生態架構與相關業者，值得留意的是，Accenture、HCLTech、Hitachi、Cognizant、NTT Data、Wipro在BPO和ITO兩邊都出現，不論比重大小，這種雙重上榜的公司通常是全球性的大型顧問與技術服務巨頭，擁有廣泛的專業知識、龐大的客戶基礎和全球化的交付能力，使其能夠在不同類型的委外服務中保持競爭力。 表 3-6　全球資訊委外市場相關業者動態 資料來源：各公司，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 全球資訊委外市場正經歷深度轉型，呈現幾個關鍵趨勢。首先，AI驅動的服務轉型成為各大廠商核心關鍵策略，許多大廠紛紛整併或是新成立AI專責組織、強調AI與自動化委外服務，都顯示傳統IT委外正朝向智慧化、自主化服務演進，以提升效率與附加價值；同時也看到市場整合趨勢明顯加速，大型廠商透過併購快速取得專業技術、客戶基礎與服務地域涵蓋，強化競爭優勢。 垂直產業也是資訊委外產業的重要發展方向之一，各廠商開始聚焦特定產業領域，如金融、能源、醫療、製造等，從通用服務轉向領域專精化，提供更深度的解決方案；同時透過策略聯盟與跨國組織調整，持續擴大全球服務能力，與其他領域業者共同活絡整個資訊服務生態系。 （二）國內市場動態 由於我國政府積極推動數位化政策，不僅鼓勵企業採用新科技，政府部門自身的資訊服務委外需求為市場提供了穩定業務；在政府與民間攜手之下，多種驅動力的共同作用，持續推動臺灣資訊委外市場保持強勁成長。 圖 3-3　我國資訊委外廠商銷售總額統計 資料來源：財政部，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 在近年的營收表現方面，臺灣資訊委外市場總銷售額在2023年至2024年間經歷了顯著的增長，可望持續邁進2027年突破1,400億新台幣的規模。 根據財政部統計處的資料（稅務行業類別6201-12、6201-99、6209-00者），2023年資訊委外相關業者總數為2,805家，到了2024年增加至2,877家，共計增加72家業者，增幅將近2.6%。兩年間各類別市場參與者的數量都略為增加，三者組成數量上大略均勻呈現，「其他電腦諮詢及設備管理」占大多數。 臺灣資訊委外營收的顯著增長，主要驅動力來自於企業對數位轉型的迫切需求。在AI、雲端運算、大數據等新興技術浪潮下，臺灣各行各業急需優化營運、提升競爭力，但普遍面臨內部技術人才和專業知識的不足；這使得資訊委外服務商成為關鍵合作夥伴，提供從策略諮詢到系統建置與維護的一站式服務，有效降低企業轉型風險並提升效率。此外，全球供應鏈重組與韌性需求也間接助推市場，跨國企業在台擴張或設立據點，為了快速部署IT系統、即時專注核心業務，轉向尋求本地委外服務。 除了上述因素，臺灣中小企業為主的產業結構促使其更依賴外部資訊委託服務支援以降低成本、提升效率，而高科技製造業對系統穩定性和先進技術的極高需求，都持續注入為產業帶來業績；新興技術發展帶來的人才缺口、特別是在日益嚴峻的網路安全領域，促使委外服務商提供稀缺的專業技能，協助企業快速導入新技術。 臺灣資訊委外服務業者高度集中於主要都會區，台北市位居龍頭，大幅領先其他縣市；這與台北市作為政經文教中心，擁有眾多的企業總部、金融機構以及最豐富的人才庫密切相關；其次為新北市、台中市，高雄市、桃園市及台南市亦有相當數量的業者聚集，這些城市均為區域的商業與工業重鎮，對資訊服務有持續需求。 值得注意的是，縱使多座科學園區內的廠商應皆具備一定程度的資訊技術能力，新竹縣市也匯集了百家業者，專注服務高科技產業鏈。這種集中分佈的現象，一方面反映了資訊服務業需貼近客戶、就近獵取人才與融入產業生態鏈的特性，但另一方面也可能造成非都會區的資訊委外企業在獲取在地化、即時資訊方面，面臨更高的成本、加劇被邊緣化的挑戰。 臺灣資訊委外市場的最顯著共同特徵，是根基深植於ITO，核心業務皆圍繞軟硬體建置。這源於臺灣強大的硬體製造與資通訊產業背景，早期便以協助企業建構IT基礎設施為主要商業模式，構成穩固的產業基本盤。 在穩固的ITO核心之上，各家廠商展現明顯差異化特徵。規模與廣度方面，精誠資訊和中華電信等旗艦級綜合服務商憑藉龐大集團資源，提供一站式服務並承接大型跨國專案；晉泰科技、技成科技等則專注特定技術領域，提供深化專業服務。 商業模式與國際化佈局也呈現差異：中華電信將IDC機房、雲端與網路連線能力捆綁成難以複製的優勢；凌群電腦深耕日本金融市場，精誠資訊佈局東南亞，將在臺灣驗證成功的解決方案輸出海外。 綜觀這些相關業者勾勒出臺灣資訊委外市場的圖像，可觀察到我國以ITO為共同基礎，透過規模、行業專業、商業模式及國際化策略，發展出多元且層次分明的競爭生態。未來，能夠結合ITO的技術實力與行業知識，進而提供BPO之業務流程優化顧問服務的廠商，將更有機會脫穎而出，實現價值躍升。 （三）發展趨勢分析 全球資訊委外服務市場正處於技術革新、商業模式轉變及宏觀環境因素共同塑造的動態發展階段。企業客戶對委外服務的期望已從單純追求成本降低和效率提升，演變為尋求能驅動組織創新、增強營運韌性、共同創造商業價值的策略性合作夥伴。這一全球趨勢也正深刻影響著臺灣的資訊委外市場。儘管國內市場規模相對較小，但受惠於企業數位轉型的迫切需求、新興科技的導入壓力，以及政府與民間的共同推動，市場總銷售額依然呈現顯著增長態勢。 觀察全球市場脈動與國內產業特性，可發現數個重要趨勢：首先，人工智慧引領的智慧化委外已成為不可逆轉的浪潮，特別是生成式AI的突破正全面重塑資訊委外服務的樣貌。企業需求不再侷限於將AI應用開發、模型訓練或資料標籤等任務委外，而是進一步尋求涵蓋AI導入顧問、治理框架建置，乃至負責任AI應用等更高附加價值的策略服務。同時AI技術也被廣泛嵌入委外服務的交付流程中，例如AI驅動的智能客服、自動化資訊技術維運（AIOps）、以及利用AI輔助軟體測試與程式生成，皆大幅提升了服務效率、品質與精準度。 「一切即服務（XaaS）」模式的擴展與成果導向合約模式的興起，正改變傳統委外關係。隨著委外關係的成熟與網路技術的演進，傳統以投入工時或資源量計價的合約模式，正逐漸被更全面的一站式服務、又具彈性的「成果導向」合約所取代。企業期望委外夥伴不僅是服務的執行者，更是能共同承擔風險、分享成果的長期策略夥伴。此轉變對服務商產生更高要求，必須具備更深化的領域知識、更敏銳的商業洞見、更強的顧問諮詢能力，以及與客戶共同創新的協作方法。 永續發展與綠色IT委外的興起也值得關注。全球對永續發展的重視，促使企業將ESG目標納入營運策略，從而帶來了綠色IT委外的新興市場，包括資訊系統碳盤查、優化資料中心能耗，以及建立ESG資料管理平台等服務需求。選擇具備永續承諾的委外服務夥伴，已成為企業提升ESG表現的重要考量。 地緣政治因素與供應鏈韌性考量也深刻影響著委外服務市場的佈局。地緣政治風險、資料主權法規及供應鏈韌性的考量，使得企業在委外佈局上更趨謹慎，進而發展出近岸委外（Nearshoring）、友岸委外（Friend-shoring）等策略以分散風險。遠距工作與零工經濟（Gig Economy）也改變了人才供應與管理模式，為產業帶來新的樣貌。 面對全球智慧化、雲端化與價值導向趨勢，臺灣資訊服務業者應審視自身定位並採取創新策略。有鑑於臺灣業者多為中小企業且市場分散，可考慮從通才邁向專才的策略轉型，聚焦臺灣擁有全球優勢的特定領域，如高科技製造、金融保險或智慧醫療等，深耕AI應用開發、平台整合等利基市場，透過高度客製化解決方案實現從成本中心轉型向價值創造中心。業者也可將AI技術內化至服務流程，強化國際法規遵循能力，關注GDPR、ISO 27001等國際標準以提升客戶信賴度，並發掘ESG資料管理、中小製造業綠色IT委外等特定客戶需求，善用遠距工作與零工經濟模式獲取人才。 政府可扮演關鍵賦能角色，挹注資源培育跨領域高階數位人才，推動結合資訊技術、產業知識與顧問能力的跨領域學程，鼓勵投入AI技術及應用開發等前瞻領域；其次是營造創新與國際化環境，透過研發投資抵減、鼓勵自主解決方案開發，並設立專項補助，協助國內中小業者獲取國際認證並支持海外拓展。最後透過公共採購引領市場轉型，導入側重長期效益的採購模式，例如在智慧城市等專案中鼓勵整合前瞻技術的高價值解決方案，為業者創造應用實績，並提升我國整體市場競爭力。 總言之，臺灣資訊委外產業正站在轉型的關鍵節點。未來產業將持續朝向智慧化、成果導向與永續發展邁進。唯有在廠商自身的專業技術深化、服務模式創新，以及政府前瞻性的政策支持下，臺灣業者方能敏捷地應對全球市場變局。 三、 雲端服務 雲端服務（Cloud Services）是現代資訊科技的核心基礎設施，涵蓋了各式隨用隨取、彈性擴展、且以用量計費的運算資源與應用服務。隨著數位轉型與創新需求提升，雲端服務已深刻融入企業營運與個人生活，並成為推動AI、機器學習、IoT、元宇宙等前瞻技術發展的重要動力。 本節將針對系統整合的國際市場現況、國內市場動態進行剖析，並進一步探討其未來發展趨勢。 （一）國際市場現況 雲端服務不僅徹底改變了企業IT資源的取得與管理模式，也深刻影響各行各業的營運效率、擴充性與競爭力。公有雲（Public Cloud）作為雲端運算最為主流的部署模式，由第三方服務供應商建置與維運、透過網際網路以多租戶方式，將運算、儲存、平台與應用等資源按需提供給全球用戶。公有雲服務的高可用性、彈性擴展與低前期投資特性，推動了企業客戶們數位轉型、AI與大數據應用、IoT發展，尤其跨國營運的加速實現。 根據國際主流定義，雲端服務涵蓋各類隨用隨取、彈性擴展、以用量計費的運算資源與應用服務，並以IaaS、PaaS、SaaS等「一切即服務（XaaS）」模式為主流，協助企業與個人用戶大幅降低基礎設施投資與維運成本，專注於核心業務與創新應用。 因應一切即服務概念的興起，雲端服務的應用範疇進一步被擴展；除了傳統的IaaS、PaaS、SaaS外，近年也出現了資料庫即服務（Database，DB-aaS）、功能即服務（Function，F-aaS）、AI即服務（AI-aaS）等新型態服務、而且都在快速成長，以滿足企業客戶在數據分析、機器學習、無伺服器運算等多元又獨特的需求。 從全球雲端服務市場來看，雲端服務產業確實呈現快速成長的趨勢。此發展軌跡其實反映了一個重要現象：全球企業對數位轉型的需求趨於迫切，而雲端服務也因此成為企業不可或缺的基礎設施。雲端服務可謂從過去的輔助工具，逐漸演變為現代資訊技術與服務領域的核心支柱。 全球雲端服務產業呈現明顯的區域化競爭格局，其中美國持續保持絕對領先地位，而亞太地區則展現出最為強勁的成長動能。美國的優勢地位主要源於擁有AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等全球頂尖雲端服務供應商，其完善的數位基礎建設、創新生態系統以及企業數位轉型的成熟度，使其在技術創新、市場規模與產業影響力方面均居於領導地位。 歐洲市場各國家市場規模雖然不及美中，但皆維持穩健成長：德國受益於工業4.0與製造業數位化，金融服務與政府推動的雲端政策是英國市場主要動力，法國則在資料主權與政府數位化政策下穩步提升。亞太區日本市場的變化反映出政府數位轉型政策與企業雲端採用率提升，南韓與新加坡則受惠於數位基礎建設完善與區域樞紐地位，共同推動亞太區雲端服務的持續穩健成長。 美國雲端服務供應商在全球市場中擁有絕對主導地位，其中Microsoft Cloud、Microsoft Azure、Google Cloud就共享將近一半的全球市場；而IBM Cloud、Oracle、Salesforce、Adobe Cloud這些「術業有專攻」的業者，更反映出美國企業在垂直領域雲端應用的專業化與差異化競爭策略。 下表是全球雲端服務產業生態架構、以及各類別的部分相關業者。從最基礎的IaaS層面來看，其提供了虛擬主機、儲存、網路等基礎資源，讓企業能自行建構平台和應用。 表 3-7　全球雲端服務產業生態架構與相關業者 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 再往上一層是PaaS，Oracle、Salesforce和IBM等廠商在這個領域扮演了重要角色。這不僅展現這些業者從傳統企業軟體或硬體領域向雲端轉型的努力，也呼應前文提及的「術業有專攻」現象。例如Oracle在資料庫管理方面的深厚積累，以及Salesforce在CRM平台上的專業化，都使其在PaaS層面具備獨特優勢；IBM則透過搭配混合雲策略，持續為企業提供開發與管理複雜應用所需的平台工具。 最貼近終端使用者的SaaS，負責直接提供應用層級的雲端軟體訂閱服務，Microsoft、Adobe和Salesforce等業者在此類別中都表現強勁。Microsoft不僅在IaaS和PaaS領域占有重要地位，Office 365等SaaS產品更是企業營運不可或缺的工具；Adobe則在創意內容領域鞏固市場，Salesforce更是全球CRM SaaS的領導者，顯示美國品牌在軟體服務化的深耕和創新能力。 隨著企業上雲需求日益複雜，混合雲伴隨著許多加值服務與產業解決方案應運而生，包括了Palo Alto Networks在雲端安全方面的專業、VMware在混合雲管理的關鍵地位，以及Deloitte、Accenture等顧問公司在企業雲端策略規劃與數位轉型諮詢中的核心價值；而Google Cloud、Microsoft、Salesforce和Oracle等業者也針對特定領域推出垂直產業專屬雲（Vertical Cloud），以滿足金融、醫療、製造等行業的特有法規與流程需求，這正是垂直領域雲端應用專業化與差異化競爭策略的具體展現。更有業者如 CoreWeave、Lambda和Crusoe，提供AI／ML驅動雲端服務與雲端GPU與運算資源管理，都顯示雲端服務不斷向更高價值、更專業化方向演進的趨勢。 雲端市集整合生態系並建構產業合作網絡，目前是由先驅者AWS Marketplace和Azure Marketplace擔任重要角色。這些市集不僅是第三方軟體和服務的擴散平台，更是促進雲端生態系繁榮、加速創新應用落地的關鍵機制，彰顯了全球雲端巨頭透過開放平台策略，吸引更多參與者共同建構完整解決方案的努力。 表 3-8　全球雲端服務市場主要參與者近況 資料來源：各公司，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 隨著AI應用和生成式AI技術快速普及，企業對於高效能運算、資料分析和AI模型訓練的需求急遽增加，直接推升了雲端運算服務的市場規模。各大雲端業者積極強化AI平台、推出新一代高效能運算硬體，並積極佈局AI專用資料中心，協助企業加速創新和提升營運效率；混合雲與多雲策略也日益受到重視，企業為了兼顧資料主權、彈性和效能，紛紛選擇跨多家雲端供應商部署關鍵應用，這也帶動了雲端整合與管理平台的發展。 雲端安全、合規需求和永續發展目標，也都是當前市場不可忽視的成長動力。資安威脅和資料外洩事件層出不窮，企業對雲端資安、資料治理、零信任架構等解決方案的需求持續升溫；全球企業與雲端服務商都積極推動綠色雲端，紛紛自行導入再生能源和節能技術，也協助客戶達成ESG與淨零排放目標。 這些趨勢不僅擴大雲端市場應用範圍，也推動雲端服務在各行各業的深度滲透。隨著AI、數位轉型、資安和永續發展等多重需求持續發酵，全球雲端市場持續成長，成為企業數位創新的核心基礎。 （二）國內市場動態 近年臺灣雲端服務市場進入快速擴張期，隨著企業數位轉型需求持續攀升，本土雲端服務業者積極布局多雲整合、AI賦能等關鍵領域。面對國際大廠競爭與法規合規要求，臺灣業者透過在地化優勢與產業專精服務，在金融、製造、醫療等垂直市場建立差異化競爭力。本章將深入分析國內雲端服務產業發展現況、市場態勢及未來發展趨勢，為產業界提供前瞻性洞察與策略參考。 2023至2027年的市場銷售額呈現持續成長，也因應業者在地端資料庫建置、ESG和生成式AI等議題上的需求與日俱增，可望在2025年逼近1,500億新台幣、並持續成長，甚至突破2,000億新台幣的規模。 圖 3-4　我國近年雲端服務業者類別營收比重 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 從近年臺灣雲端服務業者類別的營收比重觀察，PaaS平台服務為我國雲端服務市場最大區塊、兩年來也有所成長，反映企業對應用開發、資料分析和AI／ML等平台工具的需求日益增加，追求更高效的開發與創新能力；BPaaS商業流程服務與SaaS軟體服務的版圖，顯示國內企業在日常營運與特定商業流程外包至雲端的需求始終強勁；而IaaS基礎設施服務的市場下滑則暗示市場重心正逐步轉向更高價值的平台與應用服務；其他服務如桌面服務（DaaS）與災難復原服務（DRaaS）的比重雖小，卻是高度專業的利基市場，潛力無限。 我國雲端服務業者編制與規模方面，國內業者以199人以下中小型企業為主，且大多數業者是小型企業或新創公司；這種分佈形態顯現臺灣雲端市場的活力與彈性，許多創新和垂直領域解決方案可能都來自這些具備快速應變能力的中小型業者。國內業者資本額集中於中等規模；雖然存在少數大型業者，但市場的主體是由眾多具備一定資金實力、但人員編制相對精簡的企業所構成。這種結構賦予臺灣雲端服務市場高度的靈活性和專業化分工的潛力，也反映了在國際雲端巨頭環伺之下，臺灣本土業者更傾向於深耕特定利基市場，或以高彈性的合作模式來參與競爭。 下圖是我國業者對於雲端服務佈建模式的統計，調查結果顯示「混合雲」占據絕對主導地位，大多數臺灣企業傾向於結合公有雲的彈性與私有雲的安全性及控制力，以滿足其多樣化的業務需求；其次是「僅公有雲」的模式，可見仍有相當比例的企業選擇將其服務完全部署在公有雲環境中，以追求成本效益和快速部署；而「僅地端私有雲」的比重則反映傳統地端部署模式的重要性正在逐步式微。 圖 3-5　我國雲端服務佈建模式統計 資料來源：財政部，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 在雲端服務合作模式方面，下圖的調查結果顯示，國內雲端服務業者最主要採取的模式是「系統整合」，這顯示臺灣雲端服務市場高度重視將不同的雲端服務、軟體與客戶現有系統進行整合，以提供一站式或客製化的解決方案；緊隨其後的是「服務經銷」，可以看出當前國內許多業者扮演著國際品牌或國內雲端服務產品的經銷商角色。 圖 3-6　我國雲端服務業者合作模式統計 資料來源：財政部，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 從財政部的統計結果觀察，「客製開發」、「顧問諮詢」與「技術支援」位居第二梯次，反映市場對客製化解決方案與專業諮詢支援服務的強勁需求；而「教育訓練」與「其他」服務則補足產業價值鏈的最後環節，從銷售、系統整合、客製開發到顧問諮詢與技術支援，構建完整臺灣雲端服務產業生態體系。 進而將佈建模式與合作模式兩組調查結果數據進行交叉比對，可以觀察出幾個值得注意的現象。「系統整合」與「混合雲」這兩項國內業者首選，兩者存在著高度的關聯性；由於混合雲的複雜性更高，企業往往需要專業的系統整合服務，才能將不同環境下的應用、數據和基礎設施有效地串聯起來，導致臺灣雲端服務業者在系統整合方面的能力與需求皆高。 「客製開發」與「顧問諮詢」的高比重，與企業採用混合雲、進而常衍生獨特需求相呼應。不同企業的混合雲架構差異甚大，標準化的解決方案難以完全滿足，因此需要業者提供量身定制的開發服務與專業的策略規劃建議。「服務經銷」的普遍性也推動了雲端市場多元化的趨勢，業者不只專注於自有產品，也透過各種經銷模式、引入更多類型的雲端服務，進一步豐富了混合雲和多雲環境下的選擇，致力為客戶提供更全面的解決方案。 臺灣雲端服務業者在供應或代理的雲端服務品牌中，最主要的合作對象是國際知名的公有雲大廠，反映需求端對此三個品牌的接受程度。在statista的調查中，Microsoft、Amazon和Google這三大國際巨頭的品牌皆獲得近50%的業者配合，充分顯示這三大品牌在全球雲端市場的領先地位，以及臺灣業者借重其技術成熟度、產品廣度、穩定性以及全球生態系的支援，皆已在國內的廣泛滲透。 在三大巨頭之外，與其他外商品牌IBM與Oracle等業者的合作比例雖相對較低，但其在特定企業級應用、資料庫或混合雲解決方案的專業服務，在國內仍是有著不可或缺的地位。 表 3-9　雲端服務相關業者動態 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 儘管市場前景樂觀，國內雲端服務產業仍面臨三大關鍵課題：（1）資安合規壓力持續加劇，地緣政治因素強化資料本地化要求，混合雲架構成為主流解決方案；（2）人才供需結構性失衡嚴重，雲端架構師與資安工程師供需落差達三成；（3）成本優化挑戰顯著，逾三分之一企業遭遇雲端預算超支問題。 展望未來發展，市場成長將取決於業者能否建構技術創新、合規治理與成本優化的核心競爭能力，並透過生態系合作模式擴大中小企業市場滲透率；在淨零轉型與AI技術雙重趨勢驅動下，整合永續指標的智能雲端解決方案，有機會成為市場競爭的關鍵分水嶺。 （三）發展趨勢分析 雲端服務市場正處於全球數位轉型與AI浪潮的核心，產值屢創新高；臺灣市場雖規模較小，但成長動能強勁，PaaS、IaaS與混合雲成長尤為突出。以下將從全球趨勢、臺灣市場成長驅動力、主要挑戰與政策建議等面向進行發展趨勢分析。 全球雲端服務市場的成長動力來自數位轉型、AI與生成式AI、多雲與混合雲架構、邊緣運算，以及產業應用深化等因素。AI已成為各大雲端供應商資本支出主軸，紛紛擴建資料中心、強化GPU等AI基礎設施，並將AI應用、邊緣運算、多雲管理列為新一代服務重點。 全球企業平均採用2至3家以上公有雲服務，藉此分散風險、強化彈性，並善用不同平台技術優勢。生成式AI的普及，推動雲端服務從單純基礎運算平台轉型為AI驅動的產業解決方案平台。多模態AI Agent、專用小語言模型、大世界模型等創新應用將成為未來主流。同時雲端服務正加速滲透醫療、金融、電子商務、教育、智慧城市等產業，驅動產業智慧化。 臺灣雲端服務市場展現多元化成長現象，主要驅動力來自數位轉型與AI應用需求的強勁推動。在全球數位化浪潮與政府政策推動下，臺灣企業正積極導入雲端服務，以提升營運效率、強化數據整合與創新能力。其中，AI與生成式AI應用已成為臺灣企業近年來最積極採用的雲端服務領域。 多雲與混合雲策略已成主流，反映企業對彈性、合規與營運韌性的高度重視；國際雲端業者本地化布局也成為重要推動力，AWS、Azure、Google等國際大廠近年相繼在台設立資料中心，強化本地服務、資安與合規能力，吸引台積電、國泰金控等指標企業大規模導入。政策推動與法規鬆綁也是關鍵驅動力，促使金融、醫療等高度管制產業加速雲端化，形成政策利多與市場需求相互強化的良性循環。 儘管成長潛力可觀，全球與臺灣雲端服務市場仍面臨多重結構性挑戰。價格與價值落差問題首當其衝，臺灣雲端供應商普遍反映企業對雲端服務願付價格偏低，而企業則認為採購成本過高，形成明顯的供需認知落差。資安與法規遵循壓力持續加劇，資料隱私保護、數據主權法規、資安事件頻傳等因素，要求雲端服務商持續強化防護與合規能力，尤其在金融、醫療等敏感產業更面臨嚴格規範。 同業競爭與人才短缺問題交互影響，全球與臺灣市場競爭白熱化的同時，關鍵人才缺口推升服務成本，限制整體產業升級步伐；再加上企業預算配置趨於保守，導致雲端服務滲透率提升速度受限。多雲管理與整合複雜性也成為新興挑戰，多雲環境雖提升營運彈性，卻同時加大系統整合、統一管理與資安風險控制的難度，企業急需高效的多雲管理平台與專業人才支援。 面對上述成長驅動力與挑戰，臺灣雲端服務產業應從產業與政策雙軌並進。供應商應深化AI與產業應用整合，發展AI驅動的垂直解決方案，並強化多雲管理、資安合規與數據整合能力，提升服務附加價值以擺脫價格削價競爭；同時積極培育跨領域雲端人才，結合產學合作與國際認證體系，縮小人才缺口。 政策方面，建議政府持續鬆綁產業上雲相關法規，推動雲端採購創新機制、鼓勵AI與新興應用落地實證，並設立專項補助協助中小企業導入雲端與AI服務；同時加強資安標準制定與國際合規指引，協助我國業者加速取得ISO 27001等國際認證，降低企業出海營運障礙。 展望未來，隨著AI、邊緣運算、多雲管理等新興技術持續融入，臺灣雲端服務市場將朝向更智慧化、產業化與價值化方向邁進。唯有業者與政策制定者攜手推動技術創新、強化人才培育與合規治理能力，臺灣才能在全球雲端價值鏈中建立穩固競爭地位，實現從技術追隨者到價值創造者的戰略轉型。 四、 資訊安全 資訊安全（Information Security）是數位時代的核心防護機制，涵蓋了各項保護資料完整性、機密性與可用性的技術手段與管理措施。隨著網路攻擊手法日益精進、資料外洩事件頻傳、以及法規遵循要求趨嚴，資訊安全已超越傳統技術範疇，成為企業治理、風險管控與永續經營的策略要素。 本節將針對資訊安全的國際市場現況、國內市場動態進行剖析，並進一步探討其未來發展趨勢。 （一）國際市場現況 資訊安全服務不僅徹底改變了企業保護自身資料與IT資源的方法，也深刻影響各行各業應對網路威脅的韌性、安全防護的廣度與市場競爭力。資訊安全服務旨在強化組織防禦策略，防範並抵禦常見的網路犯罪，如網路釣魚、惡意軟體或勒索軟體等。 資訊安全服務市場主要由託管服務（Managed Services）和專業服務（Professional Services）所構成。託管服務是一系列專為組織特定網路安全需求而設計的產品或服務，透過密切追蹤企業風險狀況、與企業安全策略保持一致，提供持續性的安全監控、威脅偵測與回應等，協助企業有效管理日常網路安全營運。 專業服務則較為廣泛，為組織提出防禦與安全計畫、應對常見類型的網路犯罪，如網路釣魚、惡意軟體和勒索軟體等；內容包括系統設計與整合、諮詢、實施、風險與威脅評估，以及專業培訓與教育等。這些服務通常是專案導向，協助企業規劃、建立或改進其安全基礎設施，並培養企業內部安全能力。 資訊安全服務涵蓋了各種隨需應變、彈性擴展且按使用量計費的防護資源與安全應用。除了傳統的安全部署類型的軟體產品與服務，現今也出現了更多新型態的模式，以滿足企業客戶在威脅情報分析、事件應變、合規性管理等多元且獨特的需求。這些資安服務協助企業客戶與個人使用者大幅降低安全基礎設施的建置與維運成本，始能更專注於其核心業務之創新。 全球主要國家資訊安全市場的發展方面，美國保持絕對領先地位，推測主要歸因於其完善的數位基礎建設、創新的資安生態系統以及企業對網路安全的高度重視與投入，使其在技術創新、市場規模與產業影響力方面均居於領導地位。 歐洲市場的多數國家規模雖然不及美國、甚至也不及日本，但也都維持穩健成長；亞太市場則展現出積極的市場動能，日本、中國、南韓和新加坡等國的資訊安全市場規模均預計逐年增加；日本市場的變化反映出政府數位轉型政策與企業資安採用率的提升，南韓和新加坡則受惠於其完善的數位基礎建設與區域科技樞紐的地位，共同推動亞太區資訊安全服務的持續成長。 全球資訊安全服務市場呈現出高度競爭格局；值得注意的是Microsoft在市場中的比重最高，反映了Microsoft在資訊安全領域的強大實力與豐富的產品服務組合；Microsoft再加上Palo Alto Networks和Booz Allen Hamilton這兩間公司，幾乎就占市場的三分之一。不過，「其他」也占一半以上的市場，顯示著資訊安全服務市場高度分散，全球有眾多中小型或利基型業者共同瓜分資訊安全市場，但這也反映了資安產業多元性、地區型、以及垂直領域應用的專業化與差異化競爭策略。 下表呈現了全球資訊安全服務產業的主要生態架構，以及不同服務類型的代表性國際廠商。資訊安全服務可分為「託管服務（Managed Security Service, MSS）」與「專業服務（Professional Service）」兩大類型，部分領導廠商則同時提供兩者，滿足企業在資安顧問、策略規劃、技術導入、持續監控與事件回應等多元需求。 表 3-10　全球資安服務產業相關業者 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 從全球主要資安服務業者的分析可見，Microsoft作為全球性廠商提供多層次資安解決方案，涵蓋雲端、端點、身分、應用等領域，並具備託管資安服務能力；Booz Allen Hamilton則以專業服務為主軸，專注於政府、國防、基礎設施等特殊領域，提供高階資安顧問、策略規劃與攻防演練服務；Palo Alto Networks和Fortinet等網路安全大廠，除了核心產品外，也積極拓展託管服務與專業諮詢業務。 歐洲相關業者Capgemini以策略顧問見長，結合託管資安服務，從歐洲市場出發拓展全球業務；Accenture和IBM等綜合性服務商則憑藉全球資源與技術整合能力，在資安策略、技術實施與營運管理各層面都有完整布局。專精於特定領域的廠商如F5專注應用安全，Raytheon則深耕國防與關鍵基礎設施的託管服務市場。 表 3-11　全球資安服務相關業者動態 資料來源：各公司，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 觀察主要業者的地理分佈，美國廠商多能同時提供託管與專業服務，憑藉技術創新與全球資源配置，服務範圍涵蓋全球、主導國際資安服務市場。專業服務型公司如Booz Allen Hamilton，以政府、國防及關鍵基礎設施為主要客戶，專注於高階顧問、威脅情報與攻防演練；也因為企業資安人力短缺、威脅複雜化與合規壓力，亟需值得信賴的長期合作夥伴，促進託管服務需求快速成長。 Microsoft、Palo Alto Networks、IBM等領導廠商持續將生成式AI與機器學習技術深度整合，讓威脅偵測、事件回應與自動化防禦技術服務如虎添翼；同時積極透過併購AI資安新創公司與建立策略聯盟，快速補強技術能力並擴展產品線。這不僅提升資安服務的防禦效率，也有效因應AI被駭客濫用而形成的新型攻擊。 企業面對遠端工作、供應鏈風險與內部威脅挑戰，紛紛導入零信任模式並強化供應鏈資安管理；Raytheon、Booz Allen Hamilton等廠商特別聚焦政府、國防、工控領域的專業防護服務，持續深耕專業領域市場。 從大廠動態來觀測資安產業下階段動態，持續深化AI資安平台是必然趨勢之一；業者除將開發專門保護AI模型本身的安全解決方案，同時資安平台趨向「一站式」整合，橫跨雲端、端點、應用等各層面，零信任與XDR將成為企業標準配置。 另一方面，從市場發展的角度來觀察，併購整合將加速進行，供應鏈資安管理與第三方風險監控成為新成長點。資安解決方案將更聚焦金融、醫療、製造、政府等垂直領域，並因應區域法規特性量身打造；自動化資安託管服務將進一步取代人工作業，協助企業解決人才與資源短缺困境。 全球資安產業正經歷AI創新、平台整合與合規驅動的關鍵轉型。未來資安服務將更加智慧化、自動化、垂直化，AI資安平台、零信任架構、供應鏈治理與自動化資安託管服務將是主要戰場；領導廠商持續透過技術創新與生態系合作，鞏固市場競爭優勢。 （二）國內市場動態 近年臺灣資訊安全市場進入快速擴張期，隨著企業面臨日益嚴峻的網路威脅與數位轉型安全需求，本土資安服務業者積極布局威脅偵測、零信任架構、AI驅動防護等關鍵領域。面對國際資安大廠競爭與法規合規要求，臺灣業者透過在地化優勢與產業專精服務，在金融、製造、醫療等垂直市場建立差異化競爭力。本章將深入分析國內資訊安全產業發展現況、市場態勢及未來發展趨勢，為產業界提供前瞻性洞察與策略參考。 臺灣資安產業正處於快速發展的黃金時期，在「資安即國安」的政策驅動下，已形成完整且具競爭力的產業生態系統。政府將資安產業納入「5+2產業創新計畫」，透過《資通安全管理法》的立法保障及4年110億元新台幣的投資挹注，為產業發展奠定堅實基礎。 根據國發會《資安產業2024-2026資安產業人才需求推估調查》調查，國內資訊安全業者約有324家，其中比重較高的是資安系統整合或代理服務、資安專業服務（顧問服務、數位鑑識服務等）與網路安全三大類別。臺灣資安產業生態體系完整，涵蓋資安軟體原廠、經銷代理商、系統整合商、顧問諮詢、專業服務供應商及電信業者等，形成從產品研發到專業服務的價值鏈。 臺灣資安產業以「自主產品服務」為主，比重超過三分之一，彰顯本土業者具備一定的研發能力與市場競爭力，能夠提供自有品牌的資安解決方案；其次的「自主專業服務」反映出許多業者聚焦於顧問、系統整合、資安檢測等專業服務領域，也呈現了企業客戶強化資安防護的需求。整體來看，「自主研發」與「專業服務」合計超過七成，突顯臺灣資安產業正朝向高附加價值與技術自主發展，同時保有國際產品代理的彈性。 我國資安產業業者約有七成未進行海外銷售，臺灣資安產業目前仍以服務本地市場為主，國際拓展比例相對有限。未來若能加強海外市場開發、提升國際合作與認證，勢必有助於擴大產業規模與提升全球競爭力。 表 3-12　我國資訊安全產業生態 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 臺灣資訊安全產業生態呈現多層次、跨領域的結構，涵蓋軟硬體研發、專業服務與系統整合、經銷代理與支援服務等多元角色。臺灣具備強大的ICT製造實力，許多資安硬體設備如防火牆、入侵偵測系統、工控安全閘道器、IC PUF等，皆於在地設計與生產，並供應國際市場；不僅是我國的產值重心之一，也支撐了全球資安設備供應鏈。 我國資安硬體製造與銷售的表現亮眼，而軟體則是提升我國整體資安產業附加價值與競爭力的關鍵核心。臺灣資安軟體業者聚焦於威脅偵測、資料外洩防護、雲端安全、應用程式防護等領域，具備自主研發能力，能針對國內法規與產業需求，提供在地化解決方案；也藉由軟體來驅動硬體設備的智慧化與自動化，讓資安服務擴展至即時監控、事件回應、資安鑑識等高值應用。 隨著企業數位轉型、雲端應用普及與法規強化，企業對資安顧問、系統整合、安全營運中心監控、事件鑑識等專業服務需求大增。臺灣資訊服務業者多能整合軟硬體產品、提供一站式解決方案，並透過維運合約建立長期合作關係。 下表彙整了臺灣具代表性的資安相關業者，涵蓋資安監控、系統整合、應用安全、IoT安全及產品代理等多元領域。依據公開資訊觀測站數據，2024年精誠與零壹營收分別約為新台幣390億元與185億元，凌群亦接近 70億元。這些數據不僅彰顯領頭企業在臺灣資安市場的規模與影響力，也反映出企業在數位轉型進程中對資安投入的持續增長與重視。 表 3-13　我國資訊安全相關業者 資料來源：各公司，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 下表呈現了臺灣主要資安業者的最新動態，業者們普遍將焦點從傳統的被動防禦，轉向更為主動的威脅偵測、事件應變與數位韌性建構。人工智慧已深度融入資安解決方案，從威脅分析、防詐騙到零信任驗證，都可見其廣泛應用。隨著雲端應用的普及，業者也積極佈局雲端與混合雲安全，並將觸角延伸至IoT及工業控制資安等新興領域，以應對日益複雜多元的網路威脅。 表 3-14　我國資訊安全相關業者近期動態 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 在實踐這些策略的過程中，臺灣資安業者展現出高度的敏捷性與合作精神。如與Google Cloud、Palo Alto Networks等協作、建立策略夥伴關係，業者們可引進先進技術、並擴大服務範疇。從各公司的動態也可看出，提供管理式資安服務成為主流，有效緩解國內企業資安人力短缺的挑戰；部分業者也透過資本市場進行上櫃募資，並將服務推向國際，尤其著眼於東南亞等市場，顯示出臺灣資安產業尋求規模化成長與全球佈局的企圖心。 展望下階段臺灣資安產業，國內市場需求將持續保持強勁成長；在法規遵循、數位轉型及地緣政治風險的強力驅動下，智慧化、客製化與專業化的資安解決方案將更受青睞。AI與各類新興技術的融合可望加速創新，使資安防護更為智慧且精準；同時積極因應可能面臨的挑戰，包括資安專業人才的持續性不足、臺灣業者如何向國際提升品牌能見度與自主研發實力，都是影響產業長期發展的關鍵因素。 （三）發展趨勢分析 資訊安全產業的發展趨勢，正處於多重技術創新、法規強化與產業結構重塑的關鍵轉型期。回顧前述國際與臺灣市場現況，可以歸納出幾項結論：（1）全球資安市場規模持續擴大，專業服務與託管服務雙軌並進，帶動產業多元發展；（2）產業競爭格局高度分散，領導廠商雖具備技術與資源優勢，但中小型與垂直領域業者同樣擁有獨特競爭力；（3）臺灣市場在政策推動、產業升級與企業需求成長下，展現出自主研發與專業服務並重的產業特色，並逐步強化國際合作與市場拓展。 展望未來，資訊安全產業將呈現以下幾大發展趨勢。AI與自動化將成為資安服務的核心驅動力，生成式AI與機器學習技術已深度融入威脅偵測、事件回應與自動化防禦流程，不僅提升防護效率，更能即時因應新型態攻擊。領導廠商如Microsoft、Palo Alto Networks、IBM等，持續透過AI創新、平台整合與策略併購，快速擴展產品線並強化市場領導地位。下一代的AI資安平台將發展出專門保護AI模型本身的安全解決方案，並推動資安平台向「一站式」整合，涵蓋雲端、端點、應用等各層面。 另一個值得關注的議題，是零信任架構與延展式偵測與回應（XDR）可望成為企業資安防護的標準配置。隨著遠端工作普及、供應鏈風險與內部威脅日益嚴峻，企業紛紛導入零信任模式，強化驗證、存取控管與持續監控，並結合XDR實現跨平台、跨層級的威脅偵測與回應。供應鏈資安管理與第三方風險監控也將推動創新成長，協助企業應對複雜多變的外部威脅。 地域性競爭與合作則成為產業生態的另一核心動力。美國憑藉其技術創新與產業規模，長期主導全球資安市場，並積極與盟國展開技術合作與標準制定；歐洲則以法規驅動、合規導向為特色，強調跨國專業服務與在地法規整合。亞太地區則展現強勁成長動能，南韓、新加坡、日本等國藉由政策推動與產業聯盟，加速資安技術自主與國際拓展。 臺灣在區域性競爭與合作中扮演日益關鍵的角色，不僅具備堅實的ICT產業基礎與資安生態，亦成為美國、日本等國際大廠投資設立研發中心與合作基地的首選。臺灣官方與業者也都積極參與國際資安展會與組織，與歐洲、荷蘭等國簽署合作備忘錄，促進雙邊技術交流與產業聯盟，並以國家隊形式亮相國際舞台，提升本土資安軟實力與國際能見度。 隨著供應鏈攻擊日益頻繁，區域合作與產業鏈協同防護的重要性愈加凸顯。臺灣與美國、歐洲等國家針對半導體供應鏈、關鍵基礎設施等領域展開跨部門、跨產業協作，強化數位安全防禦能力與產業韌性；臺灣多家本土資安新創也與製造、金融等產業攜手，深化從生產製程到產品上市後的全鏈路防護，並積極導入多層次認證、大數據分析等新技術，以因應多變的詐騙與網路攻擊手法。 密碼敏捷性（Cryptographic Agility）與AI物料清單（AI BOM）有機會下階段成為資安投資新議題。隨著量子運算威脅逐步浮現，企業需建立能兼容傳統與後量子密碼的彈性系統，以應對未來潛在風險；AI BOM則有助於提升AI系統的透明度與可控性，因應國際法規對高風險AI系統的監管要求。 資訊安全產業正進入以AI創新、平台整合、法規驅動為主軸的全新階段。未來資安服務將更強調智慧化、自動化與垂直化，並持續因應新興技術與威脅型態的挑戰。臺灣資安產業若能善用自主研發、在地服務與國際合作優勢，積極布局AI資安、零信任、供應鏈治理等關鍵領域，可望在全球資安產業鏈中占有更具影響力的地位。

承續前文對各細分市場現況的剖析，本章將視角轉向AI在資訊服務產業的實際應用，並嘗試以更完整的框架來描繪其發展軌跡。AI 技術正逐步從概念驗證走向大規模落地，對產業營運模式與價值鏈結構產生深遠影響。如何在快速演進的技術浪潮中掌握應用脈絡，並回應導入過程中的風險與挑戰，已成為資訊服務業不可迴避的核心課題。 在本章中，首先將梳理AI與資訊服務業結合的發展脈絡，說明其在產業鏈中的定位與驅動因素；進而探討企業在導入AI過程中所面臨的瓶頸，包括資料治理、系統整合、人才培育與成本效益的權衡；同時，透過典型應用案例，具體展現AI如何在製造、零售、金融、醫療與商務等領域推動效率提升與創新突破。最後，將以前瞻視角分析AI帶動的未來成長動能，涵蓋智慧賦能、垂直應用與人機協作，以及治理合規與生態協作等面向，從而勾勒出資訊服務業在新一輪產業轉型中的戰略定位。 一、 資訊服務業AI應用概述 （一）AI在資服業的發展脈絡 AI浪潮正以前所未有的速度與深度，重塑資訊服務業的核心價值與服務模式。這變革的發展脈絡，可追溯至AI技術從雲端平台的萌芽與普及。機器學習即服務（MLaaS）與AI即服務（AIaaS）等模式，透過雲端運算資源的彈性與規模，大幅降低了企業導入AI的門檻；這些服務將複雜的AI模型訓練與部署抽象化，讓資訊服務業者能更迅速將預訓練模型或AI能力，以應用程式介面（API）的形式整合到其現有服務中。為資訊服務業提供了強大的「AI引擎」，讓他們從單純的「建置者」，轉變為現今的「智慧賦能者」。 語言模型是AI技術發展的核心驅動力之一，展現機器理解和生成人類語言能力的重要突破。以語言模型（如大型語言模型與小型語言模型）的演進為例，從最初的文本生成與理解，逐步將應用擴散於智慧客服、文件摘要、程式碼輔助生成等領域。這些模型不再僅限於雲端平台的實驗室，而是透過系統整合服務，被落地到企業的私有環境中。 SI業者將語言模型與企業既有的ERP、CRM系統整合，實現業務流程的自動化與智慧化，例如自動化處理訂單、生成報告或回答客戶常見問題，這使得AI能力從雲端的高層次服務，落實到企業營運的每個環節。 智慧流程自動化（IPA）與機器人流程自動化（RPA）等自動化工具，更是AI技術從雲端延伸至實際業務流程的典型範例。這些工具能夠模擬人類操作介面，自動執行重複性高、規則明確的任務，如資料輸入、報表生成、郵件處理等；這也促使了AIOps的興起，透過AI自動監控與預警，提升雲端服務與IT基礎設施的穩定性與效率。 表 4-1　AI技術應用生態體系 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 藉著AI技術的全面滲透，雲端服務不再僅是提供基本功能，而是內嵌AI能力，提供客戶更智慧化、更客製化的服務體驗。例如Copilot型應用可透過生成式AI輔助內容創作與行政功能擴展；低程式碼／零程式碼（Low-code／No-code）平台整合AI服務，可讓非技術人員也能快速開發AI應用；多模態AI互動體驗則透過自然語言、語音、圖形、影片等方式，創造更直覺、更自然的使用者互動介面。 圖 4-1　生成式AI生態角色 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 AI技術在資訊服務業的發展脈絡，呈現出從基礎設施層（雲端平台）向上層應用服務（SI、顧問、SaaS）逐步滲透與融合的趨勢。不僅重塑了資訊服務業的服務內容與商業模式，更使其成為引領各行各業數位轉型的關鍵驅動力量。這場變革的深度與廣度，涵蓋整體AI技術應用生態鏈，從底層的處理器、雲端平台到模型，一路延伸至最上層的終端應用，形成一個完整且相互依存的生態體系。 AI生態可視為一個自底而上的價值鏈體系。最基礎層是硬體與公有雲，承載彈性算力與維運能力；中層透過資料擷取、清理與治理，逐步構築企業的資料資產底座；其上則是開源與商用大模型、模型平台與各式生成式服務，並由系統整合商將之對接至ERP、CRM、SCM等關鍵系統，進一步落地至醫療、製造、金融等產業場景。值得注意的是，生態角色之間的合作與競爭正快速升溫。雲服務商不僅提供基礎算力，更積極滲透資料與應用層；模型與平台業者傾向將產品打包以強化黏著度；系統整合商與SaaS供應商則持續延伸至MLOps、FinOps及資料託管領域，使角色邊界日益模糊。 圖 4-2　開源模型促進AI從開發向應用場景發展 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 生成式AI的產業鏈展現出由「技術升級」走向「應用落地」的清晰脈絡：底層以基礎模型、訓練框架與部署工具為核心，奠定技術基座；中層涵蓋向量資料庫、資料管理與合成資料等技術，支撐企業建構高品質的資料基礎；上層則延伸至創作軟體、CRM、財稅系統、辦公套件與商業分析等應用，直接觸達最終使用者。值得注意的是，產業正由「模型驅動」逐漸轉向「資料與應用驅動」，不同層級的業者之間既合作又競爭，並透過縱向整合與跨域聯盟來強化市場壁壘。對企業而言，面對工具與平台快速迭代，如何挑選最合適的組合，同時強化資料治理與安全控管，將決定生成式AI能否真正落地並創造持續價值。 （二）資訊服務業導入AI的必要性與挑戰 資訊服務業導入AI已非選擇題，而是業務發展之必需，企業數位轉型需求的攀升正是核心驅動力。企業期望透過AI提升營運效率、優化客戶體驗、加速產品創新並降低成本；資服業者作為企業數位轉型的關鍵夥伴，若未能對AI有足夠掌握，可能引發在此數位經濟時代下的生存危機。 人力缺口問題也迫使資訊服務業加速導入AI，協助企業緩解缺工壓力。AI Agent能夠自動執行複雜任務，釋放人力投入更高價值的策略性工作，從而提升整體生產力。未來可能出現的「AI助理工程師」、「文件摘要Bot」、「資安觀測Agent」等新型態的數位勞動力，正是為了因應人力短缺、提升效率而生。 我國政府與產官合作積極推動，提供資服業導入AI的強勁的引導與支持；例如發布「數位服務機構能量登錄作業要點」，旨在引導國內數位服務機構的技術與應用服務研發方向，並作為驗證實績的憑證，更是產學研各界尋求互動交流對象的依據之一。至2024年12月，已有超過80家廠商登錄，發出近120張證書，顯示政府正透過政策工具，鼓勵資訊服務業者積極投入AI領域。 中華軟體公會提出「數位公共建設9+1項政策建言」，建議將「發展臺灣成為AI應用強國」列為核心目標，並強調「壯大資服業為國家關鍵產業」，為資訊服務業導入AI提供了明確的發展方向與支持。 圖 4-3　中華軟體公會「數位公共建設9+1政策建言」 資料來源：中華軟體公會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 AI技術為資訊服務業創造了巨大發展機會，但在實際導入應用過程中，企業同時面臨著複雜的挑戰與障礙；這些困難若未能妥善解決，將嚴重影響AI投資效益與競爭優勢的發揮。 在當前市場與技術的趨勢下，資訊服務業導入AI已是時代的必然，也是產業轉型的關鍵。儘管面臨資料整合、客製化與模型可解釋性等挑戰，但透過持續的技術創新、深化產業鏈協作，並善用政府政策支持，資訊服務業將能克服這些困難，抓住AI帶來的巨大發展機遇。這不僅是提升產業競爭力的契機，更是臺灣在全球數位經濟中扮演更重要角色的關鍵一步。 表 4-2　資訊服務業導入AI的挑戰與解方 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 二、 各領域AI應用分析 AI正成為推動各行各業數位轉型的重要驅動力，從製造業的智慧化生產，到零售的精準行銷，乃至金融的風險控管與醫療的精準診斷，AI的滲透正逐步改變產業生態與競爭模式。對資訊服務業者而言，如何將AI技術有效導入不同場域，並形成可落地的解決方案，將是未來能否在AI時代掌握先機的關鍵。本節將聚焦於製造、零售、金融、醫療與商務等領域，分別從產業需求與挑戰、核心技術與解決方案、導入後的效益評估、以及典範案例研究四個面向進行探討。藉此，不僅能描繪AI在各產業的實際應用路徑，也期望為資訊服務業者提供具體的導入指引與策略啟發，協助企業在AI驅動下找到符合自身需求的發展方向，並探索創新的商業模式。 （一）製造領域 1. 應用領域說明與分析 智慧製造作為工業4.0的核心，強調將數據驅動與自動化整合於生產流程，以因應日益複雜的市場需求。傳統製造往往面臨產線彈性不足、設備維護成本過高、品質管控難度大及供應鏈波動等挑戰。AI技術的導入，使資服業者得以提供跨系統的數據串接與決策輔助，協助製造業逐步邁向數位化、智能化與永續化。AI在智慧製造的應用已涵蓋智慧排程、預測性維護、瑕疵檢測、庫存管理與能源優化等面向，逐漸從單點解決方案發展為全流程的智慧工廠。 2. 核心技術與解決方案 AI在智慧製造的落地，依賴資服業者整合多項技術。其一為IoT與邊緣運算，即時蒐集並處理產線設備數據，為AI模型提供基礎。其二為機器學習與深度學習，用於異常檢測、預測性維護與電腦視覺品質檢測。其三為數位孿生（Digital Twin），透過虛擬工廠模擬實際產線，進行最佳化設計與排程。最後，結合RAG與知識圖譜，可讓工程師或管理者快速獲取正確的操作知識，避免大型語言模型（LLM）出現幻覺或回覆錯誤。這些解決方案多以「智慧製造平台」形式交付，協助企業降低技術導入門檻並加快上線速度。 3. 導入效益分析 AI在智慧製造帶來的效益可從營運、品質、成本與永續四個層面來看。營運上，智慧排程與預測性維護能顯著降低停機時間並提升設備利用率，使產能更具彈性。品質方面，AI視覺檢測能在毫秒內完成瑕疵辨識，精準度與速度皆優於人工，良率提升並降低重工成本。在成本與永續上，AI可優化能源使用與原物料配置，幫助企業同時達成成本控制與碳中和目標。這些效益不僅改善生產效率，也提升客戶滿意度與企業的國際競爭力。 4. 典範案例研究 在製造領域中，多家臺灣資服業者展現了系統整合與技術落地的代表性成果，為產業數位轉型奠定關鍵里程碑。神通電腦延續其在製造業資訊服務的深厚基礎，推出智慧工廠解決方案，整合 IoT感測器、AI預測維護與大數據分析，協助企業建立即時數據收集與設備故障預測機制，並透過可視化儀表板支持精實管理與決策。宏碁資訊則以雲端AIoT平台為核心，將生產數據安全整合至雲端，並應用AI模型進行製程優化與良率分析，特別在精密加工產業展現成效，協助企業朝向數位孿生與智慧工廠邁進。 緯創資通的資訊服務部門則聚焦於智慧製造與運維平台，結合AI、大數據與雲端，提供設備異常預測與產能調度分析，廣泛應用於電子製造及組裝工廠，不僅降低能源消耗與優化生產規劃，更在製程管理中導入ESG指標；其數位孿生技術更進一步提升模擬與效率，並支持預警與資源最佳分配。研華科技則憑藉工業電腦的領導地位，攜手資服業者打造WISE-PaaS工業IoT平台，導入AI模型以即時監測與數位孿生模擬，兼顧智慧排程、自動化與數據安全，並已在纖維、電子等產業落地。整體而言，這些業者的發展不僅呈現臺灣資服產業在智慧製造的持續深化，更突顯智慧製造邁向數位孿生、ESG與全方位自動化的關鍵趨勢。 （二）零售領域 1. 應用領域說明與分析 智慧零售（Smart Retail）是結合數位科技與零售運營的創新模式，藉由AI、IoT、大數據與雲端平台，重新定義消費體驗與供應鏈管理。傳統零售業面臨的挑戰包括顧客需求快速變化、庫存管理複雜、行銷策略難以精準投放，以及人力成本上升。AI的引入，使資服業者得以協助零售商建構智慧化的營運生態，涵蓋顧客體驗升級、供應鏈優化、精準行銷、智慧結帳等面向。智慧零售不僅強化營運效率，也為零售企業開啟「數據即資產」的新競爭模式。 2. 核心技術與解決方案 AI在智慧零售的落地應用仰賴多項技術整合。首先，顧客行為分析與推薦系統透過機器學習演算法，根據顧客的瀏覽、購買紀錄與偏好，提供個人化商品建議。其次，電腦視覺應用於智慧商店，例如無人結帳、商品影像辨識與客流熱點分析，提升營運精準度。再者，自然語言處理（NLP）與智慧客服可提供24小時多語言諮詢服務，強化顧客互動。供應鏈端則依賴需求預測模型與自動化排程系統，協助零售商降低缺貨與囤貨風險。部分先進零售商也導入數位孿生與模擬技術，透過虛擬商店情境測試新商品擺放或促銷策略。這些解決方案多以「零售雲」或「全通路AI平台」形式交付，降低技術門檻並加速落地。 3. 導入效益分析 智慧零售導入AI後，首先體現在顧客體驗升級。個人化推薦與智慧客服能提高顧客滿意度，進而增加轉換率與忠誠度。其次，營運效率提升是另一大效益，AI能即時調整庫存與供應鏈配置，降低物流延誤並縮短商品上架週期。第三，成本節省亦相當顯著，無人商店與智慧結帳系統可減少人力支出，電腦視覺監控則能降低失竊率。最後，在策略決策層面，AI輔助數據分析讓零售商能快速洞察市場趨勢，實現精準行銷與動態定價。整體而言，AI為零售業者帶來「提升收益+降低成本」的雙重價值，並支撐零售企業向全通路與永續發展邁進。 4. 典範案例研究 在智慧零售領域，臺灣資服業者積極以AI、大數據與雲平台為核心，推動零售產業快速邁向數位轉型，並展現出多元的落地應用。精誠資訊以「DATA Technology」為戰略核心，整合雲服務、資安、行動應用與大數據分析，推動全通路行銷與智慧營運，其零售方案除可精準掌握消費行為外，亦能導入數位會員、點數、票券等功能，成為零售商提升顧客體驗與品牌黏著度的重要工具。騰雲科技則以智慧零售平台為定位，推出「All in One新零售應用方案」，涵蓋經營管理、行動服務、金融整合與數據化行銷，協助傳統商店升級為智慧商店。其T-SHOP系統已廣泛應用於新光三越、遠東百貨、三井Outlet、SOGO大巨蛋店等，支援櫃位銷售、庫存帳務管理與票券金流串接，並能即時生成營運報表，協助百貨業者提升管理透明度與營運效率。 同時，凌群電腦透過智慧POS與雲端零售管理平台，結合行動支付、會員管理與AI分析，協助連鎖與百貨業者整合線上線下數據，打造全通路零售生態。叡揚資訊則聚焦於智慧CRM與行銷自動化，透過AI模型進行會員分群與精準推播，幫助零售商提升回購率與活動轉換率。網擎資訊則以數位行銷與顧客互動為核心，結合AI與雲端資安，提供電子報、APP推播與顧客分析工具，並兼顧數據隱私，特別適合電商與跨境零售情境。 臺灣智慧零售的發展聚焦於會員經營、全通路行銷、智慧商店與數據驅動營運，相較於智慧製造偏重於IoT與產線優化，智慧零售更著重於顧客體驗、精準行銷與即時營運管理。這些資服業者的解決方案，不僅協助傳統零售商有效提升經營效率，也加速其邁向智慧商務模式，展現出臺灣資服業者在零售數位化過程中的關鍵角色。 （三）金融領域 1. 應用領域說明與分析 數位金融是將人工智慧、大數據、雲端運算與區塊鏈等數位科技融入金融服務的一種創新模式，目的是提升金融業的效率、安全與服務體驗。傳統金融服務常因作業繁瑣、法規複雜、風險控管不足而面臨挑戰，例如：信用風險評估缺乏即時性、客服服務效率低、詐欺偵測，或是客戶理財需求無法獲得即時回覆。AI的導入，使資服業者能提供涵蓋智慧客服、風險管理、投資顧問、合規審查、詐欺防治等的數位解決方案，推動金融業數位轉型。 AI在數位金融的應用場景十分廣泛。在前台服務方面，智慧客服與聊天機器人能提供全天候的客戶諮詢，降低人力壓力並改善服務體驗。在中台風控方面，AI模型可透過交易資料即時進行詐欺偵測與信用評分，提升安全性。在後台營運上，AI可以自動化處理合規檢查、報表生成與文件審核，協助金融機構降低法遵風險並提升效率。 2. 核心技術與解決方案 數位金融的落地仰賴多項AI技術與資服平台整合。其一是NLP與RAG，應用於智慧客服與知識助理，讓客戶或員工能快速獲取正確的法規與產品資訊，避免LLM出現幻覺。其二是機器學習與深度學習演算法，應用於信用風險評估與詐欺偵測，透過大數據模型持續優化判斷準確度。其三是電腦視覺與文件理解（Document AI），可自動處理大量金融文件、契約或身份驗證資料，縮短人工審核時間。其四是強化學習與智慧投資組合管理，讓Robo-Advisor依照市場波動自動調整投資策略，提供個人化理財建議。最後，資服業者也結合雲端與API平台，將AI功能嵌入既有核心銀行系統，確保技術能以模組化、即時化的方式落地應用。 3. 導入效益分析 AI在智慧金融的導入效益主要可歸納為三方面。首先是營運效率提升：透過自動化審核與智能客服，銀行與保險業者能顯著降低人力成本與處理時間。例如客服回覆速度可提升50%，文件審核效率提升3倍以上；其次是風險控管強化：AI模型能即時監控異常交易，提前偵測洗錢或詐欺行為，讓金融機構降低潛在損失與罰款風險；三是客戶體驗升級：智慧理財顧問與個人化推薦服務，能依據客戶的風險偏好與財務狀況提供差異化方案，提升黏著度與交叉銷售機會。此外，AI在ESG合規報告與永續金融上也能提供即時檢核與數據支持，幫助金融機構符合國際規範。 4. 典範案例研究 在智慧金融領域，臺灣資服與新創業者展現出多元化的AI應用成果，涵蓋授信評估、文件自動化、跨界風險分析與資安強化等面向，逐步推動金融服務邁向數位轉型。友信智融以AI演算法與大數據為基礎，建構動態徵信與信用評分系統，協助銀行與金融機構即時掌握客戶信用狀況，並應用於小額信貸與消費金融，使授信決策更加彈性與高效。精誠資訊致力於金融數位轉型，透過AI與大數據分析技術，強化認識客戶（KYC）流程與契約智能檢核機制，有效降低人力審核成本，並提升風險控管精準度，為金融機構建立更具競爭力的智慧營運模式。 天眼衛星金融科技則展現跨界創新能量，將地理空間數據與AI模型結合，提供金融機構於保險與農業金融的風險分析支持。其系統可即時掌握自然災害對農作的影響，協助保險業進行理賠判斷與貸款風險量化，開創智慧金融的新應用場景。另一方面，安碁資訊則持續深耕金融資安服務，透過AI強化威脅檢測與防詐騙推播，協助金融業者符合國際監管要求，並全面提升資安防護水準，保障金融交易安全。 智慧金融的發展已不僅止於交易流程數位化，而是逐步邁向AI與數據驅動的全面升級，涵蓋授信決策、合規檢核、保險與金融風險管理以及資安強化等領域。這些案例凸顯出臺灣資服業者在金融數位轉型進程中的關鍵角色，不僅協助金融機構提升效率與安全，更為智慧金融生態系奠定更完整的基礎。 （四）醫療領域 1. 應用領域說明與分析 智慧醫療（Smart Healthcare）強調以人工智慧、大數據與IoT技術，提升醫療服務的效率與品質。傳統醫療體系長期面臨醫療人力不足、診斷效率不均、病歷數據分散，以及慢性病照護成本高昂等挑戰。AI的導入，讓資服業者能提供智慧醫療解決方案，協助醫院、診所與保險單位在臨床診斷輔助、病歷管理、遠距醫療、健康管理與醫療行政自動化等面向實現轉型。 在應用場景上，AI可輔助醫師解讀醫學影像、檢測癌症或心血管疾病風險；可透過語音辨識與NLP技術，自動生成病歷與醫囑，減輕醫護行政負擔；亦可透過穿戴裝置結合AI模型，進行慢性病患者的長期監測，降低突發醫療事件的發生率。智慧醫療的核心目標在於「以數據驅動健康決策」，並提升醫療可及性與永續性。 2. 核心技術與解決方案 智慧醫療的落地仰賴多種AI技術的整合。首先是醫學影像AI與深度學習，利用CNN等演算法快速判讀X光、MRI或CT影像，提升診斷效率與準確性。其次是NLP與RAG，應用於電子病歷（EMR）與臨床決策支援系統，讓醫師能在短時間內獲取相關病歷或最新醫學研究結果。再者，機器學習與預測模型能透過大數據分析病人歷史資料，預測疾病風險與治療成效，提供個人化醫療建議。 同時，IoT與遠距監測在智慧醫療扮演重要角色。透過智慧手環、血壓計或血糖感測器，AI可持續分析即時數據，協助醫護人員監控患者狀態。最後，生成式AI與醫療知識圖譜，能協助醫護人員快速查詢臨床指引或藥物交互作用，減少誤診與錯誤用藥的風險。資服業者通常以「智慧醫療雲」或「臨床決策支援平台」的形式，將這些技術模組化交付，降低醫院導入的技術門檻。 3. 導入效益分析 AI在智慧醫療的導入效益顯著。首先，在診斷與治療效率上，AI影像判讀能大幅縮短醫師的檢測時間，並提升早期疾病發現率。研究顯示，AI系統在乳癌影像篩檢上的準確率已可與專科醫師媲美，輔助醫師提升診斷可靠性。其次，在醫療行政效率上，AI能自動生成病歷紀錄，減少醫護人員的文書負擔，讓醫師有更多時間專注於病人照護。 再者，在慢性病管理與預防醫學上，AI結合IoT裝置進行即時監測，可降低急診與住院次數，減少醫療成本。同時，AI在精準醫療與個人化健康管理的應用，使治療方案更符合個體差異，提升病患治療依從性。最後，AI也有助於醫院在合規與數據安全上的管理，例如自動檢測病歷紀錄中的異常存取行為，避免醫療資料外洩。整體而言，智慧醫療的效益同時體現在醫護端、病患端與醫療體系的永續發展。 4. 典範案例研究 在智慧醫療領域，臺灣多家資服與新創業者展現出高度的創新能量，並以AI技術切入臨床應用與照護場景。例如雲象科技（aetherAI）專注於數位病理與醫學影像分析，透過深度學習提升病理切片的判讀效率與精準度，目前已獲長庚、台大、國泰與彰基等大型醫院採用，市占率高達八成，並積極拓展至德國、日本等海外市場，展現臺灣智慧醫療的國際競爭力。 又如柏瑞醫是一家專注於醫療AI的新創公司，聚焦於骨鬆與癌症篩檢等關鍵領域，並透過AI技術大幅提升臨床檢測的效率與準確度。 在骨鬆篩檢方面，柏瑞醫開發的AI系統可搭配行動X光車，於偏鄉現場僅需六秒即可生成骨鬆風險報告，讓醫師能即時掌握患者狀況，縮短診斷流程並提升醫療可近性。在癌症篩檢上，柏瑞醫則運用細胞影像分析軟體，協助醫檢人員快速辨識子宮頸癌與膀胱癌病例，檢測效率較傳統方法提升，並有效降低偽陰性率，確保診斷品質。 為因應醫療數據龐大的運算需求，柏瑞醫導入獲得Intel MRS認證的DataSense整合型AI工作站，提供高安全性的本地端運算與儲存能力，支援醫學影像與基因分析等高效能任務。另一方面，透過No-Code AI模型工具，醫療單位能突破以往對大量數據的依賴，只需單張影像即可完成模型訓練。這種方式不僅降低了AI導入門檻，也使非技術人員能快速完成標註、訓練與部署流程，加速AI在臨床上的應用。 在實務推廣上，南部某大型醫院藉由「早期癌症預防與篩檢數位整合平台」，能即時讀取健檢數據並生成專業報告，提升健檢服務與病患之間的溝通效率。而癌症醫院細胞治療中心導入DataSense工作站後，透過16Gbps高速傳輸加速資料收集與AI訓練，以提升數位病理與基因分析的效率與精度。 這些臺灣智慧醫療業者分別在不同場景中展現出AI的應用價值，而智慧醫療的核心並不僅在於技術導入，而是實際解決醫療人力不足、診斷效率低與檢測準確性等關鍵挑戰。同時，這些案例也展現出臺灣醫療新創不僅能於在地市場落地，更具備國際化潛力，逐步形成醫療AI輸出的新亮點。 （五）商務領域 1. 應用領域說明與分析 智慧商務（Smart Commerce）強調運用AI、大數據與雲端技術，提升企業在顧客服務、交易模式與營運管理上的數位化程度。隨著電子商務與數位平台經濟快速發展，消費者對「個人化、即時化、便利化」的需求不斷增加，傳統服務與商業模式已難以滿足市場要求。AI的導入，使資服業者能協助企業打造從客戶互動、行銷投放、智慧物流到動態定價的整合型智慧商務生態。 在應用面上，AI不僅能提升消費體驗，例如智慧客服與推薦系統，還能強化供應鏈及營運管理，透過需求預測、庫存最佳化及詐欺偵測，降低企業風險與成本。智慧商務的本質，是透過數據驅動的決策流程，將傳統「以產品為中心」的商業模式，轉型為「以顧客為中心」的價值鏈。 2. 核心技術與解決方案 智慧商務的落地，仰賴多種AI技術整合。首先是NLP與RAG，應用於智慧客服、虛擬助理與多語言問答，提供即時且準確的回覆。其次是機器學習與推薦演算法，能根據用戶的瀏覽行為與購買歷史，提供個人化的產品建議與行銷內容。電腦視覺技術亦應用於智慧零售場域，如無人商店、人流熱點分析與智慧結帳，讓消費流程更便捷。 此外，需求預測模型與動態定價系統能即時分析市場變化與競爭對手策略，協助企業制定靈活的銷售方案。後端營運上，AI驅動的詐欺偵測與信用風險管理系統，能即時攔截異常交易，保護交易安全。資服業者通常以「智慧商務雲平台」的形式交付這些解決方案，幫助企業快速整合CRM、ERP與電商平台，實現端到端的數位服務能力。 3. 導入效益分析 AI在智慧商務的導入效益，首先體現在顧客體驗升級。智慧客服能24小時在線回應問題，個人化推薦則增加轉換率與顧客黏著度。其次是營運效率提升，AI可自動化處理客服查詢、訂單管理與庫存配置，減少人工錯誤並加快作業速度。第三，AI帶來收益增長與成本節省：透過精準行銷與動態定價，企業能有效提升銷售額，藉由自動化流程降低人力與營運成本。 更進一步，AI讓企業能進行數據驅動的決策，即時掌握市場趨勢與消費行為，並快速調整營運策略。此外，智慧商務還能支援跨境電商與多語言互動，擴展企業的市場觸角。從長遠來看，AI不僅改善了現有的商業模式，更驅動出「訂閱經濟」、「即時零售」與「體驗經濟」等新型態商業模式。 4. 典範案例研究 在智慧服務與智慧商務的發展中，臺灣資服與新創業者展現出結合AI與數據驅動市場的強大能量。例如好馬吉集團以跨境電商平台為核心，專注解決臺灣品牌進入東南亞市場時面臨的資訊流、金流與物流挑戰。透過旗下「好會飛」平台，結合AI技術進行精準客群分析與商品匹配，不僅協助品牌降低跨境成本，也提升了市場滲透效率，目前已成功協助超過三百家臺灣品牌拓展馬來西亞市場，成為智慧商務出海的典型案例。 另一方面，鑫蘊林科則聚焦於AI與數據平台服務，推出Vision AI平台，提供視覺模型加速、自動標註與邊緣運算串流管理，並以SaaS形式讓企業快速導入。其不僅支援零售與商務領域的數據應用，還進一步延伸至顧問服務，協助企業規劃算力與資料中心，強化AI商務的基礎建設能量；巨量移動科技則以AI行銷與數據驅動廣告投放為專長，透過演算法預測消費者行為，幫助品牌精準投放廣告與提升轉換率，進一步優化客戶經營與商務效益，已成為臺灣AI行銷與智慧商務領域的重要推手。 可觀察到智慧服務與商務的發展重點，並非單純提升營運效率，而是以AI與大數據為核心，重新塑造市場拓展與消費者互動模式。好馬吉集團強調跨境營運的整合能力，鑫蘊林科則提供SaaS化與顧問化的技術平台，巨量移動科技專注於AI行銷與精準轉換，三者共同勾勒出臺灣智慧商務生態系的關鍵價值：以數據驅動市場、以AI提升商務效能，並以智慧化服務實現產業升級。 三、 AI在資訊服務業的未來發展趨勢 （一）AI全面重塑資訊服務業：從技術滲透到智慧賦能的轉型之路 AI的演進，正驅動資訊服務業邁入顛覆性的轉型時代。從2017年AI 1.0將人類經驗系統化，到2023年生成式AI（AI 2.0）突破內容創作邊界，再到2025年代理式AI（Agentic AI）的自主行動能力，資訊服務業的價值鏈已被重新定義。而隨著實體AI（Physical AI）的逐步成熟，這一波技術浪潮將不僅停留在數位世界，而是全面延伸至物理世界，徹底改變資訊服務業的定位與功能。 生成式AI的崛起，為資訊服務業奠定了智慧化的基礎。它使得內容與知識的生成如同電力般便捷，知識型服務得以快速規模化。例如，智慧客服能即時解決顧客需求，會議紀錄能自動生成並結構化，企業內部知識管理也能因AI而大幅提升效率與準確度。這些應用降低了服務邊際成本，提升交付速度，讓資訊服務業從過去以人力為核心的支援角色，逐漸轉向提供智慧型顧問與策略方案的創新驅動者。 代理式AI的出現，則讓資訊服務業的價值從「輸出內容」轉向「交付成果」。其具備自主推理、主動規劃與跨系統行動的能力，能自我驅動完成複雜任務。未來的客服代理人將不僅回答問題，還能直接修改訂單、處理退貨並串接企業ERP系統；行銷活動能由AI自動進行市場分析、受眾細分與訊息生成，使活動週期縮短七成、轉化率倍增；在人力資源管理上，AI可自動處理入職手續，為每位新員工節省數小時行政流程。這些案例顯示，代理式AI將使資訊服務業成為「任務解決者」，企業衡量回報率的方式也將從產出數量轉向完成率、決策速度與成本控制。 然而，更具前瞻性的轉型，將由實體AI推動。與代理式AI專注於虛擬環境不同，實體AI賦予AI感知與理解物理世界的能力，讓資訊服務延伸到實體場景。這意味著，資訊服務業的價值不再侷限於數據與流程，而是能跨越虛擬與實體的邊界。例如，未來的資訊服務公司不僅能透過AI進行數位客服與市場分析，還能調度倉儲機器人進行物流管理，或整合智慧感測器進行設備維護與供應鏈調度。當AI能夠「理解需求—下達指令—實體執行」時，資訊服務業將從知識型支援，升級為真正的產業中樞，主導虛實整合的完整價值鏈。 這樣的轉變將帶來全新商業模式。資訊服務業未來可能不僅是IT顧問或系統整合商，而是「智慧營運平台」的提供者，能同時整合軟體、硬體與實體執行力。例如，零售產業可委託AI平台進行客戶互動、庫存補貨與物流配送的一站式管理；製造業則能透過實體AI進行設備狀態監控與自主維修，減少停工與成本損耗。這些應用將進一步模糊產業邊界，資訊服務業不再只是輔助者，而是跨域協作的核心驅動力量。 當然，隨著AI從生成走向代理，再到進入實體場景，挑戰也日益嚴峻。自主化帶來的風險管理、倫理監管與標準化建置，將成為資訊服務業能否健康成長的關鍵。如何在效率與風險間找到平衡，確保AI行為與企業規範、社會價值保持一致，將是未來競爭的分水嶺。 隨著生成式AI讓智慧化應用普及，代理式AI推動成果導向的價值模式，而實體AI則將開啟虛實融合的新局。資訊服務業若能及早布局，從單純的技術應用者升級為智慧生態的核心推動者，不僅能引領產業升級，更能在全球數位經濟中，成為加速社會創新與結構重塑的關鍵力量。 （二）邁向AI深度融合時代：垂直專業化與人機協作的未來藍圖 AI技術將持續深化與產業垂直領域的融合，實現更細緻與精準的客製化解決方案。這意味著未來AI不會只停留在通用模型的應用，而更加強調針對特定領域痛點和業務流程進行深度優化。例如小型語言模型（SLM）在金融業針對法規條款的高效微調、又在製造業應用於合規查核比對，皆呈現了垂直領域專業化的趨勢。 臺灣資訊服務業可結合產學研資源，持續培養跨領域複合型人才，特別是能夠理解製造、金融、醫療等產業的專業知識，並將其與AI技術結合的能力；同時企業應發展「專屬模型」與「領域微調」能力，例如針對臺灣本地法規與產業特性訓練的SLM，將能大幅提升解決方案的在地適用性與競爭力。 人機協作將成為新常態，AI將從輔助工具演變為更智慧的「數位勞動力」與「策略夥伴」。智慧流程自動化（IPA／RPA）與AI Agent的發展，將使自動化任務從重複性高、規則明確的流程，擴展到需要理解目標、自主規劃行動、並與外部系統互動的複雜任務。這不僅能有效緩解人力缺口、釋放人類員工投入更高價值的策略性工作，也將改變資訊服務業者與客戶的互動模式。 圖 4-4　多模態人機協作在智慧醫療應用 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 人機協作的核心在於「互補而非取代」。AI透過多源數據（語音、影像、感測器、醫療紀錄）進行分析，結合語音指令控制、多模態AI與精準照護模組，形成多樣化的Agent工作室，協助人類在不同場域完成決策與管理。語音指令降低互動門檻，多模態AI整合文字、聲音與影像，解決人類短時間處理資訊的限制；在醫療領域，輔助治療與異常檢測Agent能加速診斷、提前預警，讓專業人員專注於人性化照護與創新。 然而，挑戰亦不容忽視。AI決策往往存在黑箱，若缺乏透明度，會削弱信任；同時，過度依賴AI可能導致專業判斷力的弱化。因此，人機協作應建立在「AI提供建議—人類做最終判斷」的模式上。未來的人機協作，價值在於「夥伴化」。當Agent不僅是工具，而能理解語境並提供適度情感回饋時，人與AI的關係將從使用者與系統，提升至共創與合作。這不僅能提高效率，更能擴展人類能力，推動產業與社會邁向智慧化與人性化並進的發展。 （三）AI時代的競爭新格局：治理合規、技術創新與生態協作並進 在AI驅動的全球競爭中，治理與合規正逐漸取代單純的技術性能，成為產業核心競爭力。隨著生成式AI的普及，資料隱私、跨境合規、模型偏見與黑箱決策等風險不斷浮現，特別在金融、醫療與資安等高風險領域，決策透明度與可追溯性的重要性更甚以往。能同時滿足嚴格法規要求並提供高可解釋性與公平性的AI解決方案，將在市場上取得明顯優勢。這意味著，臺灣資訊服務業者若能從設計之初就將資料合規性、模型可監理性與倫理審查納入生命週期規劃，不僅能減輕監管壓力，更能透過隱私保護與合成資料技術，將「合規」轉化為企業信任與品牌價值的象徵。 然而，AI治理不僅限於隱私保護，模型透明性與偏誤管理亦成為發展關鍵。隨著AI逐漸規模化應用，模型飄移與偏見的風險帶來了企業聲譽與法律層面的雙重挑戰。這使得模型監控、驗證與可解釋性工具需求快速上升，企業必須將公平性與透明度內嵌於AI開發流程，而非事後補救。唯有如此，AI應用才能在合規與信任的基礎上，持續擴大影響力。 同時，生成式AI帶來的提示注入、越獄與對抗性攻擊等新型威脅，正推動資安防護從傳統的網路與應用程式層級，延伸至AI模型全生命週期。這要求企業建立專屬於AI的安全態勢管理架構，涵蓋從漏洞掃描、紅隊演練到內部安全檢查的完整防護。當AI成為基礎設施的一部分，能否打造完善的AI安全體系，將直接影響產業與社會的穩定性。 此外，隨著歐盟AI Act、行政命令與風險框架的推進，法規治理雖呈碎片化，但正在走向標準化與自動化。企業若僅被動等待法規落地，將在跨境營運中失去主動權；相反地，若能藉助自動化工具，及早將合規標準化並內嵌於營運流程，便能將「遵循」升級為「競爭力」。這種從被動遵守轉向主動治理的策略，將是臺灣業者參與國際市場的關鍵優勢。 最後，產業生態的協作與國際化布局，將決定臺灣資訊服務業能否實現規模化成長。AI產業的特性，使單打獨鬥難以持續突圍，跨域合作與資源整合成為必然。臺灣可結合產官學研能量，建立開放的技術生態圈與垂直產業聯盟，透過共享模型與數據推動創新；同時，也應積極將本土的技術與情資優勢拓展至日本、新加坡等市場，並透過在地化服務與國際標準制定的參與，放大國際影響力。 臺灣資訊服務業的發展正朝向「治理內嵌化」、「技術專精化」、「協作多元化」與「國際化」並進的新典範。AI治理已不再是附加選項，而是驅動企業與產業永續競爭力的核心。唯有同時強化合規治理、技術創新與生態協作，臺灣才能在全球AI新格局中奠定值得信賴且具長遠影響力的地位。

延續對AI應用的深入剖析，本章將進一步擴大視角，聚焦資訊服務業在政經環境、技術演進與企業需求交織下所面臨的戰略挑戰。美國近期對臺灣資通訊產品加徵暫時性關稅，使供應鏈與製造業投資判斷充滿不確定性。雖然資訊服務業本身出口依存度不高，但核心客戶的營運波動，已直接牽動IT服務需求與市場穩定度。 同時，AI主權戰爭持續升溫，開源模式快速普及，SLM崛起，加速推動產業格局重塑。算力需求與算力變現壓力不斷提升，迫使企業重新配置資源，也加深對風控、資安與治理的依賴。在企業內部，「風控即服務」的興起、數位勞動核心的轉變，以及AI Agent驅動的營運再造，進一步凸顯資訊服務業於轉型過程中的關鍵地位。 在此背景下，資訊服務業不僅需協助企業抵禦外部風險，更應前瞻性布局治理、存取與平台化整合的新定位。本章將以此為基礎，深入探討焦點議題，協助讀者掌握產業未來走向與企業數位轉型的關鍵脈絡。 一、 AI主權戰爭決定科技產業霸權格局 隨著開源AI浪潮席捲全球，其不僅重新定義科技霸權，更以驚人的效率與彈性，開啟AI民主化新紀元。特別是SLM的崛起，預示著邊緣AI的巨大商機，為國內資服業者在競爭激烈的AI賽道上，提供了實現技術自主與開闢創新應用的關鍵路徑。 （一）開源技術模型重新定義科技競爭規則 美國、中國、歐盟等資源雄厚、擁有較完整科技產業鏈的大國，已將AI視為國家戰略核心，積極布局技術研發、治理規範與產業政策。美國依託創新生態與雲端平台優勢，擴展閉源模型之應用版圖，如OpenAI、Anthropic與Google DeepMind等企業引領技術競爭。同時，Meta等企業亦投入開源模型（如Llama）與工具鏈（如PyTorch），強化國際社群合作與影響力。 歐盟除以《AI Act》建立風險分類與透明治理標準外，亦於2025年VivaTech高峰會上明確宣示對開源AI的支持，視其為體現民主與協作價值的制度工具，例如法國攜手NVIDIA與Mistral AI，共同推動具歐洲精神的「Libre AI」架構。中國則透過政策引導與企業聯動，打造自主可控的開源替代方案，降低對美歐技術依賴，並以低價模型搶占國際市場。大國除了鞏固既有優勢之外，也積極投入開源AI的布局與競爭，將其納入全球技術治理的競爭範疇。 在資源與規模相對受限的小國裡，開源AI成為實現技術自主與主權AI的關鍵手段。政府主導模式如新加坡以五大應用領域為核心打造AI生態系統，吸引國際企業落地；北歐如芬蘭、挪威則透過政府推動的公共語料庫與算力共享平台，建構開源模型共建機制；日本亦由政府牽頭，結合學術與產業推進本地語料治理與中小型模型研發，強化語言文化代表性。 另一方面，以企業主導推進主權AI發展如南韓，透過KT等大型通訊業者推出Mi:dm 2.0開源模型，強調「韓國價值」與文化導向的語意訓練，並與Microsoft合作調校本地化GPT；東南亞地區則展現高度潛力，如泰國科技投資機構SCB 10X呼籲以開源模型推動語言本地化與AI民主化。無論是政策引導或企業落地，小國正透過開源技術、公私協作與區域聯盟，積極打造具在地韌性的AI主權體系。隨著各國持續調整政策與技術路線，開源AI已快速崛起，成為全球AI主權、產業布局與治理模式的戰略焦點。 面對全球開源AI模型重塑科技霸權，國內資服業者可借鏡國際大廠與中小國家的策略，積極投入開源AI技術研發與應用，例如發展具備「臺灣價值」或在地化語義的模型，或利用開源工具鏈強化自身AI解決方案。透過公私協作、參與國際開源社群，並善用臺灣半導體優勢，資服業者可強化核心競爭力，在AI主權競爭中占據有利位置，為本地產業賦能。 （二）數位化普及釋放中小企業新潛能 開源AI泛指模型權重、架構、訓練程式碼等資源可供自由存取與調整的開放技術形式，強調透明性、可控性與再利用性。近年來，開源模型快速進化，以Llama、Mistral、Qwen、DeepSeek、Gemma等為代表，透過開放權重與全球社群協作推動模型迭代，其效能已逐步逼近甚至在部分任務上可與主流閉源模型比肩。 技術層面，根據Stanford HELM的大規模多任務語言理解測試（MMLU）評測數據，截至2025年1月，開源模型如DeepSeek V3表現突破85%，與GPT-4o與Claude 2.1相當，顯示開源模型已具備高階語言推理能力。Meta的Llama 4進一步強化多模態處理，Mistral則以小參數、高效能設計降低應用門檻，展現開源模型在效能上的快速追趕趨勢。 圖 5-1　開源與閉源模型演進趨勢 資料來源：Stanford HELM，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 在部署與成本層面，開源AI提供更高的彈性與自主性。企業可於本地部署模型，強化資料安全與合規性，並透過內部語料微調，提升模型與場域需求的契合度。相較之下，閉源AI雖具穩定性與即時更新優勢，但受黑箱架構與高昂費用限制，難以滿足敏感數據與深度客製化需求。 應用層面的拓展也隨之加速，如LlamaIndex、LangChain等開源框架簡化AI應用流程建構，協助企業更高效率地導入知識管理、RAG與AI Agent流程自動化等場景，加快AI商業化落地。面對不同任務需求，企業可採用混合策略應對：在涉及敏感資料或需高度客製化的核心任務上，傾向以開源模型進行地端部署，以確保資料主權與系統可控性；對於通用應用則搭配閉源API快速導入，以降低成本並縮短開發時程。隨著開源社群持續壯大與工具鏈成熟，開源AI已不再僅是低成本替代方案，而正快速成為推動創新與建構自主數位能力的關鍵引擎。 表 5-1　開源AI與閉源AI特性比較 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 開源AI模型效能已比擬甚至超越閉源模型，為國內資服業者開啟巨大潛能。廠商應掌握開源AI的高彈性、可控性與成本效益，積極推動本地部署與微調，確保客戶數據安全與法規遵循。藉由LlamaIndex、LangChain等開源框架，加速知識管理、RAG及AI Agent等應用落地。採取混合策略，針對敏感數據採地端開源部署，通用應用則彈性搭配閉源API，將開源AI轉化為推動企業創新與建構自主數位能力的關鍵引擎。 （三）小型化模型開啟邊緣運算新商機 在開源社群持續壯大與工具鏈日益成熟下，開源AI已不再僅是低成本的替代方案，轉而成為推動創新與建立自主數位能力的關鍵引擎。進一步來看，地端SLM正是開源AI邁向應用落地的核心載體，在主權AI的全球競逐中扮演關鍵角色。SLM相較於LLM，具有參數量小、運算效率高、記憶體占用少等優勢，適合部署於邊緣設備與本地伺服器，滿足企業對即時性、資料主權與法規合規的需求。其在保有精度的同時，大幅減少模型體積與運行資源，使AI能延伸至AI手機、AI PC、車用系統與IoT裝置等，鋪陳出「去中心化AI」的未來藍圖。 圖 5-2　小語言模型SLM發展歷程 資料來源：各公司，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 SLM精簡的模型架構可讓分析決策過程更加透明，便於追蹤與驗證，為企業提供既高效又可控的AI解決方案。以產業實際應用為例，製造業領先導入SLM於產線端，結合邊緣運算進行瑕疵檢測與預測性維護。例如西門子與臺灣電子業者已實現即時影像辨識回饋；金融業則應用SLM於本地客服系統與交易監控；如瑞典Klarna運用SLM進行詐騙行為微調與個資在地處理，有效提升風險應變力與資料安全；醫療領域中，Mayo Clinic與新創合作，部署SLM於醫療系統協助病歷摘要與臨床決策，Hippocratic AI也針對醫療問答開發專用SLM，強化隱私保護並降低運營成本。 在全球AI治理重塑之際，開源AI與SLM的發展體現出各國對數據自主、技術透明與制度掌控的迫切需求。開源模型提供可控性與彈性兼具的替代方案，而SLM則以輕量高效的特性，使AI得以在地端部署與邊緣設備中落地實用，進一步降低對單一供應商與雲端平台的依賴。從政策制定者到產業實作端，越來越多國家與企業正透過開源工具與SLM部署，重塑自身的AI能力邊界，共同構築出一個更去中心化、可驗證、可調控的AI生態，也為各國打造自主、安全且具韌性的數位未來奠定基礎。 SLM結合開源AI，為國內資服業者開啟邊緣AI新藍海。其輕量高效與地端部署優勢，滿足了企業對即時性、資料主權和法規合規的嚴苛需求。資服業者應積極投入SLM研發與應用，將AI能力延伸至AI手機、PC、車用及IoT等邊緣裝置。特別是金融、醫療與製造業等對資料安全敏感的產業，SLM能提供透明可控的智慧解決方案，助力客戶構築自主、安全且具韌性的數位生態，把握去中心化AI的龐大商機。 二、 風控即服務開創市場新機會 在全球不確定性日益攀升的環境中，供應鏈韌性已成為企業生存的關鍵。透過預測性風險管理，結合AI與數位科技，企業能從被動應變轉為主動預防。本節將探討如何運用AI賦能多場景智慧風險防控，以提升供應鏈的可視性、彈性與復原力，創造競爭差異化優勢。 （一）預測性風險管理創造差異化優勢 不確定性已成為新常態，企業當前要應對的供應鏈風險相互關連且不斷演變，包含地緣政治的緊張局勢和對應之經濟損害，網路攻擊威脅、貿易戰和通膨導致的供應中斷、與災難性天氣或事件干擾等，都對全球農業、土木工程與營建、零售、汽車和消費電子等產業皆造成顯著影響。 國際調研單位Gartner於2025年首次發布「供應商風險管理解決方案魔力象限（Supplier Risk Management Magic Quadrant）」，也象徵了隨著全球衝突與貿易對抗持續升溫，企業的採購和供應鏈部門重新聚焦供應商風險管理，並將其視為企業的關鍵戰略優先事項，從過去的被動管理，轉向主動感知風險、運用數位科技模擬結果進而提前因應或布局。下表為強化企業韌性供應鏈應持續監測之風險因子及對應指標。 表 5-2　企業六大風險因子與對應指標 資料來源：美國COSO委員會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 （二）跨場景技術整合應用釋放資服最大效益 自2020年新冠疫情爆發，企業為應對全球市場封鎖、遠距的工作型態，開始積極轉型，聚焦在業務流程的數位化，以及跨系統資料的串接整合，其中供應鏈AI技術較侷限應用於結構化數值類資料和單一場景。例如，基於歷史交易紀錄來預測未來需求；基於人力工時排班、輔具、零組件庫存等生產要素條件，計算出排程最佳化等。然而約80%關鍵供應商的資料，如進度更新、規格文件等非結構化資料，都深埋在冗長的電郵往返溝通中，仰賴人力費時彙整與解析。 受惠於LLM技術的突破，及MCP（Model Context Protocol）、A2A（Agent2Agent）等Agent協議逐步成熟，賦予了AI強大的推理、規劃，以及自然語言互動、協作和運用工具之能力，讓傳統AI、Generative AI演化成具自主性、目標導向性、適應性和執行力的Agentic AI，不僅能理解複雜的指令和情境，還可把非結構化、半結構化之龐大資料內容進行摘要解析，轉換為警示訊號，或生成洞察建議，且能與機器學習、最佳化演算法組合，透過AI Agent依供應鏈業務場景或任務需求彈性搭配使用。 各大供應鏈管理平台業者正積極建構AI Agent平台或服務，如Kinaxis Maestro、SAP Joule Agent、Oracle AI Agents等，讓企業客戶可運用Agentic AI能力自動化日常任務，提升供應鏈工作效率、輔助決策等。未來將有望實現透過一部分AI Agents自動監控全球新聞、地緣政治事件、供應商表現，並在偵測到風險時，交接給其他AI Agent，進一步自主規劃，包含評估替代供應商、計算成本影響等，於第一時間行動回應企業客戶，像是自動發送預警、啟動備用訂單流程等。讓AI應用從執行單一任務、流程自動化邁向高度自主、可輔助決策之多代理協作發展。 圖 5-3　供應鏈管理平台將朝往多場景Agents分工協作發展 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 面對全球供應鏈風險新常態，國內資服業者應聚焦「預測性風險管理」的智慧化解決方案。透過整合AI與數位工具，協助客戶從被動應變轉為主動預防，監測財務、ESG、資安、地緣政治、法規與災難等六大風險。特別是借鏡LLM與Agentic AI的發展，資服業者可提供跨場景、多代理協作的供應鏈AI平台，處理非結構化數據，實現風險預警、情境模擬與自動化決策，提升企業供應鏈韌性與競爭差異化優勢。 三、 AI模型混搭時代來臨 （一）專有與開源的關鍵拉鋸戰 AI產業正處於「專有」與「開源」之間的關鍵拉鋸。早期，大型科技公司傾向以專有模型確保技術與市場優勢，透過閉源策略維持商業壟斷。然而，隨著生成式AI規模擴張，開源逐漸成為主流選項：一方面，開源模式能吸引廣大開發者社群參與，形成迭代與創新的正向循環；另一方面，透明的代碼與權重，也回應了監管機構與市場對安全性、公平性與可追溯性的需求。近年來的統計顯示，新推出的大型語言模型中，已有超過三分之二以開源形式釋出，顯示產業正快速轉向「開源驅動」。 資訊服務業在其中扮演了橋樑角色。企業導入AI工具時，往往在專有方案與開源模型之間權衡：前者提供穩定與技術支持，後者則具備靈活性與成本效益。資服業者因此需為企業提供顧問服務，協助在不同治理需求下設計混合式解決方案，包括本地部署、跨雲架構與合規管理，確保既能降低供應商依賴，又能兼顧安全與合規。換言之，AI模型的「專有—開源」爭辯，已轉化為資服業的核心服務需求。 （二）混合式開源的資服業新機會 專有與完全開源之外，產業正逐漸浮現第三條道路——「混合式開源」。這種模式既釋出模型權重或部分功能，允許研究人員與企業在一定範圍內使用，又設下授權條款，限制商業再分發、逆向工程或建立競爭系統。其優勢在於兼顧創新與智慧財產權：開放程度足以激發生態系創新，但又能維持一定的商業控制。 對資訊服務業而言，這是一個全新的增值契機。首先，企業在評估混合式開源工具時，往往需要外部專業協助來理解授權範圍與合規義務，資服業可提供「授權顧問服務」。其次，在混合式框架下，企業需要建立「數據治理與存取控制」機制，以確保模型運行過程符合資料隱私與安全規範，資服業則可發展「合規即服務」（Compliance-as-a-Service）方案。再次，隨著越來越多混合式模型進入市場，企業將需要能跨模型調度與整合的中介平台，資服業者可成為關鍵的整合商與運營者。 這種「半開半閉」的新策略，也推動了AI供應鏈的重構。過去企業可能依賴單一專有供應商，如今則傾向建立「多元組合」：一部分使用專有模型以確保性能與技術支持，一部分導入開源或混合式工具以強化靈活度。資服業的挑戰，正是如何為客戶設計這樣的組合架構，並在成本、效能與合規之間取得最佳平衡。 （三）資服業視角下的治理與風險 無論專有、開源或混合式，AI模型能力的強化同時放大了治理挑戰。Agent與模型一旦能夠存取外部工具、自主執行決策，就可能帶來誤用、失誤或惡意攻擊的風險。對企業而言，若缺乏透明的源碼與授權，將難以建立有效的安全審計與風險控制；而若完全依賴專有供應商，則可能陷入技術鎖定與合規盲點。這些問題使得「數據治理」與「代理治理」成為企業導入AI時不可或缺的核心考量。 資服業必須從三個維度切入。第一，技術治理：協助企業導入可觀測性框架，建立沙盒測試、行為監測與緊急停機機制，避免模型失控。第二，制度治理：提供合規顧問，確保AI工具的使用符合資料隱私、智慧財產權與產業監管標準。第三，商業治理：設計可持續的授權與收益模式，幫助企業將AI部署從成本中心轉化為價值中心。 更宏觀來看，AI產業的競爭焦點正從演算法性能轉向「治理與存取權」。誰能建立可持續的治理架構，誰就能掌握市場的信任與控制權。資服業若能在這個過程中率先提供完整解決方案，不僅能提升附加價值，也可能躍升為新一代數位經濟的基礎設施供應商。 四、 算力變現需求加劇 （一）從訓練優先到推論優先 隨著LLM的能力提升與使用成本下降，企業應用的重心正快速從模型訓練轉向推論（Inference）。根據市場研究數據，企業在模型API的支出於2024年約為35億美元，2025年則預計達到84億美元，顯示推論已逐步成為生產環境的核心驅動力。這一轉折並不只是技術的自然演進，更反映了商業實務的現實：企業需要在真實業務場景中持續調用模型完成任務，而非僅僅依賴一次性的模型訓練。這種結構性轉變，要求資服業提供的不再只是雲端算力或模型部署，而是能持續監控、調度與治理推論流程，確保AI的效能、成本與合規得到平衡。 對資訊服務業而言，這意味著新的基礎挑戰。過去的IT架構治理，多數集中在資料安全、系統穩定與成本優化，如今必須進一步納入「推論治理」的維度。企業需要能夠即時觀測模型的回應速度、正確率、失敗率，以及其對運算資源的消耗。同時，推論過程中的資料流轉必須遵守隱私保護、地緣合規與智慧財產權規範，這些都要求資服業建立涵蓋FinOps（財務治理）、MLOps（模型治理）、InferenceOps（推論治理）的整合框架。若資服業能提供端到端的治理方案，不僅能協助企業降低供應商鎖定風險，也能讓AI應用真正邁向規模化落地。 （二）程式碼生成引領AI企業應用爆發 AI在企業端的爆發式應用，首先體現在程式碼生成。這是第一個能帶來顯著投資回報的殺手級場景，因為它能大幅縮短開發週期、降低錯誤率，並且提高維運效率。企業在開發環境中導入AI助手後，不僅能加速新功能的推出，還能將開發知識沉澱下來，形成可持續擴展的工程生態。這使得程式碼生成的應用範圍從單純的程式片段，逐步擴展至整合開發環境（IDE）、自動測試、程式碼審查乃至完整的軟體開發Agent。對資服業來說，這代表AI不再只是「附加功能」，而是企業IT工具鏈中的核心組件，需以平台化方式整合到開發生命周期之中。 同時，強化學習與Agent化（Agentic AI）則為應用深化提供了新的軸線。當資料規模的邊際效益逐漸下降，模型的進步不再單純依賴更多的訓練數據，而是透過「可驗證獎勵的強化學習」（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR）來持續提升。程式碼是最典型的場景，因為它能以測試結果或規則檢查來驗證正確性，讓模型透過迭代學習不斷改進。更進一步，AI模型逐步走向Agent化，不再僅僅一次性給出答案，而是能夠推理、規劃、調用外部工具，並分階段完成任務。2025年被視為「AI Agent元年」，這意味著AI已開始從靜態工具轉變為動態協作者。對資服業而言，這不僅要求他們具備幫助企業導入Agent的技術能力，更需建立起新的治理機制，確保Agent能被監測、調度與回測，避免潛在風險失控。 （三）企業效能導向與消費者信任驅動 觀察消費市場與企業市場，可以看到兩者在AI應用上的異同。兩端皆呈現出爆發性成長與快速滲透的態勢：ChatGPT問世僅兩年半，全球月訪問量已達17–18億次，其中每天活躍量高達5–6億次；在企業端，API支出亦在短時間內倍數增長，顯示AI已成為企業運作的核心基礎設施。然而，兩個市場在導入邏輯上存在差異。企業偏好集中於少數高效能的封閉模型，並將預算鎖定在效能最佳的解決方案上，原因在於整合與穩定性對業務運作至關重要。相較之下，消費者端仍在培養使用與付費習慣，除非有明顯優勢的專業應用出現，否則仍以通用型助理作為預設選擇。 這種差異為資訊服務業提供了新的定位。企業市場的核心是「效能與治理」，資服業需要幫助企業在效能最佳化與合規之間取得平衡，並建立可擴展的Agent工作流程；而消費市場則更強調「信任與場景」，雖然不是資服業的直接戰場，但它帶來的使用習慣將間接影響企業員工與決策者對AI的期待。長遠來看，企業與消費端的共同點在於都正從靜態的LLM輸出，走向動態的Agent式AI工作流程。AI Agent的自主推理、工具調用與多步驟執行，將成為兩個市場的共同突破口。資服業若能在企業端率先提供穩定、合規且可持續的Agent治理架構，將有機會奠定在AI生態中的基礎設施角色，並在未來十年掌握產業話語權。 五、 企業數位勞動核心轉變 隨著生成式AI的持續突破，AI Agent已成為企業數位轉型進程中的核心議題。從最初作為輔助工具，逐漸演進為能夠自主決策、跨系統協作的「新型數位勞動力」，AI Agent不僅重新定義了人機分工模式，也為企業帶來提升效率、優化流程與開創新商業模式的契機。 （一）企業新型數位勞動力 AI Agent正快速從輔助工具轉變為企業的新型數位勞動力。根據調查，高達82%的企業計畫在未來1–3年內導入AI Agent技術，以支援日常作業與流程自動化。這顯示AI Agent已不僅僅是生產力工具，而是企業數位化轉型中的關鍵角色。其在知識管理、客服支援、文件生成與決策輔助等場景展現廣泛應用潛力，將重塑人力結構與組織運作模式。 同時，AI Agent市場規模預計將自2024年的51億美元，快速成長至2030年的471億美元，年複合成長率高達44.8%。這股趨勢反映了AI Agent不僅能提升效率，更具備改變產業生態的力量。對企業而言，即早規劃AI Agent的導入藍圖，並從具體業務場景切入，是確保競爭優勢的關鍵。 （二）技術堆疊推動應用深化 AI Agent的快速發展來自於技術堆疊的完整化。從基礎設施層的運算平台與雲端服務，到模型層的大型語言模型與API，再到開發平台層的工具鏈，最後延伸至應用層的各類Agent解決方案，構成了完整的生態體系。科技大廠與新創業者在各層積極佈局，帶動應用從單點工具走向整合平台，並加速商業化落地。 值得注意的是，AI Agent不僅止於單一模型的效能，而是依賴資料治理、跨系統整合與MLOps／FinOps等治理機制來確保可持續性。不同層級的業者之間競合加劇，雲端服務商、模型供應商與SI整合商相互滲透，透過縱向整合與跨域合作強化市場壁壘。這種競爭動態將驅使產業進一步聚焦於標準化、互通性與安全性。 （三）從輔助工具進化為數位勞動力 在應用端，企業工作流程自動化、軟體開發與客戶服務等領域已展現最高成熟度，顯示AI Agent正逐步融入日常業務運作。小規模智慧應用如法律檢索、醫療輔助與HR招募也快速冒出，成為早期探索的熱點。對企業而言，應從明確且可量化的場景切入，以確保投資回報，並逐步拓展至更多垂直領域。 AI Agent 的發展正在從單純的工具輔助，快速走向企業數位勞動力的角色。技術面上，MCP與A2A架構展現了跨Agent協作的互通性，避免單一Agent限縮效能，並藉由多Agent協同提升複雜任務完成度；同時，在可靠性上透過「人—Agent共管」以及與人、環境、自身的對齊機制，確保執行結果可控且可信。在安全性方面，從身份驗證、資料加密到合規標準的多層保障，讓Agent的應用能符合企業級安全需求。而在應用場景上，AI Agent展現出自主性、目標導向與適應性的三大特質，能夠跨任務完成複雜流程，提升工作效率並融入品牌價值，從客戶服務、知識管理到軟體開發都已有具體案例。整體來看，AI Agent正邁向「高自主、高可靠、高安全」的新階段，未來將不僅是企業的生產力工具，更是數位轉型的關鍵勞動力與策略資源。 六、 Agent時代的資服業轉型 （一）跨框架跨環境的新挑戰 隨著生成式AI與自主代理（Agent）的廣泛應用，企業對於「多代理協作」的需求快速升溫。單一Agent雖能執行特定任務，但要應對複雜商業流程，例如智慧客服、供應鏈管理或財務風控，往往需要多個Agent分工合作。然而，現階段不同模型、框架或運行環境之間缺乏標準化介面，導致「Agent孤島」現象，阻礙了企業級應用的落地。 對資訊服務業而言，這是新的產業契機與挑戰。未來的IT系統不僅需要管理資料與應用，還需扮演「Agent協調者」的角色。這意味著資服業者必須推動跨Agent協定與互通規範，協助企業整合異質Agent，並確保其在不同雲端與本地環境中能無縫協作。這一轉變，等同於為企業資訊架構加入全新的一層治理機制：在資料治理之外，還需發展「Agent治理」，以保障協作的可靠性、安全性與可觀測性。 （二）從系統整合到Agent協作治理 未來的Agent生態發展可從三個層次觀察。第一，在規格標準層，跨Agent互通需要制定統一語言與測試套件，資服業者可主導或參與標準制定，並建立符合合規與安全的測試驗證服務。第二，在企業實戰層，多Agent系統的除錯、壓力測試與沙盒模擬將成為企業上雲與AI導入的重要一環，資服業者可提供完整的「Agent開發與部署顧問服務」。第三，在生態擴展層，未來勢必出現類似「Agent市集」的商業模式，讓企業能像採購SaaS一樣購買Agent服務，資服業者可成為市集平台的營運者或第三方整合商。 這些變化意味著資服業的角色正在升級：不再僅僅是IT外包或系統整合，而是「Agent治理基礎設施供應商」。透過API標準化、跨雲協作管理與安全框架，資服業者能協助企業打造一個「資料—單一Agent—多Agent協作—回傳結果」的完整閉環，確保AI流程既高效又可控。對企業而言，這不僅能降低專案建置成本，也能顯著提升AI流程的延展性與透明度。 （三）從個別風險到系統性挑戰 隨著AI Agent的功能不斷提升，其潛在風險亦大幅增加。Agent不僅能回應查詢，還能存取外部工具、自主執行多階段任務，甚至參與金融交易與醫療診斷。這代表誤用、錯誤決策與資安漏洞的風險急遽升高。更嚴重的是，若多Agent系統在缺乏治理的情況下出現「連鎖失效」，可能導致智慧交通、金融市場或關鍵基礎設施的大規模中斷。 因此，資訊服務業必須將「Agent治理」納入核心業務，並發展涵蓋全生命週期的治理框架：開發前的能力預測與威脅建模，部署中的監測、模擬與緊急停機機制，以及運行中的透明度、問責與責任分配。同時，政策與產業治理也應避免AI技術利益過度集中，並鼓勵資服業者發展「合規即服務」（Compliance-as-a-Service, CaaS），協助企業在創新與風險之間取得平衡。 長遠來看，AI Agent治理的挑戰不僅限於個別企業，而是整體經濟與社會的系統性問題。若無法建立健全的治理機制，Agent可能引發失業、權力集中、資訊控制與市場動盪等深層衝擊。資服業若能在這一過程中率先提供技術、制度與平台解決方案，將有機會躍升為AI世代的關鍵數位基礎設施供應商，並在新一輪數位轉型浪潮中掌握主導權。 七、 資服業在存取權經濟中的新角色 在數位轉型浪潮席捲全球的今日，AI技術已成為推動企業創新的關鍵動能，但同時也為資訊安全帶來前所未有的挑戰。臺灣資訊服務業者在擁抱AI技術的同時，必須正視其所帶來的雙面刃效應，建構更具韌性和適應性的資安防禦體系。 （一）數據治理從開放取用到授權存取 生成式AI的快速崛起，背後依賴的是龐大的開放網路資料。然而，隨著模型規模擴張與商業應用深化，AI公司與內容創作者之間的張力日益升高。長期以來，網路世界默認的規則是「公開即自由取用」，這使得AI業者能以極低成本蒐集資料，訓練出ChatGPT、Gemini等廣泛應用的工具。但當媒體、出版商與平台發現自身內容被大規模用於訓練卻未獲得補償時，數據治理的合法性與公平性問題浮上檯面。從大型新聞機構提起訴訟，到各國政府著手研究AI訓練的合規邊界，這場關於「數據存取權」的博弈，正在重塑數位經濟的秩序。 在這樣的背景下，資訊服務業正面臨新的治理挑戰。過去，資服業主要協助企業進行IT基礎建設與應用開發，如今則必須協助客戶因應數據治理的新規範。當「開放存取」逐漸轉為「授權存取」，資服業者需要建立更嚴謹的數據存取政策，並導入內容版權控管、使用者授權管理等機制，以確保AI應用不落入法律灰色地帶。這不僅是風險控管問題，更是數位轉型的新核心：如何在合法、安全的前提下，持續為AI提供高品質的數據燃料。 （二）數據供應鏈的重構與內容產業價值回歸 當高品質數據不再能免費獲取，AI產業鏈的運作邏輯將徹底改變。對AI業者而言，未來的模式不再是「到網路上爬取一切」，而是必須透過授權協議、API接口或付費訂閱的方式，獲取合規的數據。除了導致開發成本上升，但也推動產業進入更專業、更透明的商業模式。對內容產業而言，這是一次久違的價值回歸。過去依靠廣告變現的模式逐漸失效，現在內容創作者有機會將自身產出轉化為AI模型的訓練資源，透過結構化數據、標註資料甚至即時資訊，實現B2B化的商業收益。 在這個過程中，資服業將扮演關鍵角色。其一，是作為「數據治理的顧問與執行者」，幫助企業設計數據授權策略、分級存取規則與收費模式。其二，是作為「數據供應鏈的整合商」，建立資料交易平台，讓內容供應者能以標準化API向AI業者提供數據，並確保授權、結算與安全控管完整落地。其三，資服業還能協助企業開發「數據即服務（Data-as-a-Service）」模式，將資料商品化，提升企業在AI經濟中的談判力。 更值得注意的是，廣告產業也將迎來轉型。隨著流量紅利減弱，未來廣告可能直接嵌入AI生成內容或對話回應中，形成所謂「AI原生廣告」。這種模式需要嚴謹的資料治理與分潤機制，而資服業能夠發揮平台與技術整合的專長，成為連接內容產業、AI業者與廣告主的橋樑。 （三）數據治理基礎設施與跨界合作 數據授權化與商業化雖是大勢所趨，但挑戰仍相當嚴峻。首先，法律制度尚未成熟，如何界定「合理使用」與「需授權範圍」，仍存在爭議。其次，AI業者可能尋找替代路徑，如從未受保護的來源獲取數據，帶來新的合規與資安風險。再次，許多企業和網站尚未具備完整的授權交易機制，如何從技術、營運到法規面完成轉型，需要大量外部支援。這些問題，正好為資服業帶來新的戰場。 未來，資服業有三大方向值得關注。第一，數據治理基礎設施：包括AI爬蟲管理、防護系統、授權閘道與計費平台，確保數據存取透明且合規。第二，數據交易與市場平台：協助建立合法的數據市場，讓內容供應者、AI業者與廣告主能在可監管的框架下進行交易。第三，跨界合作生態：資服業將與媒體、資安、雲端與金融服務業合作，共同推動「數據合規即服務（Compliance-as-a-Service, CaaS），讓企業在導入AI的同時，也能兼顧安全性與商業價值。 宏觀來看，數位經濟正在從「注意力經濟」轉向「存取權經濟」。在這場轉型中，掌握高品質、合法授權數據的能力，將決定企業能否在AI時代取得優勢。對資服業而言，這意味著角色從傳統的IT外包與系統整合，升級為「數據治理基礎設施供應商」與「跨界平台整合者」。誰能率先建立起可持續的數據治理與授權體系，誰就可能成為下一代數位經濟的關鍵樞紐。

在產業重大議題的探討之後，本章將整合全年觀察成果，從全局視角為臺灣資訊軟體暨服務產業勾勒未來藍圖，並針對市場成長、技術深化與治理策略，提出具系統性的前瞻展望與政策建議。 一、 資訊服務市場展望 （一）總體經濟脈動下的產業韌性與逆勢成長 2024-2025年，全球經濟環境繼續面臨多重不確定性。儘管全球經濟成長持續放緩，經濟成長率自2023年起維持約3.3%，G7、歐元區、新興市場經濟體皆處於下修區間，美國2025年預估2.8%降至1.8%，中國維持5%但面臨內需壓力，南韓僅1%成長。地緣政治風險與全球供應鏈重組造成國際大環境震盪，加上通膨與高利率抑制企業支出，使多數產業投資趨於保守，全球ICT支出有所下滑。 令人欣喜的是，臺灣資訊服務產業在這段時間展現出高度韌性。AI與高科技應用帶動國內外需求顯著增溫，2024年臺灣出口總值大幅提升，工業生產指數較去年顯著反彈，資訊產業與半導體支撐整體出口動能，對外經濟逆風具備實質對抗力；臺灣本地通膨維持1.8%左右低檔，數位轉型政策深化推行，企業擴大投資雲端、資安、AI、自動化與智慧製造，下游資訊服務需求穩定增溫。 展望未來，全球政經風險依舊高懸，臺灣產業景氣將更高度依賴高附加價值智慧服務出口，特別是資料治理、雲端服務、系統整合與生成式AI應用。整體資訊軟體暨服務市場將更進階轉型為「以應用情境及服務模式訂閱驅動」的商務型態，走向價值升級與規模持續擴張。 （二）勞動力與產值雙創新高，持續帶動數位經濟基盤 2024年臺灣資訊服務暨軟體產業對GDP貢獻2.6%，產業就業規模達28.7萬人，顯示資服產業吸納經濟人口、推升產業生產力的重要性；勞動生產力達新台幣395.6萬元／人，年增13%以上，反映商業流程持續自動化、數位化帶來的價值提升。企業針對新興IT基礎設施、雲端遷移、資安強化、AI應用導入投入加速，驅動整體產值穩步成長。 國內產業市場結構繼續維持高度多元化；2024年業者家數達17,388家，集中於大台北與中臺灣。細分領域中，系統維運與整合、雲端、委外與應用軟體等板塊並駕齊驅。市場呈現高度碎片化，利基型與垂直應用業者崛起，彼此之間又透過價值鏈、形成互補分工的「既獨立又相依」生態結構。 全球軟體服務產業持續呈擴張態勢，美國維持雲端與SaaS領域的壟斷，歐洲專注產業解決方案、工業4.0，日本與韓國則以智能應用與IoT見長，印度鞏固於外包與IT服務出口。臺灣則以AI導入、軟硬整合、利基市場應用為競爭優勢，強調本地資料主權、資安、在地化垂直解決方案。區域合作與國際聯盟將成為產業主軸，全球IT產業聯動將在未來持續深化，本地廠商需培養國際法規、合規能力及出口競爭力。 （三）資服產業持續演化創新，創造高附加價值 在數位轉型加速與全球風險高度不確定的環境下，臺灣資訊服務業展現出強韌的創新動能。過去以工業 AI、ESG碳管理平台與專業應用整合為主的系統方案，如今正逐步進化至物理AI、世界模型、Robotic AI、空間運算、邊緣AI與On-device AI等更前瞻的技術領域。這些新技術的引入，不僅讓企業能夠實現更即時、更在地化的智慧運算，也使資服業從單純系統整合者轉型為高附加價值解決方案的提供者。 同時，MLOps、AIOps、LLMOps等AI開發與維運工具快速普及，推動模型的開發、部署與監控邁向自動化與標準化，降低了企業導入門檻，並使AI能持續迭代，成為日常營運的基礎設施。產業觀察顯示，誰能掌握並建構穩健的AI工具鏈，就能在專業應用市場中掌握更高滲透率與更深的客戶黏著度。 在國際市場策略方面，供應鏈重組與地緣政治風險推動企業布局。精誠、宏碁資訊等龍頭業者順勢將版圖延伸至越南、印度與菲律賓，不僅呼應南向、東向政策，也緊密跟隨ICT與半導體大廠的全球部署，顯示資服業已從技術供應商升級為跨國企業供應鏈韌性與數位治理的關鍵夥伴。 雲端服務亦呈現多雲、混合雲與AI雲並進的新格局。本土台智雲與AWS、Azure、Google Cloud等國際大廠競合，不僅擴大在地資料中心規模，也推動「算力租賃」與「資料中心即服務（DCaaS）」等新商模，為客戶創造更高效益。應用軟體與SaaS業者則憑藉Model as a Service、Fine-tune與API生態串接，深耕金融、教育、醫療等垂直市場，透過技術即服務的模式進一步擴大產值空間。 資訊安全成為產業升級的關鍵戰場。AI帶來新型威脅也創造智慧防護的機會，本土業者積極結合零信任架構、動態邊界與合規性服務，推動智慧化資安解決方案普及，不僅回應企業數位轉型的底線需求，也讓臺灣資服產業具備向國際市場輸出高附加價值服務的契機。 （四）AI驅動產業結構重整與創新，垂直應用與區域聚落深化 生成式AI已成為資訊服務與軟體市場的結構性驅動力，標誌著企業數位轉型進入深水區。其價值並非僅在於提升生產力，而是帶動產業鏈的重新配置與市場結構的重整。AI與ESG、IoT結合的跨域應用，正深刻影響製造、金融、零售、物流與醫療等關鍵場景，推動高度客製化的解決方案崛起。AI平台部署將逐步轉向「雲端+地端」混合模式，以平衡效率與安全性；多語言Agent與內部平台的導入，則凸顯資料治理、隱私保護與可監理性的重要性。 在產業生態層面，服務模式正加速平台化與一站式發展，業者不再單純販售軟體或解決方案，而是透過顧問、雲端、委外、資安與AI整合，形成「IT服務超市」模式，擴大客戶黏著度與市場滲透率。這種模式的背後，是企業客戶對效率、風險控管與營運彈性的全方位需求。 區域聚落與國際布局同樣是關鍵觀察重點。北臺灣鞏固AI與資服核心優勢，中部則在醫療、交通等應用場景持續突破，形成地方創新聚落。國際市場方面，臺灣業者跟隨ICT與半導體大廠的全球擴張腳步，積極投入「中國+1」、「臺灣+N」戰略，並透過新南向與新興市場建設輸出SaaS、資安與AI解決方案，強化國際影響力。 同時，AI基礎建設正被政策推上戰略高度。臺灣政府推動的AI新十大建設計畫，涵蓋矽光子學、量子運算與AI機器人，預期帶來龐大經濟效益與就業機會；NVIDIA與鴻海攜手打造AI超級電腦，也將提升臺灣在全球AI價值鏈中的地位。這些舉措顯示臺灣正由「AI應用市場」邁向「AI技術供應中心」。 然而，AI的滲透同時加劇資安與合規挑戰。ISO 27001等國際標準快速普及，零信任架構與多層防護成為企業標配。再加上CBAM、ESG與歐盟AI法案等新規範，推升市場對合規平台、永續解方與專業人才的需求。 臺灣資訊服務業正由「技術導入者」進化為「數位治理者」。生成式AI不僅改變企業營運模式，更推動資服業由本地市場走向國際輸出，結合垂直應用、聚落發展與平台化商模，逐步成為支撐臺灣數位經濟升級與競爭力提升的核心引擎。 二、 資訊服務產業展望 （一）系統整合：智慧分工深化、場域應用多元化 系統整合服務市場今年持續維持正向發展，產業重點已從傳統專案交付，逐步轉向AI驅動的流程再造與跨場域應用。代表性業者如精誠、宏碁資訊與邁達特，除金融與醫療外，正積極拓展製造、能源與智慧城市等新領域，顯示市場需求已朝向更高複雜度與多元化發展。 在「智慧分工深化」方面，AI Agent、低程式碼平台與API生態系成為核心工具。這些技術能夠打破資訊孤島，提升跨平台協作效率，並讓整合服務模組化。例如製造業可導入智慧維運與預測維護平台，能源產業可應用邊緣AI進行即時監控，智慧城市則透過跨域整合支援交通、醫療與公共安全，展現高度客製化能力。 「場域應用多元化」則反映在專案的規模化與國際化。系統整合業者正積極組建產業聯盟，強化國際接單與區域型標案的承接能力，並透過雲端、在地合規與多語系支援，累積海外市場的實績。這種專業分工+技術串聯的模式，已成為提升臺灣業者國際競爭力的重要途徑。 展望未來，系統整合市場將迎來專案大型化、AI應用深化與合規標準提升的挑戰。市場需求明顯導向差異化與模組化，例如AI資料治理平台、智慧物流與供應鏈監控等，都可能形成新的付費模式。然而，隨著跨國合規與在地審查的常態化，技術與專業人才供不應求將持續惡化。臺灣系統整合業者正從單一技術交付者升級為多場域智慧解決方案核心。未來成敗，將取決於能否持續創新、深化垂直知識，並快速吸收AI、雲端與邊緣運算等先進技術，以在高度複合的市場中持續創造高附加價值。 （二）雲端服務：多雲平台滲透、AI驅動智慧應用 雲端服務市場已進入加速成長階段，受到三大驅動因素影響：AI應用全面深化、敏感產業對法規遵循的需求提升，以及國際雲端業者持續在地設立資料中心。這些條件推動本地與外商業者如AWS、Azure、Google Cloud在市場上形成激烈競合。對企業而言，雲端已不再只是IT選項，而是營運主權、資安韌性與數位轉型的基礎設施。 多雲與混合雲成為最普遍的導入模式，特別在金融、醫療與公共部門領域最為明顯。這不僅有助於分散供應風險，也符合不同法規對數據存取、資料留存的嚴格要求。SaaS與訂閱制平台快速普及，資料治理、AI雲系統、產業專用雲則成為新一波主要營收來源。對產業而言，多雲策略已等同於「數位營運保險」，確保業務持續性與合規性。 同時，AI的導入使雲端服務不再只是儲存與運算環境，而是成為智慧應用的承載平台。AI即服務（AIaaS）、模型運算平台與雲端資料治理工具，正在協助企業加速開發AI應用，從客服自動化到供應鏈預測，均展現實質效益。也推動雲端產品與資安的整合更為緊密，特別是在敏感數據處理與跨境合規方面。 展望未來，雲端幾乎將等同於企業營運基礎設施。市場將持續朝「智慧化、模組化、產業化」方向演進。AI驅動的資料服務、智慧平台與產業專屬雲，將逐漸滲透至更多垂直領域。隨著GDPR、CBAM、ISO等國際規範的實施，本地業者需在合規管理、資料標準化與在地支援上持續強化，以維持市場競爭力。雲端服務正在從「IT成本中心」轉變為「企業核心資產」。誰能結合多雲架構與AI智能應用，並同時兼顧法規合規與資料主權，將決定未來市場的主導權。 （三）資訊委外：智能自動化再造外包價值鏈 資訊委外市場正加速邁向智能自動化平台。傳統IT維運外包與商務流程外包（BPO），不再只是以人力支援為主，而是疊加AI、RPA等技術，轉型為支持決策、優化流程的多層次一站式外包服務。這種轉型意味著委外已從「降低成本工具」升級為「數位升級推手」。 領先業者已在醫療、金融、製造等關鍵領域推出AI智能客服、動態流程自動化、混合雲維運等複合型服務，強調專業顧問、SLA交付品質，以及合規與資安雙重保障。隨著業務場景愈趨複雜，外包模式逐步呈現「服務即平台」的特徵，專業顧問能力與產業Know-how價值被大幅放大，外包的角色也延伸至決策支持、營運監控與ESG相關需求。 展望未來，資訊委外市場將持續推動BPA（流程再造自動化）與IPA（智慧流程治理）的普及，導入率逐年提升。結合多雲架構、AI外包與本地化顧問的綜合服務，將成為企業最倚重的營運模式。專業人才的不足與產業知識的深度，則成為業者競爭的關鍵門檻。 國際化發展也是不可逆的趨勢。臺灣業者正透過與海外廠商合作、在地聯盟結合，強化跨國專案的承接能力。高值化顧問服務、全方位SLA標準與嚴格的交付品質，將與數據治理及資安合規深度融合。個人化服務與垂直產業專精將重新定義外包價值鏈，使資訊委外從勞力密集型服務，進化為高附加價值、智慧驅動的數位基盤。智能自動化正重塑臺灣資訊委外市場，不僅提升了產業附加價值，也使委外服務在企業數位轉型中的角色更加不可或缺。 （四）資訊安全：AI加速，合規驅動戰略升級 近年來臺灣資訊安全市場快速成長，產值屢創新高，背後驅動力主要來自AI與雲端普及帶來的新型攻防威脅、全球合規壓力加大，以及企業資安預算不斷擴張。AI技術導入使智慧資安平台成為新主流，結合自動化分析、異常偵測與即時回應，大幅提升威脅防護效率。再加上零信任架構、MSSP資安託管與供應鏈風險管理，企業對資安的需求已從「防禦」升級為「戰略治理」。 主要服務業者正積極強化企業數位韌性，並導入AI驅動的主動式防禦。多家本土廠商跨足SaaS雲資安、AI偵測與主動威脅情資服務，將觸角延伸至政府、關鍵基礎設施、金融及高科技產業。隨著國際規範要求日益嚴格，本地品牌則憑藉在地威脅情報、彈性部署與顧問能力，在國際大廠環伺下成功突圍。 展望未來，資安產業將以AI智慧化與合規治理作為雙引擎，攻防態勢持續升級。平台整合、垂直應用以及資安維運將更緊密融合，產業競爭力不僅依靠威脅識別，更需串聯專業顧問、教育訓練與即時情資。隨地緣政治風險升高與敏感數據流通擴大，資安人才缺口勢必加劇，業者需透過產官學合作建立多層次培訓體系，同時以AI取代重複性維運，讓人力專注於高階監理與決策。 在國際化方面，領先業者正加速發展複合型資安服務與跨境風險管理，並積極拓展海外市場。隨著合規與在地化需求升溫，臺灣資安業者有望在亞太地區建立高附加值出口支點，從「被動防禦」邁向「主動治理」，進一步奠定戰略地位。 三、 資訊服務轉型與升級 （一）資訊軟體：AI驅動的智慧化與永續創新 臺灣資訊軟體產業正迎來結構性轉型，角色已從單純的工具供應者，逐步升級為整合AI能力、串聯全域知識協作、驅動智慧營運解決方案的核心引擎。這波變革的關鍵里程碑，來自生成式AI的普及與多Agent平台的成熟。AI已經從傳統的自動化輔助，進化為能支撐企業決策的智慧化系統，滲透至營運流程、智慧客服、文件生成、產線優化等多個場景，成為不可或缺的營運基礎。 LLM與多Agent系統的突破，使AI不再局限於單點應用，而能跨部門、跨平台進行知識整合與決策協同，逐步形成「全域協同」的新經營格局。國內代表性業者如精誠資訊，已透過Hybrid RAG平台，成功整合ERP、CRM等異質資料系統，並嵌入生成式AI與流程自動化功能，有效解決過往系統整合的斷點問題。不僅大幅提升了決策的即時性與智慧性，也讓金融、製造、醫療等產業開始將AI視為核心營運能力，而非附屬工具。預期至2026年，多數關鍵場域都將步入AI驅動的「全域智慧決策」時代。 然而，AI的導入並非沒有挑戰，其中最棘手的便是資料治理。企業資料往往分散於不同系統，格式不一，且品質參差不齊，形成所謂「資料孤島」，大幅限制了AI模型的訓練與效用。因此，企業必須建立跨部門協調機制，制定嚴謹的資料治理規範，確保資料介面標準化，並建構AI訓練機制，提升資料互通與再利用效益。尤其在金融、醫療、資安等高風險領域，AI的可解釋性與治理框架更是落地應用的必要門檻。 在此背景下，許多領先企業已開始導入透明可監理的大模型標註與審核流程，將風險管理納入AI治理架構，以確保決策安全與合規。這也意味著，資訊軟體業者若能提供「技術+治理」的整合方案，將在市場上取得更高的話語權。展望未來，AI將全面滲透企業各層級，數位人才結構亦將同步升級，逐步形成「AI協同、資料驅動、智慧管理」三位一體的智慧生態圈，為臺灣數位經濟奠定國際競爭新優勢。 同時，雲端技術的演進也在重塑資訊軟體的價值鏈。雲端服務已從單純的IT基礎設施，轉型為支撐營運、資料治理與AI運算的核心樞紐。SaaS、IaaS、PaaS等應用快速普及，使多雲與混合雲架構成為主流，幫助企業兼顧資料主權、合規與營運彈性。無論是國際雲端品牌或本地業者，都在推動AI雲、產業雲與主權雲的創新模式，逐步滲透金融、醫療、政府等高敏感領域，並成為新一代軟體解決方案的重要支柱。 在資料治理SaaS化與產業雲普及的浪潮下，AI算力服務與在地法規的融合更加緊密。企業不僅能快速響應合規與本地需求，也能透過供應鏈數據互聯，提升決策敏捷度。預計到2026年，產業雲平台將朝向行業專用雲與混合運算持續普及，智慧分析與數據服務將深度嵌入營運流程。多雲整合與「X即服務（XaaS）」模式將成為標準配置，企業可即時調度算力、敏捷擴展應用場景，進一步強化資料自主權與平台化治理。 此外，數位經濟治理正走向標準化與平台化。國際合規標準如GDPR、ISO 27001等已逐步成為臺灣企業日常營運的基本規範。未來，隨著跨境數據流通與供應鏈風險加劇，產業與政府必須強化協作，共同建立隱私控管、資安合規與資料治理的制度化框架。這不僅有助於企業因應法規壓力，也能透過國際標準的參與與制定，推動臺灣資訊軟體產業在出口與產業升級上取得更高的附加價值。 展望未來，資訊軟體產業正進入一個AI驅動、雲端承載、資料治理支撐的新階段。從單純提供工具，到成為智慧營運的基盤，資訊軟體已是推動臺灣數位經濟升級的關鍵引擎。未來誰能整合AI技術、雲端平台與資料治理能力，並建立跨產業的全域協作模式，誰就能在這場智慧化競爭中取得領先地位。 （二）資訊服務：韌性治理與價值鏈重塑 臺灣資訊服務產業正在經歷一場深刻的轉型。隨著全球經濟與地緣政治的不確定性升高，資安威脅與供應鏈風險頻繁發生，企業的數位治理邏輯正逐步改寫。產業焦點已從單純的IT支援，轉向韌性治理與價值鏈再造。AI技術成為推動這波變革的核心力量，既重塑服務模式，也提升了整體競爭力。 在資安服務領域，2024至2025年的攻防態勢快速升級。零信任架構、AI資安、託管式安全服務（MSSP）以及資安營運中心（SOC）逐漸走向主流，形成市場標準配置。本土業者如安碁資訊、零壹與精誠資訊，積極結合AI驅動的威脅偵測、自動化事件回應與資安合規平台，提供從網路、端點、應用到數據的全方位防護。國際大廠如Microsoft、Palo Alto Networks、IBM等，則憑藉平台化策略持續鞏固全球市占，讓臺灣業者在在地化、情資彈性與顧問服務上找到差異化競爭利基。 資安服務將從標準化落地轉向垂直深化與情境預警。AI主動防禦會進一步滲透至工控、金融、醫療與政府等高風險領域，協助企業即時偵測異常並動態回應。隨著國際合規框架日益嚴格，資安不僅是「守門人」，更成為數位品牌價值與出口能量的驅動引擎。未來，能否同時兼顧高效防禦與合規監理，將是資訊服務廠商的成敗關鍵。 在供應鏈韌性方面，資訊服務扮演的角色更加突出。AI Agent與控制塔平台，使企業能即時收集供應鏈多源數據，進行風險模擬、需求預測與自動調度。極端氣候、地緣衝突、貿易摩擦等挑戰，要求企業能快速做出動態調整。國際政策如美國《創新與競爭法案》、歐盟數位主權方案及日韓的供應鏈多樣化政策，皆推動「在地製造」與「多元化布局」。臺灣業者則需提供從動態預警、合規稽核到數據治理的整合解決方案，以協助客戶系統化強化供應鏈韌性。 金融、製造與高科技產業已廣泛導入數位供應鏈平台，AI預測維修、智慧物流與機器學習模擬逐步內嵌至核心營運，讓企業能在外部衝擊下維持恢復力。這也推動資訊服務業者的角色升級：不僅是IT服務提供者，更是跨產業數位治理的夥伴。 同時，隨著資料流通與跨境合規的挑戰增加，資訊服務的價值鏈正在被重塑。未來的服務不僅包括基礎IT維運與顧問，更涵蓋AI治理、數據標準化、跨境法規遵循與智慧決策支援。企業不再僅以外包降低成本，而是期待透過資訊服務獲得策略升級與治理優勢。 臺灣資訊服務產業將在平台化、智能化與韌性化三大脈絡下展開。AI普及將帶動數據協同與智慧決策，雲端智能將成為營運主軸，推動產業在資料治理、標準化與平台生態上進一步升級。資安合規與國際標準將持續擴大產業護城河，而人才培育與跨國合作則將是維持競爭力的根本保障。 展望未來，臺灣產業若能聚焦於AI治理自主、合規能力與出口升級三大策略，並持續深化平台生態、建立多層協作模式、投資專業人才，便能在數位供應鏈重組與國際新規範的浪潮中，成就兼具韌性、創新力與國際影響力的新典範。資訊服務產業不再只是後端支援，而是將邁向驅動產業升級與價值鏈重塑的關鍵推手。

一、 中英文專有名詞縮語／略語對照表 二、 資訊軟體暨服務產業重要政策 （一）美國 針對AI問題，美國總統拜登簽署行政命令，提出AI安全及保護標準，並針對保護美國人民隱私、促進公平及公民權利、為消費者及勞工挺身而出、促進創新及競爭、提升美國在全球的領導地位、確保政府負責任並有效使用AI等議題建立新標準。 安全、可靠及值得信賴的人工智慧行政命令 （Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy Artificial Intelligence） 資料來源：The White House，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 更詳細的AI演進規則由《AI權利法案藍圖》規範，經白宮科技政策辦公室確立五項原則：安全有效的系統、演算法歧視保護、數據隱私、通知與解釋及人類替代、考慮與後備方案，希望保護所有人免受自動化威脅。 AI權利法案藍圖（Blueprint for an AI Bill of Rights） 資料來源：The White House，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 IoT網路安全問題亦受到重視，美國聯邦政府針對採購的IoT設備制定標準與架構，並要求美國國家標準技術研究院為聯邦政府建立最低安全標準指引，同時要求第三方辨識通報政府資安環境弱點。 IoT網路安全法（IoT Cybersecurity Improvement Act） 資料來源：美國政府，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 除了安全問題，數據技術的應用範圍擴張成為關注焦點，以美國醫療應用為例，美國衛生與公共服務部（HHS）草案，期望利用IT的力量改善美國醫療保健狀況，包括利用機器學習促進個性化的護理、共享電子健康紀錄（EHR）等。 聯邦健康IT計畫：2024-2030年 資料來源：美國OSTP，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 自駕車亦為前述技術應用的方向之一，為促進合作美國交通部將自動駕駛系統（Automated Driving Systems）安全整合入交通系統之策略，在管制環境現代化、運輸系統整備上增進安全性與可取得性。 自駕車全面性計畫（Automated Vehicles Comprehensive Plan） 資料來源：美國交通部，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 （二）歐盟 目前歐洲企業及政府部門希望更廣泛運用數位科技，包括架設與提升歐洲超級電腦運算及數據處理能力、推廣AI、投資最先進的資安設備及基礎設施、擴大長期及短期的數位技能培訓課程、成立數位創新中心提供一站式服務等。 數位歐洲計畫（Digital Europe Programme） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 對於安全問題，《歐盟數位服務法》強調打擊線上非法商品、服務或資訊內容，並提升平台內容審核決策的可能性及線上平台的透明度，藉以保護數位服務用戶的基本權利。 歐盟數位服務法／數位市場法 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 針對培養數位教育，歐洲提出《數位教育行動方案》，該方案包括兩項戰略及十四項行動，期望藉此促進高性能數位教育生態系統的發展，並提升數位轉型的數位技能及能力。 歐盟數位教育行動方案（2021-2027） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 從細分領域來看，《歐盟雲端政策》希望公共部門多採用雲端服務，主要透過資金支持、用戶互通、提升運算可信度、保證質量等方式來提升雲端功能。 歐盟雲端政策（Cloud for Europe） 資料來源：Homeland Security，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 歐盟針對AI亦建立相關規範，希望確保使用AI的安全性與透明性，同時保護個人或社會免受AI系統帶來的潛在風險。在法案裡將風險分為無法接受的風險、高風險、最小或無風險，此風險分級法可做為相關政策及監管的引導。 歐盟AI法案（The Artificial Intelligence Act） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 針對數據平台，歐洲啟動《雲端基礎建設計畫》，希望創建一個開放、透明且安全的聯合式數位化生態系統，使參與者能安全構建、整理及共享數據，其規範內容則涉及數據使用面、數據管理面、數據開發面。 歐洲雲端基礎建設計畫（Gaia-X） 資料來源：Gaia-X，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 歐盟啟動《TranS4Mers計畫》期望推動歐洲製造業的數位轉型，該計畫將建立xChange平台，並將支持對象鎖定在製造業中小企業，為其提供轉型計畫與量身訂做的關鍵績效指標。 歐盟AMDA TranS4Mers計畫 資料來源：TranS4Mers，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 除了支持企業數位轉型計畫，歐盟亦提出《數位轉型評分板》，評價的產業範圍主要集中於建築業及食品製造業，並針對其9大關鍵技術與8大構面進行評測，評分指標分為推動面、產出面、即時數據及政策分析四大項目來觀察歐盟成員國於數位轉型的狀況。 數位轉型評分板（Digital Transformation Scoreboard, DTS） 資料來源：DTS，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 除了建立數位評價系統，為擴大數據應用，歐盟PSD 2允許消費者在銀行的交易帳戶資料庫能由第三方服務供應商直接存取，從而提供更有效率、便宜的電子支付方案，然而PSD2亦嚴格要求所有歐洲電子商務交易皆須使用用戶認證機制（SCA）。 歐盟PSD 2（Second Payment Services Directive） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 歐盟《數據治理法》提出應該增強對中介機構的信任，公共部門能在有導入條件下允許第三方使用數據，而第三方在使用數據時則應該保持中立，亦建立公認的數據利他主義組織登記冊及專家組織來建立雙方信任。 歐盟數據治理法（Data Governance Act, DGA） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 關於數據隱私問題，GDPR建議企業需聘任資料保護官及數據控制者，且數據主體應該保有知情與訪問數據、請求更正與刪除的權利、不受自動化決策約束、限制處理的權利及被遺忘權。 歐盟GDPR（General Data Protection Regulation） 資料來源：歐盟執委會、歐洲數據保護委員會（EDPB），資策會MIC經濟部IT IS研究團隊整理，2025年9月 針對向第三人傳輸個人資料則有《向第三國傳輸個人資料標準契約條款》詳細規定，且資訊傳遞須達到充分保護。 針對不同對象有不同的資料保護規定，於2023年8月正式生效的《資料治理法》分別針對資料中介服務與公共部門有相應的資料使用機制規定。希望藉此建立一套能提升資料可利用性及促進公私部門間資料共享的機制，以創造歐盟數位經濟的更高價值。 歐盟資料治理法（Data Goverence Act） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 除了歐盟內公共部門或私人部門之間資料流通，《跨大西洋資料保護框架》促進美國與歐洲之間的資料流通，美國承諾加強控管美國的情報活動並建立具有約束力且獨立的多層次救濟機制來保障公民隱私。 跨大西洋資料保護框架（Trans-Atlantic Data Privacy Framework） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 歐盟的《數位金融包裹法案》提出針對加密資產管制框架，同時亦提出營運韌性管制框架以確保相關企業可應對所有與通訊技術有關的干擾與威脅。 歐盟數位金融包裹法案（Digital Finance Package） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 關於網路安全，提出《歐盟網路安全法》並依據非個人資料自由流通規則，建設值得信任且安全的雲端基礎設施及服務，以實現歐洲資料可移動性的基本要求。 歐盟網路安全法（The EU Cybersecurity Act） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 關於網路發展，IPv6白皮書說明IPv6未來應用趨勢、部署挑戰及因應IPv4位址耗盡問題的辦法。 IPv6最佳實踐、優勢、過渡挑戰及未來展望白皮書 （IPv6 Best Practices, Benefits, Transition Challenges and the Way Forward） 資料來源：ETSI，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 關於網路連接問題，歐盟成立「非IP相關網路連接產業規範小組」解決非IP網路5G新服務相關問題。其成果將應用於專用行動網路、核心網路之公共系統以及端對端，且該協議可以持續到2030年後。 非IP相關網路連接產業規範小組 資料來源：ETSI，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 歐盟的《IoT安全準則》分析IoT供應鏈各個不同階段的重要資安議題，包括概念構想階段、開發階段、生產製造階段、使用階段及退場階段等，透過分析幫助所有利害關係構建或評估時做出更好的安全決策。 IoT安全準則－安全的IoT供應鏈 （Guidelines for Securing the IoT-Secure Supply Chain for IoT） 資料來源：歐盟資通安全局，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 《歐盟太空交通管理方法》提出必須明確認識各利害關係人之需求與潛在影響。該監管框架可分為三個面向，分別為在歐盟層級制定不具拘束力之標準與指引、具有拘束力之法規、藉由積極的獎勵措施，希望藉此保持各主體在認知或行動上能夠有所一致。 歐盟太空交通管理方法（An EU Approach for Space Traffic Management） 資料來源：歐盟執委會，資策會MIC經濟部ITIS研究團隊整理，2025年9月 三、 資訊軟體暨服務產業重要大事紀 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 四、 人工智慧能量登錄名單 資料來源：資策會MIC經濟部ITIS研究團隊，2025年9月 五、 參考資料 （一）參考文獻 1. 2025年十大策略性科技趨勢，Gartner, 2025 2. 2025年臺灣ICT市場十大趨勢，IDC, 2025 3. The World Economic Forum's Top 10 Emerging Tech Trends, WEF, 2025 4. 2025年全球公有雲服務市場的調查，Gartner, 2025 （二）其他相關網址 1. 國際貨幣基金組織，https://www.imf.org/external/index.htm 2. 經濟學人智庫，https://www.eiu.com/n/ 3. 行政院主計總處，https://www.dgbas.gov.tw/ 4. 經濟部統計處， https://www.moea.gov.tw/ 5. 財政部統計處，https://www.mof.gov.tw/ 6. 台北市電腦商業同業公會 https://www.tca.org.tw/ 7. 113年AI領航推動計畫II-典範案例集， https://moda.gov.tw/ADI/industry-counseling/platform-economy/14340 8. 2025資訊軟體服務產業白皮書，https://cisanet-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/liam_cisanet_org_tw/ETd3wn9Pe7lLvri2aVprA8YBh40qtfuiTQ_lAXZ53cXXIw?e=wNWdLU 9. 數位發展部數位產業署AI能量登錄名單，https://www-api.moda.gov.tw/File/Get/adi/zh-tw/xaXDQKsknsx07nG 10. AIOT https://en.wikipedia.org/wiki/Internet_of_things 11. Accenture https://en.wikipedia.org/wiki/Accenture 12. Amazon https://en.wikipedia.org/wiki/Amazon_（company） 13. CNN https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network 14. CSC https://en.wikipedia.org/wiki/DXC_Technology 15. Dell https://en.wikipedia.org/wiki/Dell 16. DevOps https://en.wikipedia.org/wiki/DevOps 17. GAN https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network 18. GDPR https://en.wikipedia.org/wiki/General_Data_Protection_Regulation 19. HPE https://en.wikipedia.org/wiki/Hewlett_Packard_Enterprise 20. IBM https://en.wikipedia.org/wiki/IBM 21. ICS https://en.wikipedia.org/wiki/Industrial_control_system 22. Microsoft https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft 23. Oracle https://en.wikipedia.org/wiki/Oracle_Corporation 24. RPA https://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automation 25. RSA https://en.wikipedia.org/wiki/RSA_（cryptosystem） 26. SAP https://en.wikipedia.org/wiki/SAP 27. Symantec https://en.wikipedia.org/wiki/Symantec 28. TCS https://en.wikipedia.org/wiki/Tata_Consultancy_Services 29. Trend Micro https://www.zerone.com.tw/product/brand/trend_micro 30. WEF https://en.wikipedia.org/wiki/World_Economic_Forum