全球中小企業面臨融資缺口擴大、供應鏈震盪、數位落差與監理壓力等多重挑戰，既有金融模式難以支撐其轉型需求。結合雲端與AI的解決方案提供新解方，一方面為金融機構帶來動態授信與合規自動化工具；另一方面讓中小企業能將營運行為資料轉化為可融資的數位資產。本文透過新加坡、美國與歐盟案例，比較不同路徑的成效與風險，並提出台灣在政策、產業與企業層面的具體建議，協助打造兼顧創新與信任的金融新生態。

MANUS作為新興AI Agent技術，憑藉自主任務執行、多Agent架構與高效低成本特性，其更強調從理解到行動的完整任務閉環。透過Manus，企業與開發者可構建專屬AI應用，降低AI產業的進入門檻，然而也帶來開源應用、監管合規與AI自主決策風險。本文將探討AI Agent在AI產業發展中的潛在影響，並評估其技術創新對資服業可能帶來的衝擊與機會。

生成式AI受到國際矚目，算力成為一個國家發展AI科技的基礎。根據全球算力排名「Top 500 List」公布的最新各國算力排名，韓國以總算力186 PFlops位列全球第10名，在亞洲國家當中僅輸日本、中國，台灣則排名全球第17名。為提升台灣整體算力，我國政府提出2028年台灣總體算力排名躋身亞洲前3名的願景。而韓國政府從2017年設立「第四次工業革命委員會」開始，逐步從AI技術的研發、生態系建設到生成式AI技術的應用，並持續針對人才培育、技術基礎設施及法規環境進行政策調整。本研究透過回顧韓國AI政策的發展歷程，為台灣的企業及政府提供參考建議，期望透過韓國政策經驗為台灣未來的AI發展戰略提供具體借鑒。