2025 年，人工智能（AI）在企業界的角色已經徹底改變。過去兩年，生成式 AI 從「新奇工具」變成「業務必需品」，不論是跨國企業還是本地公司，都在思考同一問題：「AI 如何真正帶來業績，而不只是節省幾分鐘時間？」

AI 普及但價值差距開始拉開

全球數據顯示，企業採用 AI 的比例已經突破七成，投資金額更創歷史新高。推理成本大幅下降，讓更多公司有能力在內部部署模型，甚至嘗試自建代理（Agent）。但現實是，只有極少數企業能把 AI 的效益轉化為財務成果，大部分仍停留在「試驗」階段。

問題出在何處？不是技術，而是「流程與治理」。很多公司只是把 AI 當作「加速器」，卻沒有重設流程，結果效益被局限在個人層面，無法擴展到整個組織。

生產力紅利：不只是快，而是「會學習」

AI 的價值不只是幫你寫快一點，而是讓整個團隊「學得更快」。例如有研究發現，引進 AI 助手後，客戶服務團隊的平均處理效率，提升約 15%，而且新手的進步幅度最大。原因很簡單，AI 把高績效員工的隱性技巧「複製」給其他人，形成一種組織層面的學習效應。

對知識工作者而言，AI 更像一個「能力外掛」。即使沒有資料科學背景，員工在 AI 協助下，也能完成數據分析與建模，縮短學習曲線，擴大人才的可用範圍。這對香港企業尤其重要，因為我們長期面對人才緊缺，AI 可以幫助企業「放大」現有人力的價值。

從 Copilot 到 Agent：流程自動化的臨界點

過去一年，AI 的角色從「輔助」走向「代理」（Agent）。所謂 Agent，不只是回答問題，而是能根據目標，自動規劃、執行並回報結果。這種模式已經在部分企業試行，例如自動處理客戶投訴、生成報告、甚至協調跨部門工作。

對香港企業來說，這既是一個機會，也是一個挑戰。機會在於Agent 可以幫助企業突破人手瓶頸，提升流程效率；挑戰則在於這需要更嚴謹的治理，包括權限控制、風險監測和合規審核。

合規與風險：香港的遊戲規則已經寫好

國際上，歐盟《AI 法案》已經開始分階段實施，美國也推出 NIST 的風險管理框架。香港方面，特區政府數字政策辦公室（DPO）在今年 4 月，發布了《生成式 AI 技術與應用指引》，涵蓋私隱、智財、安全等五大範疇；私隱專員公署（PCPD）亦推出《員工使用生成式 AI 指南》，並完成對 60 間機構的合規檢視。金融業更走在前面，金管局旗下 HKIMR 的研究顯示，本地銀行已有 75% 正在試點進行 AI 應用。

換句話說，香港企業已經沒有「觀望」的藉口，因為規範和指引都已經清晰，現在比拼的是誰能在合規的前提下，最快把 AI 變成競爭力。

香港企業的三個行動重點

首先，企業須立刻建立 AI 使用政策與治理框架：不只是寫一份文件，而是要有實際的流程，包括提示安全、數據脫敏、輸出標示、權限管理，全部要落地。

其次，選一條流程跑通，並設定財務 KPI：不要從「全公司導入」開始，而是挑一個能直接影響盈虧（ P&L）的流程，例如催收、客服或庫存管理，並設定明確的投資回報（ ROI） 指標。

第三，把人才策略與 AI 結合：AI 不是取代人，而是放大人。企業需要設計新的角色，例如「AI 流程教練」、「提示工程師」、「代理監督員」，並把這些能力納入培訓體系。

2025 是「流程重塑年」。AI 的紅利已經不是「會不會用」，而是「能不能規模化」。

對香港企業來說，政策環境已經成熟，市場競爭壓力也在加大。展望未來，誰能把 AI 從工具變成流程，誰就能在下一波競爭中領先。

撰文：賴志偉（香港電腦學會企業架構專家小組執行委員會成員）