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《AI時代下臺灣貿易業未來20年競爭力研究》當AI成為標配,貿易企業的競爭優勢正在重新洗牌
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- 資料來源:17 Cross 跨境電商生態村
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當AI成為標配,貿易企業的競爭優勢正在重新洗牌
生成式AI快速進入企業,這兩年許多企業都在問:「我們公司用了AI嗎?」然而,當ChatGPT、生成式AI與各種數位工具快速普及,對貿易企業而言,更值得追問的其實是另一個問題:當大家都開始使用AI,企業還能靠什麼贏?
台北市進出口商業同業公會(IEAT)在2026年成立八十年之際,發布《AI時代下臺灣貿易業未來20年競爭力研究》,以351家臺灣貿易企業調查為基礎,結合專家訪談與前瞻分析,從2026年的企業經營現況,一路推演2030年的升級路徑與2050年的貿易樣貌。研究所呈現的訊息相當明確:AI正在快速普及,但「使用AI」與「建立AI競爭力」之間,仍存在不小距離。
超過七成已經碰AI,真正整合進營運的卻不到一成
研究發現,超過七成企業已接觸或嘗試AI,其中生成式AI的導入或試用比例更超過六成。這代表AI已經不是少數科技企業的實驗,而正在進入一般貿易企業的日常工作。
但如果再往下看,情況就沒有這麼樂觀。
企業自評AI整備度時,仍以「初步嘗試」與「尚未導入」為主,兩者合計超過75%;真正進入流程整合或策略導向階段的企業,仍不到10%。換句話說,很多企業已經開始用AI寫文案、翻譯郵件、整理資料或搜尋資訊,但能夠把AI正式放進企業流程、資料治理與經營決策的,仍然只是少數。
這個「超過七成已接觸,不到一成真正整合」的落差,可能比AI導入率本身更值得企業經營者注意。因為它揭示了一件事:AI的第一階段競賽正在快速結束。未來企業之間比的,不會只是誰會使用生成式AI,而是誰能率先把AI從「個人工具」變成「組織能力」。
AI讓很多事情變簡單,也讓原有優勢變得更容易被追上
過去一家貿易企業的競爭優勢,可能來自多年累積的海外市場資訊、語言能力、客戶名單、供應商關係,以及資深業務人員的經驗。這些能力需要時間累積,因此也構成競爭門檻。但AI正在降低其中一部分門檻。
市場資訊可以快速蒐集整理,多國語言可以即時翻譯,開發信、商品內容與簡報可以快速生成,甚至市場比較、客戶背景調查與需求分析,都能大幅縮短作業時間。
從研究中的AI應用需求也可以看出這個趨勢。目前企業最希望優先導入AI的場景,已集中在市場需求分析、客戶開發與商機拓展,也就是最接近「找市場、找客戶、創造營收」的前端工作;相較之下,採購管理、文件流程、物流、合規與財務監控等後端應用,仍位於第二梯隊。
這代表企業已經開始期待AI直接參與市場競爭。問題也隨之而來:當你的競爭對手也可以使用同樣的AI,單純「做得更快」還能維持多久的優勢?答案恐怕愈來愈短。
企業面對的,也不只是AI,而是一個更不確定的全球市場
這也是為什麼這份研究並沒有只談AI。351家企業的調查同時顯示,貿易企業面對的是地緣政治、市場競爭與供應鏈風險交織的新環境。近六成企業預估未來三年營運成本將增加5%至15%,另有近一成甚至擔憂成本增幅超過20%。
但值得注意的是,企業並沒有因此全面採取防守或收縮策略。多數業者開始調整供應商、庫存、市場與內部流程,顯示「結構調整」正逐漸從危機時的權宜措施,變成企業日常的經營能力。大型企業中,甚至約有三分之二以結構調整作為主要策略。
這讓「競爭力」本身的定義也開始改變。過去企業可能比較的是產品、價格、交期與通路;但當成本、供應鏈與市場都可能快速變動,企業真正需要的,是更快辨識市場、更快重新配置資源、更快調整供應鏈,甚至更快改變原有商業模式的能力。
因此,AI真正重要的地方,不只是節省多少工時,而是它能否協助企業提高這種面對不確定性的反應能力。
2050的企業想像,也透露出臺灣貿易業的一個盲點
研究進一步詢問企業如何想像2050年的全球貿易。結果顯示,「AI驅動精準貿易」已成為不同規模企業共同認定的未來方向。這意味企業普遍認同,AI與數據最終會從現在的輔助工具,逐步變成貿易營運的底層能力。
然而另一組數據卻值得深思。談到2050年企業希望扮演的角色時,近六成仍將自己定位為「客戶開發與市場經營者」;超過四成選擇「供應鏈整合服務者」及「採購整合與管理者」。相較之下,數據情報供應商、AI代理營運者、新型跨境服務商等新角色,受到的關注仍然有限。
也就是說,我們一方面相信2050年的貿易會因AI而不同,另一方面,卻仍習慣用今天的企業角色想像25年後的自己。這可能才是比「不會使用AI」更大的風險。
下一個差距:不是AI工具,而是價值創造能力
因此,研究最後提出了一個值得企業重新思考的方向:臺灣貿易業需要從「貿易數位化」進一步走向「數位化貿易」。
這兩者差別很大。「貿易數位化」是把既有工作搬到數位工具上,用AI把原來的事情做得更快;「數位化貿易」則是重新思考市場洞察、買家媒合、供應鏈調度、客戶服務乃至商業模式本身,能不能因為數據與AI而產生新的價值。
這也意味著,未來真正拉開企業差距的,很可能不是「AI導入率」。而是企業能否把:
人才 × 數據 × 流程 × AI × 商業模式
重新組合成一套競爭者不容易複製的能力。
對大型企業而言,可能是把AI連結企業資料、跨部門流程與全球供應鏈,形成數據驅動的全球資源配置能力;對中小企業而言,則不必複製大型企業的轉型方式,而可以從市場分析、客戶開發、選品與跨境通路等最接近營收的場景開始,以「Think big, Start small, Act fast」快速驗證,再逐步累積資料、流程與人才能力。
所以,當AI逐漸成為標配,企業下一步或許不該只是繼續問:
「我們還可以導入什麼AI?」
而應該開始問:「當競爭對手也擁有相同的AI,我們還能為市場創造什麼別人無法取代的價值?」
AI本身不會是長久的競爭優勢;能否把AI內化於營運,轉化為市場洞察、決策品質與新的商業價值,才可能真正決定臺灣貿易企業下一個20年的競爭位置。