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。

不過，從企業自評的AI整備度來看，目前仍以「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。這項落差顯示，會使用生成式AI已逐漸成為基本能力。下一階段的差距，將取決於企業能否把個人使用的工具，進一步整合進組織流程與經營決策。

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。競爭對手也能使用相同的AI工具，單純依靠速度所形成的優勢，勢必愈來愈難維持。

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。

企業雖普遍認為AI將改變2050年的貿易模式，對自身角色的想像卻仍多半延續現有的市場開發、採購與供應鏈職能。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。

當AI逐漸成為標配，企業除了評估還能導入哪些工具，更應重新盤點自身能為市場創造哪些難以取代的價值。

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