三個月看成果、降低導入風險：今年企業最剛好的 AI 契機
這幾年大家口中都在喊 AI，但 JustSyn 在協助企業評估導入時， 最常聽到的，不是技術問題，而是老闆們一句很直接的心裡話：
我不是抗拒 AI，我只是要確定：做了看不看得到成效？、這筆錢花得值不值得？
這句話很實在，也說出了大多數企業的焦慮——大家不是不想轉型， 而是不想再踩一次「做了一年、錢也花下去、成果卻看不太出來」的坑。
為什麼今年企業主都在看這項補助？因為它解決的剛好就是「風險」與「成效」兩件事
也因此，2025 最受到企業主討論的補助之一，就是 「114 年度促成 AI 解決方案價值擴散申請作業」。
對企業來說，它不只是一筆補助，而是一個最剛好的時機點： 可以用相對低風險、短週期，在 8–12 週內做出一個真的看得見成效的 AI 專案。
換句話說，這不是「做 AI 看起來很前瞻」，而是 「做完真的能馬上看出差異」 的補助機會。
可以用較低風險、短週期做出「第一個真的看得見成效的 AI 專案」的契機。
JustSyn 趨勢觀察：2025 三大 AI 產業推動變化：都很務實，也很直接
1. 企業不再想做「一年大型專案」，而是希望 8～12 週就看到感覺
在過去一年裡，JustSyn 進到許多企業協助評估導入時，只要聊到時間軸，
幾乎所有老闆都會說：
「不要給我搞一年，我等不下去啦。三個月給我看結果，這才是我要的。」
所以今年的企業在 AI 上的態度非常務實：
- 三個月內要看得到效率提升或成本下降
- 最好有清楚得不能再清楚的指標（例如退貨率、時數、產能）
- 做完能不能複製到第二個據點？第三個據點？
這次補助的架構正好是這種「短週期＋看得到成果」的導入模式，
等於提供企業一個低風險的試金石。
2. 多數企業不是不知道 AI，而是不知道「先從哪裡下手」
我們在企業工作坊裡最常被問的，是這種非常生活化的問題：
「我們到底是要從客服開刀，還是從倉儲、產線、門市開始？」
再不然就是：
「我們現在這些資料，真的夠 AI 用嗎？會不會做到一半才發現不夠？」
JustSyn 的經驗是，最穩健的做法是從企業當年的營運 KPI 回推題目，例如：
- 交期壓力大 → 看排程、檢驗、換線流程
- 人力吃緊 → 看客服、內勤行政、盤點、對帳
- 客訴偏高 → 看售後、投訴處理、查詢流程
從 KPI 找題目，永遠比「從技術找題目」更穩、更快落地。
3. AI 不只要能做，更要能「複製、擴散」才算真的有價值
現在的企業主問問題已經很直接，像這樣：
「好，就算第一家店做成功，那第二家、第三家能不能照樣複製？」
「做完能不能真的變成公司對外合作的產品？」
因此，今年補助的審查重點，也特別強調：
可複製、可擴散、可商轉。
這與我們在市場看到的企業期待完全一致。
計畫總覽：企業主只需要掌握以下幾個關鍵
補助上限：每案最高新臺幣 300 萬元
補助比例：不得超過總經費 50%（企業需負擔至少一半）
執行期限：最晚至 115 年 3 月 31 日前完成
申請方式：全程線上申請與電子簽章，不收紙本申請
對企業主來說，你可以把這次補助想成：
「用政府的錢分擔一半風險，先做一次 AI 小型驗證。」
補助兩大類型：先搞清楚你站哪一邊（非常重要）
類別一｜需求導向（企業主主導的 AI 導入）
適合的企業：
- 營運上有明確痛點（例如：交期、退貨、客服量、盤點壓力）
- 有真實場域可以落地（工廠、門市、倉儲、客服中心）
- 從沒做過 AI，但想嘗試「一次真正有感的導入」
企業主容易遇到的真實問題（以下皆為常見原話）：
- 「我們到底要先做哪一題？」
- 「我們資料到底夠不夠？」
- 「三個月真的做得出來嗎？」
- 「現場會不會反對？」
這類補助最貼合這些需求：可以用 2 個驗證情境做快速試點，
又能拿到補助降低風險。
類別二｜解決方案產品化（AI 新創或系統商主導）
適合的業者：
- AI 新創、資服業者、系統整合商
- 已經有 AI 產品雛型，需要跨 2 家企業驗證與產品化調整
企業端常見的真實問題：
- 「我們能不能用這次專案，搶先體驗新產品版本？」
- 「可以用補助降低導入成本嗎？」
- 「如果未來要全面導入，我們能不能先用這個案子確定可行？」
審查委員真正會看什麼？（千萬不要只有包裝）
1. 計畫內容（佔 50%）
- 痛點描述是否像真的在實際場域會發生的事，而不是包裝性空話
- 驗證情境是否具體、有可行性
- 指標是否量化，而不是「預期會變好」這種模糊字眼
2. 執行能力（佔 15%）
- 團隊是否做過類似專案
- 是否明確寫清楚誰負責什麼
- 對資料與資安的基本處理方案是否到位
3. 推動效益（佔 35%）
- 成果能不能用數字證明
- 可不可以複製到其他部門或其他據點
- 有沒有擴散價值，不只是服務一家公司
給企業主的三項最重要建議
1. 題目一定要選「企業真的在痛」的，而不是外面看起來很亮的
在實際走進企業的會議室時，JustSyn 很快就能感覺到大家真正焦慮的是哪一塊。
那些真正的痛點，通常不是什麼高深的技術問題，而是每天都在壓著團隊喘不過氣的指標。
比方說，某零售主管在週會上就很直白地說過：
「客服真的快撐不住了，你去現場看一下就知道。如果這一題不先救，我們後面什麼流程改善都推不動。」
另一家電商的營運長也曾坦白表示：
「退貨量這樣增加，我們的獲利全部被吃掉。不先把這件事處理好，其他專案看起來再漂亮也只是紙上談兵。」
這些對話沒有任何技術名詞，卻非常清楚地指出了：
哪一題如果不解決，整家公司今年都不會好過。
我們在專案裡看到一個很一致的現象：
題目越貼近這種「每天會被拿出來講」的痛點，團隊就越願意投入，
也越容易在短期內做出實際看得到的差別。
2. 驗證情境愈早想愈好，最好在專案第一天就把方向講清楚
題目選好之後，下一個關鍵問題其實不是「技術能不能做」，而是：
「我們最後要靠什麼來判斷，這件事有沒有做好？」
如果這個問題沒有在一開始說清楚，後面的狀況往往就會變成：
指標一直改、報表一直重做、每個人心裡都有不同版本的「成果想像」。
相反地，只要一開始就把驗證情境定清楚，專案的推進會順暢很多。
常見而且實用的做法包括：
- 導入前 vs 導入後：看效率、工時、錯誤率、退貨率有沒有改善
- A 工廠 vs B 工廠：同一流程在不同場域能不能複製成功
- 實驗門市 vs 控制門市：顧客反應、同仁負擔有沒有明顯差異
重點不在於形式，而在於：「大家是不是都知道，最後要用哪一組差異來說服自己、說服審查委員、說服公司裡的其他人」。
從 JustSyn 的角度看，第一步選題是方向，第二步驗證情境就是速度。
方向對了、速度有了，後面的細節才有調整空間。
3. 合作夥伴要找「聽得懂你產業」的，而不是只會講技術的人
很多企業主在談起過去的導入經驗時，都說過類似的一句話：
「我不是要最炫的 AI，我是要最懂我流程的人。」
技術可以很漂亮、簡報可以做得很完整，但如果對產線現場、門市日常、
客服節奏沒有感覺，再厲害的模型也很難真正落在每天的作業流程裡。
那些最後能把 AI 專案做完、做好、做穩的團隊，通常具備幾個共同特徵：
- 聽得懂你講的「痛點」在流程圖上的哪一段
- 願意陪著你把資料、流程拆開來看，而不是只談技術名詞
- 知道現場的人在哪些點會卡關，提早幫你想好替代做法
所以挑合作夥伴的時候，一個很簡單的檢查方式是：
看對方能不能把你的流程講得比你還清楚。
JustSyn 在這點上非常堅持，因為我們看到太多例子證明：
能落地的合作夥伴，永遠比會說技術術語的夥伴重要得多。
補助不是目的，而是讓企業「低風險試轉型」的最好機會
企業主真正不怕 AI。怕的是做一做看不到結果，浪費時間與資源。
這次補助提供的，是一個：
- 風險可控（政府分攤 50%）
- 時間明確（3 個月看成果）
- 對未來 AI 佈局有指標性
若你今年正打算推動第一個 AI 導入，這是一個非常適合啟動的時機點。
若您的企業正思考題目設定、跨域合作、或補助計畫的策略規劃，歡迎加入
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註：本文為 JustSyn 研究觀點之專業報導，非官方公告；實際申請規定以各主管機關公告為準。
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