破局 95% 落地失敗率：台灣零售業 AI 轉型的深度審思

前言

　　翻閱《商業周刊》封面專題《晶片全球第一，國力為何輸新加坡？》，其中引述 Google 前董事長 Eric Schmidt 觀點：「台灣擁有驚人的硬體實力，軟體應用能力卻亟待提升」。《AI 國力報告》進一步指出，AI 時代的競爭不只是技術較量，更是全民 AI 應用能力的比拼₍₁₎。

　　這一現狀在產業層面尤為突出 —— 財團法人人工智慧科技基金會（AIF）與美國高通聯合發布的《2025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引》顯示，台灣約七成企業對 AI 僅停留在初步認知階段（Unknowing 與 Conscious 階段），僅三成能進入實作並放大應用價值（Ready AI 與 Scaling AI 階段）₍₂₎，零售業受此結構性瓶頸影響最深。

　　與此同時，《遠見雜誌》8 月號援引麻省理工學院《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 狀況》報告₍₃₎，揭露殘酷現實：企業在 AI 專案上重金投入、推進試驗，卻有高達 95% 最終失敗。作為便利商店密度全球第二₍₄₎、本土中小企業占比超 60% 的零售市場₍₅₎，台灣零售業一面面臨「大型企業組織慣性鎖死 AI 價值」，一面遭遇「中小企業資源匱乏與 AI 認知不足卡頓轉型起步」，唯有雙向破解兩類主體核心痛點，才能穿越失敗迷霧。

一、大企業之困：「部門牆」+「人才缺」，雙重桎梏鎖死 AI 價值

　　台灣零售大企業手握充足 AI 預算與技術採購能力，卻常陷入「AI 系統成擺設」的怪圈。KPMG 數據顯示，2024 年 56% 的零售企業已部署 AI 工具（如銷量預測、智慧導購）₍₆₎，但僅 8% 能實現「技術落地產生實際效益」₍₇₎。

　　這一困境的核心，是根深蒂固的「部門牆」與產業共性短板的疊加 ——AIF 調查顯示，台灣企業「產業 AI 化指數」中「人才培育」僅得 31.5 分，47% 企業尚未規劃 AI 人才發展策略，複合型人才缺失進一步放大了組織壁壘的影響。

　　2024「天下經濟論壇」聚焦管理議題時，與會者強調：企業轉型不能獨尊短期績效；台灣大學管理學院名譽教授李吉仁也指出，企業轉型失敗往往不是因為技術，而是組織跟人出問題₍₈₎。

　　所謂「部門牆」，本質是「部門利益優先」的組織慣性：線上電商部不願同步會員數據給線下門店，導致 AI 導購無法識別顧客消費偏好；採購部庫存數據與門店銷售數據脫節，使 AI 庫存預測頻現「缺貨與積壓並存」；部分財務部因「數據安全」拒絕開放費用數據，讓 AI 成本分析淪為空談。

　　而「人才缺」讓問題雪上加霜：即便購買先進 AI 系統，也缺乏能協調跨部門數據、優化模型參數、聯動業務落地的複合型人才，最終系統淪為「技術擺設」。

　　典型案例：台灣某生鮮超市曾投入 2000 萬元新台幣搭建「AI 生鮮庫存優化系統」，目標將生鮮損耗率從 18% 降至 12%。但項目推進中，「部門牆」導致系統僅接入採購部「計劃進貨量」，未同步門店「即時銷售與臨期處理數據」；且缺乏「生鮮業務經驗 + AI 模型調優能力」的人才，無法修正預測偏差 —— 夏季西瓜因預測過量折價清貨，葉菜類因預測不足頻繁缺貨。最終系統上線 6 個月，損耗率僅下降 1.2%，遠低於預期。

　　拆「牆」補「才」的核心，是讓 AI 從「部門獨角戲」變為「全鏈路協同工具」，通過組織重構、數據打通與人才補位釋放跨部門價值：

1. 組建跨部門 AI 專案小組

由 CEO 或高階主管牽頭，成員涵蓋業務端（門店、採購、電商）、技術端（IT、數據團隊）、職能端（財務、HR），並納入「AI 業務分析師」，明確「AI 目標優先於部門利益」。例如筆者曾帶領台灣團隊成立「數位供應鏈小組」，搭配專職 AI 運營人才整合多部門數據，最終實現單店補貨準確率提升至 92%，缺貨率下降 35%。

2. 搭建 AI 數據中台穿透數據孤島

將會員消費、門店銷售、採購庫存、行銷活動等核心數據歸集到企業級數據中台，通過數據治理形成標準化「數據資產」。遠東百貨 2022 年搭建「零售 AI 中台」後，整合線上瀏覽、線下試穿與會員偏好數據，並維護數據質量，使 AI 智慧推薦準確率從 25% 提升至 80%，線上復購率增長 22%₍₉₎。

3. 用考核機制倒逼協同與人才培育

一方面將「跨部門 AI 協同成效」納入 KPI（如採購部考核「AI 庫存預測數據及時性」，門店部考核「AI 會員識別使用率」）；另一方面劃定「AI 人才培育基金」，與本土高校或培訓機構合作開展「零售 AI 實戰培訓」。台灣南部某區域連鎖超市透過這一調整，3 個月內實現 90% 部門數據互通，AI 銷量預測誤差率從 28% 降至 15%，同時培養出 8 名 AI 專案業務骨幹。

二、中小企業之難：「資源缺」+「認知弱」，雙重門檻卡殼 AI 起步

　　與大企業不同，台灣中小零售企業（如社區便利店、小型生鮮店、特色專賣店）的 AI 轉型往往「邁不出第一步」。PWC 與資策會調查顯示，45.5% 台灣企業將「投入資金無預期成效」列為轉型最大障礙₍₁₀₎；而「對 AI 技術（尤其是邊緣 AI）的認知空白」更讓轉型路徑偏離 —— 有限預算難承擔百萬新台幣的 AI 系統，缺乏專業人才導致「買了系統不會用」，且現金流壓力讓「投入 AI」成為「風險大於收益」的選擇。

　　這種困境是「生存優先」下的妥協與「認知不足」下的盲目跟風：小型便利店仍在憂慮「訂單量能否覆蓋租金」，投入 50 萬新台幣採購 AI 會員系統、招聘年薪 60 萬的 AI 運維人員並不現實；更普遍的問題是，多數中小企對 AI 認知停留在「雲端生成式 AI」，忽視 AIF 強調的「邊緣 AI 機遇」—— 依托台灣半導體與 ICT 生態，邊緣 AI 可在 POS 機、智慧貨架等終端實現低延遲、低成本應用，恰恰契合中小企需求。

　　典型案例：台灣南部小型生鮮店聽說「AI 能降損耗」，花 30 萬新台幣購買傳統雲端庫存管理系統，卻因不懂操作、無力承擔雲端費用，最終靠人工錄入數據，系統淪為「打卡工具」；北部某本土服裝店跟風做「AI 直播帶貨」，投入 20 萬搭建直播間，因缺乏「AI 用戶畫像分析」認知，無法精准觸達客戶，3 個月僅賣出 3 萬元貨物，加劇現金流壓力。

　　補「資源」、強「認知」的關鍵，是避開「大而全」陷阱，走「輕量化、低成本、強適配」路徑，借力 AIF 資源與台灣產業優勢實現「即插即用」：

1. 選邊緣化輕量工具替代重型系統

依托台灣半導體與 ICT 生態，優先選擇終端運行的低成本、易上手 SaaS 工具或低程式碼平台，無需高昂雲端費用。例如中小便利店可用「某 POS 智慧系統」（年費 2-5 萬新台幣），自帶簡易 AI 銷售分析功能；小型生鮮店可用「台灣某市集版 AI 庫存表單」（月費 0.5-1 萬新台幣），店員自主錄入數據即可生成「補貨提醒」。某台南小型生鮮店透過這一方式，僅花 1 萬新台幣就將生鮮損耗率從 20% 降至 14%，客戶投訴率下降 50%。

2. 借外部生態補資源與認知缺口

一方面申請台灣「中小企業數位轉型補助」—— 根據 2025 年經濟部門政策(11)，中小零售企業採購 AI 工具可獲 30%-50% 費用補助，某高雄社區便利店申請補助後，購買 AI 智慧貨架僅自付 8 萬新台幣（原成本 16 萬）；未來可接入 AIF 等機構支援體系，透過《AI 應用指引》與中小企 AI 平台工具，明確「零售 AI 落地路徑圖」，在低門檻場景（如分析會員消費習慣）體驗 AI 價值。

3. 抓單點突破替代全面轉型

聚焦「影響現金流的痛點場景」（如庫存滯銷、會員流失），優先解決「快速見效」的問題，契合 AIF「依企業成熟度階段性導入 AI」的主張。例如小型便利店先做「AI 熱銷商品預測」（用 POS 數據優化備貨），而非全鏈路 AI 供應鏈；小型餐飲零售先做「AI 會員社群運營」（用 Facebook 或 Line 結合簡易 AI 推送個人化優惠），而非盲目上線智慧點餐系統。某台中連鎖奶茶店先優化 AI 會員積分體系，3 個月內會員復購率提升 25%，後逐步引入 AI 線上點單，轉型風險與成本大幅降低。

三、殊途同歸：台灣零售業 AI 轉型的底層邏輯與機遇

　　無論大企業拆「部門牆」補「人才」，還是中小企業補「資源」強「認知」，台灣零售業 AI 轉型的核心從未變過 —— 以業務價值為導向，讓 AI 服務於零售本質（高效服務消費者、優化經營效率），而非讓零售遷就 AI 技術。

　　更重要的是，台灣零售業擁有獨特的「邊緣 AI 機遇」：AIF 與高通調查指出，台灣全球領先的半導體、電子製造供應鏈與成熟 ICT 生態，可幫助企業快速整合 AI 晶片、終端產品與服務，實現邊緣 AI 商業化；加之模型蒸餾技術縮小終端與雲端算力差距，AI 已能在 POS 機、車載設備等終端熟練完成任務，這正是破解「成本高、落地難」的關鍵。

　　對大企業而言，拆「牆」是為了讓 AI 跨鏈路解決「庫存周轉慢、會員復購低」等問題；建數據中台、補複合人才，是為了讓邊緣 AI 在終端快速調用高質量數據，實現「門店即時補貨預測」「會員到店即時推薦」。對中小企業而言，選輕量化工具是借助半導體優勢實現「低成本落地」；抓單點突破是透過「小成功」積累轉型信心與認知。

　　MIT 報告中 95% 的失敗案例，本質都是「脫離業務談 AI」或「忽視本土產業優勢」：大企業沉迷「AI 系統先進度」，忽略「部門牆」與「人才缺」導致數據無法流通；中小企業跟風「AI 熱門概念」，沒意識到「邊緣 AI」才是契合自身的本土機遇。例如上海盒馬「三級智慧決策體系」（門店端 AI 補貨、區域端 AI 調貨、總部端 AI 預測）、沃爾瑪「AI 生鮮損耗管控」的成功，核心都是「先找痛點，再用匹配技術解題」，並借力本地產業生態。

結語

　　台灣零售業正站在 AI 轉型的「落差十字路口」：一邊是麥肯錫預測的 6600 億美元全球零售 AI 增量市場₍₁₂₎，一邊是 95% 的落地失敗陷阱；一邊擁有全球領先的半導體與 ICT 生態，一邊面臨「應用能力不足」的產業短板。正如 AIF 執行長溫怡玲所言：「面對全球貿易秩序重構，台灣各產業若要在不確定性中保持競爭力，現在正是加速導入 AI 的關鍵時刻，不能再觀望等待」。

　　對大企業而言，破局關鍵是「拆牆通數據、補才用 AI，抓邊緣機遇」；對中小企業而言，核心是「借生態降成本、強認知快落地，享本土優勢」。唯有放下對「技術先進度」的盲目崇拜，回歸零售本質，並激活台灣「硬體強、生態全」的獨特優勢，台灣零售業才能突破 AI 轉型困局，將「硬體優勢」轉化為「AI 應用優勢」，抓住數位時代紅利。

【註】

1. 商業周刊第 1975 期，《晶片全球第一，國力為何輸新加坡？》2025-09-18
2. 財團法人人工智慧科技基金會（AIF）× 美國高通公司《2025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引》2025-04-17
3. 遠見雜誌，《麻省理工報告：95％企業導入 AI 都失敗，誰活在平行時空？》2025-08-27
4. 工商時報，《2023 業績 4 千億創新高 台便利店密度全球第二》2024-03-16
5. 經濟部《2024 年中小企業白皮書》2024-11
6. KPMG《智慧零售調查》2024-07
7. KPMG《2024 消費與零售業 CEO 前瞻大調查》2024-12
8. 天下雜誌第 803 期，《七成企業轉型失敗 韌性管理，預備未來》2024-07-22
9. Ithome，《打造五大中臺連接數據流，Sogo 用 IT 疏通內外流程》2024-06-21
10. PWC《臺灣企業轉型現況及需求調查》2024
11. 經濟部《2024 年中小微企業振興經濟懶人包》2024-11
12. Ettoday 財經雲，《AI 掀起新零售革命！專家掌握 5 大應用面引爆千億美元商機》2024-06-13