產業案例, 觀點 生成式AI加速金融業變革 信任依舊是最大挑戰 近來金融業的挑戰主要集中在幾個面向：人才培育不足、風險控管困難，以及導入成本偏高；值得注意的是，治理與問責機制仍是金融業的核心挑戰。除了內部組織架構外，調查發現仍有三成以上的金融機構會將AI導入工作委外，使得外包廠商也成為治理體系的一環。如何確保隱私與客戶權益、公平競爭、透明性與可解釋性，逐漸成為業界最受關注的議題。
產業案例, 人才培育, 觀點 台灣智慧製造關鍵字：人才、流程、跨部門協作 製造業導入 AI 的一大挑戰，來自於員工對於AI的焦慮感 。例如傳統的電焊與組裝工人與新世代的 AI 工程師間存在巨大的鴻溝，雙方語言不通，甚至會產生「這是要監督我、操控我」的抗拒心理 。
智慧醫療, 產業案例, 人物訪談, 觀點 公私協力 打造智慧醫療資料治理架構 從兩種不同資料治理路徑可以看出，一個具公信力的諮詢單位是不可或缺的。唯有透過良好的對話機制，讓相關數據獲得社會共識與公信力認證，才能實現醫療數據治理的落地。
智慧醫療, 產業案例, 觀點 從深度學習到信任：醫療AI落地的關鍵思維 許多人談到數據保密時，直覺想到的是採用「本地部署」。但真正的爭議點在於「信任」與「治理」，這正回應了各國人工智慧相關法案所關注的「負責任的AI（Responsible AI）」。醫療數據在被二次或多次利用時，是否合規、合乎倫理，以及醫院在使用AI模型時，能否有即時的回饋機制，都是亟待解決的信任問題。
新創, 產業案例 看矽谷 YC S25 入選新創 掌握全球 AI 應用趨勢 矽谷最受關注的孵化器YC（Y Combinator）在2025年進行了重大變革，將育成計畫從原先的一年2期增加為4期，每季皆舉辦。這個過去由OpenAI的Sam Altman擔任董事會主席、曾經培育出Airbnb、Dropbox、Stripe、Coinbase等獨角獸的矽谷頂級育成中心，在AI時代中的一舉一動都受到注目。
智慧醫療, 產業案例, 觀點 醫療 AI 的「入流」挑戰：深度簡化 贏得信賴 醫療AI的發展面臨漫長驗證、法規模糊與數據治理的重重挑戰，要讓AI真正「入流」醫療體系，必須從「深度學習」（Deep Learning) 轉向「深度清理」(Deep Cleaning)，透過簡化流程、優化工作流，才能贏得醫護人員的信任。
新創, 產業案例, 觀點 從品質檢測出發，解構AI導入挑戰與實務解方 隨開源模型成熟、資料隱私需求提升，以及企業內部數據與流程的專屬性等原因， AI 將逐步從雲端逐漸走向地端（Edge）。因此，協助企業實現「模型主權化」、「流程整合」與「成本可控」是重要目標。
新創, 台灣AI生態系地圖, 產業案例, 觀點 AI 服務商來解題》讓經驗說話、讓決策可計算：優智能用最佳化解決製造業痛點 在製造業與半導體產業中，無論是電路設計、布料裁切、產品選型到機台參數調整，都潛藏著關鍵的「最佳化問題」，也就是如何在多重限制條件下，找出最適組合，以達成效能最大化與成本最小化。這些問題看似技術性的數學題，實則是現場工程師每天面對的實務挑戰。
AI Agent, 產業案例, 觀點 J.P. Morgan 如何打造 AI 代理人？「痛點」就是重點 根據團隊的說法，J.P. Morgan 私人銀行部門為投資研究團隊開發的「Ask David」AI Agent，已完成落地，能夠直接服務於財富管理顧問們。在 LangChain 的大會上，J.P. Morgan 的團隊介紹了他們是如何打造一個 AI Agent，讓人一窺全球頂尖的金融機構是如何實現AI落地的。
