資料科學, 趨勢 從工作流萃取數據價值，才能讓 AI 真正好用 工作流（Workflow）是近來討論 AI 應用時頻繁出現的詞，但究竟指的是什麼？假設今天有客戶來議價或詢價，資深業務通常能憑藉過去的經驗，來決定下一步的報價策略。這種透過既有資料或經驗，看穿客戶意圖、進而調整應對策略的過程與模式，就是業務腦中的「工作流」。
AI City, 數位轉型, 趨勢 從困境到落地：雲林 AI 轉型的實踐與未來想像 雲林從一開始就不走個別標案的模式，而是以生態系的概念出發，先把大腦建起來，釐清整體架構，再有策略地招募合適的夥伴共同參與，各局處也在這個共同架構下逐一實踐。
人才培育, 生態系, 人工智慧, 趨勢 台灣AI關鍵轉捩點 人才認定指引3.0為產業提供方向 數位發展部數位產業署19日召開記者會發布「AI 產業人才認定指引 3.0」，新增「AI 治理素養」與「AI 協作與開發」兩項能力，並攜手人工智慧科技基金會（AIF）、 Hahow、台灣人工智慧學校等生態圈夥伴，將指引從企業與求職者、培訓與認證機構參考的共通基準，進一步落實到產業工作場景。
資料科學, 趨勢 縣市平均值背後的台灣：高齡化社會風險地圖（下） 台灣自2025年正式邁入超高齡社會，65 歲以上人口占比突破 20％。但高齡化風險到底是什麼？在不同的國家、地區，受到產業結構的影響，從來就沒有統一的標準答案。然而，運用資料科學與AI技術，可以讓我們更清楚貼近高齡風險社會的真正樣貌。
資料科學, 趨勢 縣市平均值背後的台灣：高齡化社會風險地圖（上） 台灣自2025年正式邁入超高齡社會，65 歲以上人口占比突破 20％。但高齡化風險到底是什麼？在不同的國家、地區，受到產業結構的影響，從來就沒有統一的標準答案。然而，運用資料科學與AI技術，可以讓我們更清楚貼近高齡風險社會的真正樣貌。
主權AI, AI治理, AI City, 趨勢, 人工智慧 資料孤島、法規滯後與 SI 能力缺口，AI City三大核心挑戰 人工智慧科技基金會於月初召開專家會議，邀集產官學研各界領袖，針對當前台灣推動轉型時的核心痛點，包括資料開放、算力分配及跨局處協作等轉型痛點，試圖在數位轉型的下半場，為台灣勾勒出更具競爭力的生態系藍圖。
AI City, 主權AI, 智慧城市, 數位轉型, 趨勢 捷克、波蘭如何透過 AI 實現數據主權與治理進化 從城市治理的角度來看，技術導入往往不是最大的挑戰，治理結構才是關鍵。捷克貿工部智慧城市特使 Miroslav Scheiner 直言，若無法解決行政體系末端的執行斷層，再宏大的 AI 願景都將淪為空談。
台灣產業AI化調查, 產業案例, 趨勢 2026 台灣產業的 AI 焦慮與轉型盲點 根據2026年的調查顯示，多數企業主最迫切希望透過 AI 解決的是「成本與人力瓶頸」問題， 例如減少重複性勞動、降低出錯率、或緩解人力短缺壓力。調查也揭露部分企業仍處於「無法準確定義痛點」階段，甚至已成為企業無法落實 AI 應用、跨越轉型門檻的最大阻礙。
AI City, 主權AI, 趨勢 如何以台灣經驗打造「主權 AI」與「永續韌性」兼具的 AI City AI 正全面驅動全球城市邁向數位與淨零轉型。根據 Stratistics MRC 數據顯示，全球智慧城市 AI 市場規模預計於 2032 年達到 1,579 億美元，複合年成長率高達 19.3％。面對這波龐大商機，台灣如何憑藉硬體實力、完整的半導體生態系及豐富的實務經驗，成為協助全球城市建構安全、永續未來的關鍵力量？
