從石化工安到金融治理：AI落地走向流程與平台

2026-10-27｜產業案例與產品

近期台灣石化場域與國際金融業的 AI 案例，分別把技術用於高風險作業與跨市場管理。共同啟示是，導入重點不只在模型能力，更在於如何嵌入流程、管理風險並衡量成效。

本文重點

AI導入正從「能不能做」轉向「怎麼進入日常作業、如何安全擴大」。台灣石化場域的案例，把連網與 AI 用於高風險巡檢、清潔等任務；國際金融業 Manulife 則推出企業 AI 平台，讓經審核的應用能在不同團隊與市場間延伸。兩者提醒主管：技術之外，流程設計與治理同樣是落地關鍵。

《新電子科技雜誌》10 月 22 日報導，中華電信以 5G專網結合邊緣AI，支援石化廠區影像與感測資料傳輸。報導指出，較大的傳輸頻寬可支援多路高畫質影像與感測器；機器手臂等設備則可進入高風險區域，由人員遠端操作，或由系統辨識並回傳資料。搭配 UWB（超寬頻）定位設備，也可用於人員位置管理。

同一篇報導也提到，石化廠面積廣，全面鋪設光纖或 Wi-Fi 可能需要較高施工成本，因此專網與邊緣運算提供另一種部署思路。要注意的是，這些技術帶來的是風險管理與作業方式的改善機會，不應把「零工安風險」當成可以保證的結果。

Manulife 於 10 月 13 日宣布推出自有 Enterprise AI Platform（企業 AI 平台），提供企業團隊建置、部署及管理 AI 應用的共同環境。依公司公告，團隊可以重複使用已審核與核准的應用，並透過共同基礎支援安全、風險與治理控管，減少各團隊重複開發及審查的時間。

這項發布的重點不在推出一個新模型，而是建立支援多個 AI 應用的組織底座。Manulife 表示，平台將協助其在不同市場擴大應用，同時回應各使用情境的需求；公告未提供平台上線後的量化效益，因此不宜將預期效益視為已驗證成果。

兩個案例分別處理「現場作業」與「企業管理」：石化應用必須把通訊、感測、設備和人員安全整合起來；金融平台則著重於讓應用在共同規範下重用、擴展。這也說明，AI 不是單獨採購模型就能落地，常須連同既有系統、工作流程、權限和責任分工一起設計。

對台灣企業及公部門而言，這兩種路徑都值得參考，但導入條件不同。現場型應用要先盤點網路涵蓋、設備相容性、作業安全與人工接手方式；平台型應用則需建立應用審核、資料存取、風險管理與持續監控機制。若只追求快速上線，卻沒有明確責任人和成效指標，既難以確認投資是否值得，也容易讓試辦停留在展示階段。

源智匯股份有限公司提供 System Integration 合作、Software Vendor 合作、顧問服務與專案管理等服務；這些合作模式反映 AI 導入往往需要技術、流程與專案管理共同配合。企業可依問題規模選擇合作方式，但仍應以自身需求、資料條件與風險要求作為決策基礎。

一、先選定具體流程問題，例如高風險區巡檢或跨部門重複開發，設定導入前的基準與可追蹤指標，不要只以「使用了 AI」作為成果。

二、先做小範圍試辦，確認網路、設備、資料品質及既有系統能否配合；對涉及人身安全或重要決策的流程，保留人工確認、異常通報及停止機制。

三、建立共用治理規則：記錄資料來源、使用權限、應用版本與審查結果，並明定維護及事故處理責任。若要跨單位複用，先確認資料與法規條件允許，再擴大範圍。

四、試辦結束後檢視實際成本與效益，包括工時、作業風險、錯誤處理及維運負擔；達到預設門檻再擴大，未達標則調整流程或停止。務實的 AI 導入，不是一次買進最多工具，而是讓每個應用都能被驗證、管理並持續改善。

不能保證消除風險。相關技術可支援遠端作業、辨識與監控，仍須搭配安全程序及人工應變。

公司公告將其定位為建置、部署及管理 AI 應用的共同平台，不是新模型。

事先訂定流程指標，試辦後檢視成本、效益、風險與維運負擔，再決定擴大或調整。