「ESG遠見共好圈」於4月22日世界地球日，舉辦「AI x ESG 趨勢論壇」。蘇義傑攝
在聯合國與世界經濟論壇（WEF）將AI視為推動SDGs的重要引擎之際，歐盟「雙軸轉型」概念已成國際共識。企業若只由單一部門推動ESG或數位，難以產生系統性效益，如何透過跨部門整合，在風險與機會交錯的新時代中，建立真正的競爭優勢？
為了解決傳統永續治理中常見的數據破碎化、極度耗費人工以及龐大的合規壓力等痛點，「ESG遠見共好圈」於4月22日世界地球日，舉辦「AI x ESG 趨勢論壇」，由學界、顧問與科技業三方視角，解析AI如何從概念走向治理，再落實到產業現場。
「AI轉型要成功，你的數位基礎也必須要做得很精采，你的雲端、數據等完備度都做好了，AI轉型才會跑得動。」《遠見》社長楊瑪利在開場致詞指出，數位轉型未來會像水電一樣，成為每家企業不可或缺的基礎設施，而真正能拉開市場競爭力差距的終極武器，其實是「AI 轉型」。
楊瑪利回顧，自2021年設立《數位轉型鼎革獎》後，企業早已意識到數位化能加速ESG落地，除了過去頒發ESG特別獎外，今年更推出「雙軸轉型獎」，明確將數位與永續視為同一體系。楊瑪利強調，企業若只由單一部門推動ESG或數位，難以產生系統性效益，唯有跨部門整合，才能在風險與機會交錯的新時代中，建立真正的競爭優勢。
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AI減碳雙面刃，效率放大器還是耗能巨獸？
「AI本身不會直接減碳，甚至可能增加用電，但它能加速原本難以發生的減碳行動。」中華經濟研究院綠色經濟研究中心副主任劉哲良指出，AI更像是「系統放大器」，而非單一減碳工具。他以「助理教練」比喻，強調AI並不創造減碳成果，而是放大企業既有制度與能力，降低執行阻力。
他分析，企業減碳推動受阻，關鍵在於「資訊不完全」與「協調成本過高」。隨著組織規模擴大，跨部門整合困難，使許多可行方案無法落地。AI的核心價值，正是在於補足資訊落差、強化協同效率，讓減碳行動得以真正發生。
為釐清AI如何發揮「放大器」角色，劉哲良進一步拆解其三大運作機制。首先是「優化」，AI可挖掘企業過去難以掌握的效率空間，例如透過即時調整建築空調或製程參數，減少資源浪費。在部分案例中，材料使用可降低約15%，並同步轉化為能源節省與成本效益，直接改善營運效率。
其次是「協調」。在能源轉型過程中，電力系統將更依賴間歇性的再生能源，供需匹配難度提升。AI可跨場域整合分散的能源數據，進行更精準的即時調度，提升整體系統運作效率，降低運作混亂。
第三則是「可視化」。針對企業過去難以掌握的排放來源，如範疇三或甲烷等分散型排放，AI可將零散數據轉化為可追蹤、可查核的資訊，協助企業建立更完整的碳管理基礎，補足原本「看不見」的管理缺口。
不過，「AI效果高度依賴組織體質，」劉哲良進一步指出，同一套技術放在不同公司，結果會完全不同，若企業原有數據品質不佳、治理架構鬆散，AI只會放大缺點，而非創造價值。
劉哲良同時提醒，AI系統本身就是一頭「高耗能巨獸」，其運行用電與硬體製造所帶來的隱含碳排放不容小覷。若企業盲目建置大型伺服器，可能導致範疇二的碳排數據瞬間飆升數倍。
因此，企業在導入AI時，應回到整體碳管理視角進行評估。劉哲良強調，判斷AI是否具備永續價值，關鍵在於其「淨減排效果」，只有當AI所帶來的系統性減碳效益，高於其自身運作所產生的碳排放，導入才具實質意義。否則，僅是將排碳壓力從業務端轉移至IT基礎設施，難以達到真正的減碳目標。
告別綠色沉默，淬鍊ESG合規負擔為競爭資產
隨著國際氣候法規持續收緊，ESG資訊揭露已從過去偏向企業自願的形象管理，轉變為可被查核、甚至需承擔法律責任的監管體系。安永台灣ESG策略與永續發展執行副總經理林群堯指出，在此趨勢下，企業對外溝通正陷入兩難。
林群堯觀察指出，過去企業為強化品牌形象，容易誇大環保作為，進而落入「漂綠（Greenwashing）」風險；但隨著監管強度與訴訟風險提高，不少企業又轉而採取「綠色沉默（Greenhushing）」，即使已有實質行動，仍傾向保守揭露。「市場已經不再為單純的敘事買單，企業的永續溝通必須轉向以實證為核心。」他強調。
對此現象，「AI不是幫你寫報告的人，而是幫你管理資料、檢查錯誤與優化決策的系統。」林群堯指出，企業不應把AI當作生成永續報告書的寫手，而應該賦予它「驗證者」與「審查者」角色。
林群堯表示，企業能利用AI自動化彙整散落在各部門的龐雜數據，甚至利用AI扮演挑剔的調查記者，對自家即將發布的ESG聲明進行反向的「壓力測試」，藉此揪出語氣不一致或潛在的漏洞，防堵漂綠爭議。
從企業導入現況來看，林群堯指出，AI在ESG治理中的功能主要集中於三個面向：一是提升資料處理效率，自動彙整跨部門數據、減少人工輸入；二是強化異常偵測與查核，快速標記偏離或缺漏資料；三是作為決策輔助，提供情境分析，但最終責任仍在人。
「你不能說報告錯了是AI的問題，責任還是在企業。」林群堯強調，AI能讓初階人員快速接近專家水準，但無法取代專業判斷，AI隨時都能給出看似合理卻荒謬的「幻覺」。
因此，在AI重塑永續治理的過程中，人機協作的防線成為關鍵。林群堯指出，AI可負責資料清洗與一致性比對等高耗時工作，但控制點設計、風險判斷與最終決策，仍須由人主導，包括哪些資料可外部運算、哪些需內部保護，哪些決策可交由AI輔助、哪些必須人工判斷，以及如何建立PDCA（計畫、執行、查核、調整）循環，使AI持續優化，都仰賴具備專業知識的管理者掌握。
林群堯表示，只有在嚴謹的數據治理與AI中台控管下，企業才能將繁重的合規壓力，轉化為難以複製的信任與競爭優勢。
從被動應變到自主決策，AI Agent精準驅動低碳管理
「真正的競爭不在AI本身，而在於誰能把AI放進正確的系統。」昕力資訊總經理葉怡蘭表示，作為專注於企業數位營運的AI轉型伙伴，昕力資訊透過100%自主研發的軟體產品，展示了AI如何深入各種複雜的產業場景精準解題。
在跨國園區智慧化領域，葉怡蘭以越南南草健工業園區為例指出，過去管理多依賴紙本或試算表，往往在碳排超標後才發現，難以及時因應。昕力導入整合IoT感測器與「GreenSwift」智慧碳管理系統的一站式戰情室，提升即時監控能力。
她表示，系統透過AI Agent串接氣象與電價數據，可預判用電高峰，並在離峰時段自動為儲能系統充電；當電力契約容量接近上限時，亦能進行動態負載調整，讓園區從被動應變轉為自主決策。
面對資料繁雜且高度分散的跨國營造業，葉怡蘭指出，昕力協助越南台商「和鼎隆建築」建置無組織邊界的雲端碳管理平台。過去跨國團隊常因語言與資料格式不一產生溝通障礙，如今透過AI清洗整合多源非結構化資料，不僅自動串接營運數據，也能記錄資料異動軌跡，建立具公信力的「數位證據鏈」，並使與第三方查驗機構的溝通效率提升約50%。
在醫療領域，昕力與國內醫學中心合作，針對血液透析流程建立碳足跡自動化系統，將服務前、中、後的醫療耗材與能源使用對應排碳係數，不僅降低人工盤查負擔，也讓減碳管理轉為可重複應用的標準化機制。
針對企業對資料上雲的資安疑慮，葉怡蘭表示，可透過導入具AI Gateway治理機制的「企業主權AI」伺服器，在地端調度AI資源，兼顧資料安全與運算效率。
