UiPath 2026 AI與代理自動化趨勢報告 塑造亞太地區及日本在...

2025年12月9日，臺北訊 — 亞太地區及日本向來是人工智慧導入的熱點與試驗場，而這股成長動能並未減緩。IDC預測，該地區企業在AI的支出將從2025年的900億美元幾乎倍增至2028年的1,760億美元。

這些支出中有相當大一部分集中在代理型人工智慧（Agentic AI）。事實上，亞太地區及日本已有40%的企業正在使用AI代理，並且超過50%計畫在2026年前部署。在臺灣、大陸和香港整體區域中，約有45%的企業已經導入代理型人工智慧，另外近42%的企業則計畫在未來六個月內實施該技術。

UiPath大中華區區域副總裁陳名璋表示：「亞太地區及日本正迅速從人工智慧試點邁向企業級的全面轉型，而台灣在這項轉變中扮演關鍵角色。這裡的企業正在加速代理自動化（agenticautomation）的採用，並透過創新、規模與卓越的執行力，對全球AI發展做出重要貢獻。以成為全球AI樞紐為願景，台灣已具備在這個新時代中領先的良好條件。展望未來，台灣有機會協助定義AI在全球的治理、部署與推進方式。」

UiPath最新發佈的《UiPath 2026 AI與代理自動化趨勢報告》總結六大關鍵趨勢，突顯亞太地區及日本在全球AI版圖中的獨特角色。內容將涵蓋塑造亞太地區及日本成為全球AI啟動平台的要素，以及代理時代如何在2026年影響企業與廣大勞動力市場。

趨勢一：亞太地區及日本正加速成為全球AI啟動平台

在2026年，亞太地區及日本將有望向全球輸出突破性的AI創新成果，象徵其在全球科技版圖的角色已越趨成熟。這也代表該地區正從以往主要採用全球解決方案的角色，轉變為科技的開發者與輸出者。

亞太地區及日本在全球AI版圖的崛起，歸功於其多元市場的集體優勢。台灣在半導體晶片領域的主導地位、中國在AI專利方面的領先，以及日本高度成熟的研發基礎設施，正共同為全球創新奠定基石。在東南亞，新加坡、越南和印尼等地的敏捷新創生態系統，正成為AI優先（AI-first）應用的現實試驗場。這個快速變動且充滿活力的環境正持續推動創新，以AI驅動的解決方案重新塑造各行各業。

同時，澳洲也正成為一個跨產業開發與擴展AI解決方案的關鍵測試平台。印度則憑藉龐大的開發者基礎與超過1,950個全球能力中心（GlobalCapability Centers：GCC）的快速成長網絡，逐步建立其作為全球研發引擎的地位。這些GCC過去主要負責後勤支援作業，如今正轉型為推動創新、研究與數位轉型的策略核心。其中許多中心更開始負責建構並輸出全球AI解決方案，進一步鞏固印度在全球科技版圖的關鍵角色。這些已具規模的強勢市場提供推動AI技術突破所需的深厚專業與資源，使得整個區域能更進一步擴大AI的發展邊界。

趨勢二：從炒作走向價值，AI投資將被要求帶來可量化的回報

亞太地區及日本企業正在加強AI投資，其中超過50%的企業正在從其他領域重新分配資金，以便加倍投入AI領域。對於計劃在未來兩年內投資AI代理的企業而言，近三成（29%）已經制定明確投資計畫。這代表企業正以審慎且策略性的方式進行布局，透過減少傳統投資，來為未來成長提供資金。

然而，企業如今期望AI能帶來具體且可量化的成果，以確保其在未來競爭中的地位。在整個亞太地區及日本，高階管理層要求在AI部署後的12到18個月內，實現2到4倍的投資報酬率。這也促使企業在AI專案的整個生命週期中，必須以更高的嚴謹度與責任感來執行每一個環節。

趨勢三：從降低成本到開拓收入，AI正在擴大業務影響力

多年來，AI被視為提高效率的終極工具，企業運用AI來自動化流程、簡化營運並降低成本。然而，能自主推理、規劃和執行複雜工作流程的AI代理的出現，開啟全新可能。

在2026年，亞太地區及日本企業將把AI作為成長引擎，透過將AI深度嵌入營運核心，開創新的營收模式，並重塑整個產業。例如，金融服務業者可運用代理型人工智慧（Agentic AI）來精簡從貸款審核到理賠驗證的工作流程，讓員工能騰出時間處理更複雜的案件、發掘交叉銷售與加值銷售的機會，並為客戶提供更個人化的服務。製造業則能利用代理型人工智慧管理供應商與庫存，並進行動態生產排程，打造能即時回應市場需求的敏捷供應鏈，同時開啟按需生產（on-demandmanufacturing）全新商機。

趨勢四：流程編排，代理型人工智慧解鎖企業級AI的規模化應用

與全球趨勢一致，亞太地區及日本的企業亦深知流程編排（orchestration）對於真正實現AI投資報酬的重要性 。超過70%的亞太地區及日本企業相信，在未來18個月內，編排能力將為企業帶來顯著的競爭優勢。

流程編排能彌補各種孤立流程之間的差距，使企業得以在端到端的代理型工作流程與系統中，協調、掌控並最佳化AI代理、機器人流程自動化（RPA）、以及機器人與人類的工作。透過這種統一的方法，人員、代理與機器人之間能夠無縫協作，進而推動具情境脈絡的決策（contextualdecision-making），並對瞬息萬變的業務環境作出彈性回應。

流程編排在亞太地區及日本的多元經濟體正展現關鍵價值。舉例來說，印度的醫療保健機構正透過流程編排AI代理、機器人與人類專業知識，打造智慧化且高度協作的工作流程，不僅提升營運效率，也帶來更佳的患者照護成果。以OmegaHealthcare為例，該公司運用UiPath來編排應收帳款（AR）往來處理、管理拒付流程、服務單處理，以及電子匯款通知（ERA）付款過帳，藉由AI代理、RPA機器人與人工監督的整合協作完成。這使公司能夠更快速、更精準且以更低成本解決拒付問題與確認餘額，大幅提升整體營運效率。

趨勢五：信任將主導AI成長的軌跡

在2026年，「信任」將成為代理型人工智慧時代的全新關鍵價值。隨著亞太地區及日本的企業加速採用代理型人工智慧，企業逐漸意識到資料治理、可解釋性（理解AI系統的行為和決策）、安全性和合規性、與技術本身同等重要。如果沒有穩固的信任基礎，AI就無法實現規模化推動。

在整個亞太地區及日本市場，公部門正積極推動相關框架，以確保AI創新能以符合道德與負責任的方式擴大應用。例如，台灣近期通過《人工智慧基本法》草案，旨在透過以人為本、具風險意識的架構來促進創新，在產業成長、公共信任與個人權利之間取得平衡，進一步強化台灣在全球AI發展的領導地位。中國和香港則在快速推動AI部署的同時，也愈來愈重視道德與監管議題。隨著「道德AI」與「資料隱私」的討論逐漸升溫，呼應全球朝向負責任AI的趨勢，當前的焦點也從「企業能多快部署？」逐漸轉向「企業該如何負責任地部署？」。

日本的《AI促進法》採用「創新優先」的AI監管方式，以推動當地AI技術的研究、開發和應用。在澳洲，《自願AI安全標準（VoluntaryAI Safety Standard）》旨在保障AI在高風險情境中的使用安全，同時不妨礙在低風險應用中的AI部署。在東南亞，《東協人工智慧治理和道德指引（ASEAN Guide on AI Governance and Ethics）》確立了可信賴AI的共同原則，並突顯該地區企業實施可信賴AI的最佳案例。

趨勢六：迎接代理型勞動力時代

代理型人工智慧正在重新分配人類、AI代理和機器人之間的任務，從根本上改變工作的運作方式。根據世界經濟論壇（WorldEconomic Forum）的《未來工作報告（Future of Jobs）》，有86%的受訪雇主預計AI和資訊處理技術將在2030年前徹底改變其業務。

在未來職場，角色將被重新定義：AI代理負責「思考」，機器人負責「執行」，而人類負責「領導」。在這樣的架構下，AI代理實時解讀資料並做出決策，而傳統機器人則自動化處理基於規則的重複性任務。隨著AI系統變得更加先進且值得信賴，人類的角色正從直接參與轉向更高層級的監督和掌控，從「迴圈內參與者（humansin the loop）」逐步演進為「迴圈上監督者（humans on the loop）」。

未來職場也將需要全新的技能組合。到2030年，多數工作所需的技能將有70%將因AI而從根本上發生變化。這種巨大轉變在亞太地區及日本已初見端倪。在澳洲，要求具備AI相關技能的職缺從2010年的2,000個激增至2024年的23,000個。台灣計劃到2028年培訓45萬名包含AI領域在內的專業人才，並引進12萬名外國專業人士和8萬名海外技術人力，建立人才基礎以推動成長和全球競爭力。香港亦展現明顯的採用趨勢，AI相關職缺從2023年到2024年從1.6%增至1.9%。展望未來，日本到2040年將需要約498萬名專門從事AI和機器人技術的專業人才，顯示未來職場對相關技能的需求將極為龐大。

結論

2026年對亞太地區及日本而言是個關鍵的雙重轉折點，為其在全球AI版圖的崛起奠定基礎。

該地區內正逐漸揮別零散的試點計畫和技術概念驗證，開始導入整合性的、以價值為導向的解決方案，並確實帶來可量化的業務成果。然而，要成功充分發揮AI的全部潛力，企業必須能夠部署流程編排，在端到端流程中協調代理、人員與機器人的行動，同時建立穩健的治理機制以確保信任與合規性，並積極推動技能提升，使整體勞動力能為代理時代做好準備。

在外部層面，亞太地區及日本正從全球技術的使用者，轉變為技術開發者。這股轉變是由區域內龐大的AI投資、深厚且廣泛的人才庫，以及迅速成熟的技術能力所推動。這樣的集體動能確保該地區不僅能順應代理時代的變化，更能積極引領其發展節奏。

如欲瞭解更多資訊，請參閱《UiPath 2026AI與代理自動化趨勢報告》：https://www.uipath.com/resources/automation-whitepapers/automation-trends-report

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關於UiPath
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