當全球企業瘋狂追逐生成式AI的算力與模型時，往往忽略最致命的「數據地基」。根據研究，高達50%的GenAI專案在完成初步驗證後便無疾而終，而背後最大的元凶正是「資料治理」的缺失。為了解決這項產業痛點，由台灣資料管理協會 (TDAMA)主辦、HPE (慧與科技)及開放文化基金會 (OCF) 協辦的「第一屆台灣資料治理年會」，將於今年8月21日登場，以「Data Governance for AI-Ready」為核心，首度集結產官學研各界專家，全面剖析如何將AI創新建立在可信賴的數據根基上。 50%的GenAI專案死於PoC階段：資料品質與治理成最大盲區 在A 應用遍地開花的2026年，企業在導入生成式人工智慧 (GenAI)時正面臨一場殘酷的現實淘汰賽。 根據全球權威研究機構Gartner的報告指出，全球高達50%的GenAI專案在通過概念驗證 (Proof of Concept, PoC)後便停滯不前，無法順利走向規模化商用落地。背後的原因並非演算法不夠先進，而是面臨四座大山：資料品質不足、風險治理不完善、成本失控攀升，以及商業價值難以驗證。 這份報告明確點出一個產業趨勢：AI導入已經從「比拼哪家模型聰明」的技術競賽，正式進入「比拼誰家資料乾淨、安全」的治理考驗。如果沒有高品質、可信賴的企業內部數據作為燃料，再強大的AI模型也只能產出充滿幻覺的無效結果，使得「資料治理」 (Data Governance)成為當今企業轉型中最迫切需要補足的關鍵能力。 從單點實務到生態系共享：TDAMA跨域推動資料標準化 除了企業端的痛點，隨著台灣政府積極推動主權AI、AI新十大建設，以及研擬《人工智慧基本法》，資料的品質、共享機制與治理制度，同樣也已經成為公私部門共同關注的國家級議題。 面對這場挑戰，主辦方TDAMA第一屆理監事成員特別集結來自學術界、金融業、零售業、高科技製造業、軟體業、顧問業與資料服務新創等七大關鍵領域的實務專家。 TDAMA期望打破過往各產業「單打獨鬥、閉門造車」的單點實務盲區，透過年會建立跨領域的對話平台與共同語言，加速台灣資料標準的制定，推動生態系的實質發展。 台灣資料管理協會理事長顏良修直言：「AI時代的競爭，不只是模型與算力的競爭，更是資料治理成熟度的競爭。唯有建立可信任、可管理、可共享的資料基礎，才能真正發揮AI的價值」。 宏觀戰略與三軌實戰：為台灣企業指引落地路徑 為期一天的首屆台灣資料治理年會，在議程設計兼具戰略高度與實作深度： 上午場 (宏觀策略藍圖)：聚焦於國家AI佈局、科技風險治理、金融高度監管實務、國際法制趨勢與生態系挑戰等五大核心面向。大會將邀請國家決策者與重量級學者，全方位解析全球治理趨勢。 下午場 (三軌並行實戰)：切分為「政府、企業、技術」三大分軌議程。透過深度分享第一手的應用案例與實務經驗，協助與會者將上午吸收的宏觀戰略，轉化為組織內部可直接執行的行動方案與技術落地觀點。 別讓「髒數據」拖垮AI佈局，資料治理是無法跳關的必修課 這場由TDAMA舉辦的首屆年會，切中目前台灣產業在AI狂熱中最缺乏的一塊拼圖。許多企業的老闆看到競爭對手導入ChatGPT或Copilot，便急著要求IT部門要在一個月內生出「屬於公司的AI助理」。但他們往往忽略公司內部的文件、歷史數據、財務報表可能散落在不同的雲端、格式混亂、權限不明，甚至充滿錯誤 (髒數據)。 將這些未經驗證、缺乏治理的資料直接丟給大語言模型進行檢索增強生成 (RAG)，無異於讓AI閱讀一堆垃圾後，再來產生看似煞有其事的垃圾答案。 「Data Governance for AI-Ready」不僅是一句口號，它是所有企業在宣稱自己是「AI公司」之前，必須腳踏實地完成的苦力活。唯有把資料權限梳理清楚、清洗乾淨、建立溯源與稽核機制，企業才敢真正放心地讓AI去輔助決策。