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        在2050淨零願景與人工智慧快速發展的雙重推動下，臺灣企業正面臨結構性的經營轉型。從淨零而言，大型企業選擇服務商時，日益要求其具備低碳營運與數據可追溯能力；金融市場也樂於投融資於低碳高效的綠色企業。而人工智慧，更是現行國家主力推動的關鍵政策以及企業重塑服務流程的關鍵基礎。兩者形塑出商業服務業長期競爭力的關鍵變數。

        結合淨零與科技以達成綜效，是歐盟與世界經濟論壇於2021年至2022年間，以Twin-Transition（雙軸轉型）的概念提出並倡議，且為國際各大經濟體採用，以下為各經濟體討論雙軸轉型之觀念思維：

一、國際性組織（如世界經濟論壇與經濟合作與發展組織）：世界經濟論壇倡議將數位轉型與綠色轉型協同推動，並將兩者視為相互關聯的「雙軸轉型」¹；而經濟合作與發展組織則指出，數位科技可藉由流程優化與決策改善以加速綠色轉型，但也應同步管理數位科技對環境的影響。透過技術研發、意識與最佳實務推廣、能效衡量與採購標準要求，促進協同發展²。

二、歐盟：在2020年時，歐盟即已就綠色與數位化轉型相關行動，提出一系列措施。而至2021年5月更新歐洲產業策略（European Industrial Strategy）時，更以「Twin-Transition」的措辭，描述加速綠色與數位化雙軸轉型的必要性。而歐盟Joint Research Centre³報告中提到雙軸轉型的內涵：理想情況下，數位與低碳目標應能夠互相支持，例如運用區塊鏈進行物料溯源，以促進循環經濟，或者是運用數位孿生技術模擬與優化交通狀況，減少堵塞進而減少排放。但另一方面，數位化也可能讓數位資源密集且產生廢棄物，也可能增加電力的耗用。因此歐盟提出必須採用積極且整合的管理，從社會、技術、環境、經濟與政治層面同步進行考慮。

三、日本與韓國，則是將數位與綠色政策以分項並行的方式提出。日本自2020年由經濟產業省發布「Digital Governance Code」⁴開始持續推動DX（數位轉型）；並以2023年所通過之GX（綠色轉型）推進法⁵為基礎，由內閣單位加速綠色轉型。而「Digital Governance Code 2.0」⁶中，更闡明DX與GX的關聯，使兩者逐步整合，成為推動日本產業轉型的重要力量；而韓國則於New Deal 2.0⁷中提出加速國家的數位與綠色能源轉型，因此以Green New Deal以及Digital New Deal作為兩大支柱，以制定支持企業重組與勞動市場改革的相關作為，以促進向數位與碳中和經濟的轉型。

四、中國亦於近幾年以「數字化綠色化協同轉型（雙化協同）」作為政策方向，而近期網信辦發布「數字化綠色化協同轉型發展報告（2025）」⁸中，明確提到推動數位產業綠色低碳發展、加快資訊技術賦能綠色轉型，發揮綠色轉型對數位產業的帶動作用，同時加強統籌協調和整體推進。

五、回顧國內，由國家發展委員會於2025年1月23日提出之「臺灣總體減碳行動計畫」⁹中，也基於綠色成長與2050淨零轉型的國家願景下，提出「數位與綠色的產業雙軸轉型」關鍵策略，透過智慧與淨零科技雙軸帶動，輔以綠色金融機制，引導百工百業加速轉型，提升產業韌性與永續競爭力。

        由此可見，雙軸轉型可謂為各大經濟體的重要政策。回歸國內，當各行業推動雙軸轉型時，不同產業有不同的重心。從商業服務業角度而言，雙軸轉型帶來潛在的多種加乘效益如下：

一、減少耗損與浪費：商業服務業雖然不像製造業有因燃燒與製程產生的大型排放，但仍存在大量隱性浪費，例如概略性的能源管理、包材與廢棄物缺乏控制、紙本流程、缺乏精準採購、閒置空間、過度差旅，以及需求預測不佳導致浪費等。若能結合數據治理與流程設計，AI即可協助企業更精準掌握需求、配置人力、控管能源與降低錯誤，更可對於人力、電力、運輸、廢棄物處理等營運成本持續增加趨勢下有所預備。以建築能源使用而言，有國際研究實測以AI模型優化宿舍大樓中HVAC（暖氣、通風與空氣調節）相關控制時，能源消耗降低25%¹⁰；而根據世界經濟論壇數據，貨運行業可透過以AI驅動的路徑優化，有機會減少10%-15%的碳足跡¹¹。

二、流程改善與交付模式創新：AI的導入使傳統依賴人力的服務流程得以重新設計，而永續則促使企業重新思考服務交付方式的環境影響。過去需實體拜訪、文件往返或人工處理的事項，逐漸轉向數位化、即時化與平台化。例如物業管理可透過感測與AI預測設備維護需求，降低人力檢查、能源浪費與停機風險；客服中心可透過智慧客服處理高重複性的問題，並將人力投入於高價值議題上。麥肯錫於2025年發布之文章中，曾提出，透過全生命週期客戶資料、預測模型、通路最佳化等AI驅動之體驗，可提升客戶滿意度15%至20%，營收增加5%至8%，更可降低服務成本20%至30%¹²。

三、商業模式的創新：Deloitte 2026 State of AI in the Enterprise¹³報告中，說明企業導入AI的價值不只在降低成本。受訪企業中，53%將強化洞察與決策列為AI主要價值，其餘尚有客戶關係強化、促進產品服務創新等。因此，當AI與低碳結合，企業可從一次性服務，逐步轉向持續性、數據化、成果導向的服務模式。例如，旅宿或餐飲業不只是提供一次性服務，而是將低碳體驗、智慧排程、食材管理與客戶偏好整合，形成差異化價值。而物流與運輸業過去主要依靠運輸次數或配送里程收費，更可結合AI路徑優化、車隊調度及碳排放數據分析，提供潛在加值性的服務。 

        然而，商業服務業在推動雙軸轉型時，常見數項挑戰與及應對建議如下：

一、將AI視為工具採購，而非經營轉型：若企業只是導入聊天機器人、系統或工具，卻未能重新檢視客戶需求、服務流程、人員配置與資源使用，則AI效益往往有限。因此，建議應藉機檢視現行營運，改造效率低下流程，同時評估在碳排、能源、資源、人力互動與客戶體驗影響。

二、缺乏數據治理能力：AI能否落地，取決於資料是否完整、正確、可串接且具備管理責任。若客戶端、營運端、能源端與財務端資料彼此分散碎片化，則AI難以落地實現。此時，可考慮從關鍵痛點(如庫存管理、能耗數據)優先進行改善，推動資訊數位化，以及平台串接整合，以利引入AI。

三、成本效益評估過於短期。許多AI導入專案因涉及系統、資料、人才等成本，初期投資較重，但長期價值高。企業應以全生命週期觀點評估，將人力效率、能源成本、錯誤率降低、合規風險下降、客戶黏著度提升及未來融資或估值優勢納入考量。此外，經濟部亦提供多樣輔導與補助資源，產創條例亦提供AI、節能減碳稅務優惠，都能讓前期投入資源上能夠有所平衡。

        展望未來，能資源取得成本、營運創新與效率將持續成為企業經營的重要變數。能夠有效掌握資源使用、降低浪費、符合政策鼓勵方向，並以AI提升服務效率的企業，將比同業更具韌性。對商業服務業而言，AI與淨零不應被視為兩項額外任務，而應被整合為企業未來競爭策略的一體兩面。

參考資料：

[1] Sjoerd Blüm（2022年10月26日），〈What Is the ‘Twin Transition’—and Why Is It Key to Sustainable Growth?〉， World Economic Forum，https://www.weforum.org/stories/emerging-technologies/twin-transition-playbook-3-phases-to-accelerate-sustainable-digitization/。

[2] 經濟合作暨發展組織（OECD），〈Inclusive, Green and Digital Transformation〉，https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/inclusive-green-and-digital-transformation.html

[3] Muench Stefan; Stoermer Eckhard; Jensen Kathrine; Asikainen Tommi; Salvi Maurizio; Scapolo Fabiana(2022)，《The twin green & digital transition: How sustainable digital technologies could enable a carbon-neutral EU by 2050》，Joint Research Centre，https://joint-research-centre.ec.europa.eu/jrc-news-and-updates/twin-green-digital-transition-how-sustainable-digital-technologies-could-enable-carbon-neutral-eu-2022-06-29_en

[4] 日本經濟產業省，《デジタルガバナンス・コード》，https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dgc/dgc.html。

[5] 日本經濟產業省，《GX（グリーントランスフォーメーション）》，https://www.meti.go.jp/policy/energy_environment/global_warming/index.html。

[6] 日本經濟產業省（2022年9月13日修訂），《デジタルガバナンス・コード2.0》，「DXとSX/GXの関係性」，頁8，https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dgc/dgc2.pdf。

[7] 韓國企劃財政部，〈Government Announces Korean New Deal 2.0〉，https://english.mofe.go.kr/pc/selectTbPressCenterDtl.do?boardCd=N0001&seq=5173。

[8] 中央網路安全和資訊化委員會辦公室（2025年12月19日），《數位化綠色化協同轉型發展報告（2025）》，https://www.cac.gov.cn/2025-12/19/c_1767699603173239.htm。

[9] 行政院國家永續發展委員會, 《淨零路徑：臺灣總體減碳行動計畫》， https://ncsd.ndc.gov.tw/Fore/nsdn/about0/TaiwanActionPlan。

[10] Grini, M., Tilioua, A., & Daya, A. (2025). Towards intelligent HVAC systems: Leveraging AI for sustainable energy management. Procedia Computer Science, 265, 758-763. https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.07.251

[11] WEF(2025)，《Intelligent Transport, Greener Future: AI as a Catalyst to Decarbonize Global Logistics》，WEF Forum，https://reports.weforum.org/docs/WEF_Intelligent_Transport_Greener_Future_2025.pdf。

[12] Lars Fiedler, Nicolas Maechler, with Andreas Giese, David Malfara, and Dominika Kampa(2025)，《Next best experience: How AI can power every customer interaction》，McKinsey & Company，https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/next-best-experience-how-ai-can-power-every-customer-interaction?utm。

[13] Jim Rowan, Nitin Mittal, Beena Ammanath, Costi Perricos(2026)，《State of AI in the Enterprise》，Deloitte，https://www.deloitte.com/us/en/what-we-do/capabilities/applied-artificial-intelligence/content/state-of-ai-in-the-enterprise.html