人工智慧已從實驗性試點計畫，轉變為日常商業運作的標準工具。根據McKinsey的全球AI現況調查，2025年有88%的組織表示至少在一項業務職能中使用AI，高於一年前的78%。

這種採用在經濟各領域的分布並不均勻。軟體開發人員、銀行、醫師、律師、記者、零售商和製造商各自面對不同的成本、法規環境與風險，調查數據也反映出這些差異。本報告將逐一檢視各行業的最新數據。

由於這些數字來自不同方法、不同調查對象與不同問題的獨立調查，不應視為完全可並列比較的數據。但它們確實清楚顯示AI使用最深入之處，以及仍面臨限制的地方。

整體企業AI採用統計

引用McKinsey全球AI現況調查的Stanford 2026 AI Index發現，2025年有88%的組織至少在一項業務職能中使用AI，相較之下2023年為55%，2024年為78%。

生成式AI的成長更為快速。組織的定期使用率從2023年的33%升至2024年的71%和2025年的79%，且超過半數受訪者表示AI已部署在至少三項業務職能中。

然而，在單一領域使用AI，並不等同於圍繞AI重建整個公司。Stanford發現，2025年AI代理的部署在幾乎所有業務職能中仍停留在個位數。這使2026年成為轉型之年，第一波AI助理正讓位給第二波更獨立的AI代理。

各行業AI採用一覽

本文引用的每一項採用數據都來自針對不同族群、以不同問題和方法進行的獨立調查。綜合來看，這些數據顯示AI已不再侷限於科技公司，而是成為經濟大部分領域日常工作的一部分。以下章節將逐一行業提供數據、使用案例與關鍵痛點。

金融與銀行業AI統計

在生成式AI熱潮之前，金融服務業已應用機器學習多年。銀行、保險公司和支付公司早已將其應用於詐欺偵測、信用評分、反洗錢審查、交易與風險管理。生成式AI現在正被疊加到客戶服務、合規、研究與軟體工作上。

英格蘭銀行與金融行為監管局的聯合調查發現，75%受訪的英國金融機構已在使用AI，另有10%計畫在三年內採用。2022年使用AI的比例為58%。業界內部採用並不均勻：保險公司和國際銀行回報最高的採用率。

金融業AI應用場景

中位數機構回報約有九個AI使用案例，機構預期三年內將增至21個。大型國際銀行的中位數已接近49個。

營運與IT占回報使用案例的最大比例，約為22%，其次為零售銀行約11%，一般保險約10%。基礎模型（生成式AI背後的大型系統）占使用案例的17%。

金融業仍是AI應用最成熟的行業之一，但機構在重大決策上仍保持謹慎，因為信貸、交易、保險或合規方面的錯誤可能帶來巨大的財務與法律成本。

醫療保健業AI統計

醫療保健業向來在採用新技術方面較為緩慢，因為錯誤可能傷害病患，但AI使用正快速攀升。美國醫學會發現，使用某種形式醫療AI的醫師比例從2023年的38%升至2024年的66%，一年內增加28個百分點。

常見應用包括醫療紀錄、計費代碼、就診摘要、照護計畫、出院指示、翻譯與病患訊息。部分醫師也將AI用於診斷輔助與放射學。

文書作業是主要推動力。醫師花費大量時間記錄醫療過程，而AI轉錄工具可以聆聽就診過程並草擬臨床紀錄，減輕這項工作負擔。對病患而言，目前的改變大多屬於行政層面——紀錄、摘要與訊息——而診斷仍是以人為主導的工作，AI僅扮演輔助角色。

醫師樂見其效但要求保障

約68%受訪醫師表示AI為其執業帶來至少一些優勢，但這種支持附帶條件。多數人希望在更廣泛使用前有明確的保障。

醫學領域的準確性標準高於大多數商業任務。錯誤的行銷口號只是不便，錯誤的診斷卻可能危及生命。因此，人工審核很可能持續居於核心地位。

法律業AI統計

法律工作涉及大量文本，因此早期就被視為生成式AI的可能應用對象。AI工具可以搜尋判例法、審閱合約、摘要文件、草擬備忘錄、比較條款並支援證據開示，採用率因此快速成長。

Thomson Reuters發現，法律組織的生成式AI使用率從2024年的14%升至2025年的26%。個人使用高於公司的正式使用：在法律、稅務、風險與政府專業人員中，41%表示使用ChatGPT等公開工具，17%使用產業專屬的生成式AI系統。

律師事務所正跨越測試階段

Thomson Reuters 2026年的研究指出辯論重心正在轉移。問題已不再是是否使用AI，而是以多快速度圍繞AI重組業務。超過四分之三的高評價受訪律師表示其事務所已有AI策略。

壓力正在累積。約38%的律師事務所專業人員回報在加快AI應用上面臨財務壓力，32%的企業內部律師表示正重新考慮與未能展現AI價值的事務所的合作關係。

AI也可能挑戰按小時計費的模式。如果一個系統能在幾分鐘內完成數小時的文件審閱，客戶可能不願按時間付費，這可能推動事務所轉向以價值為基礎的定價。

治理是一大隱憂。Thomson Reuters發現，34%的律師事務所專業人員使用了其事務所未核准的AI工具。

軟體開發業AI統計

軟體開發是生成式AI最深入融入日常工作的地方。2025年Stack Overflow開發人員調查發現，84%的開發人員已使用或計畫使用AI工具，高於一年前的76%。在專業開發人員中，51%每天使用AI工具。

開發人員使用AI撰寫程式碼、解釋陌生程式碼、尋找錯誤、撰寫測試、建立文件以及在語言之間轉換程式碼。GitHub Copilot、ChatGPT和Claude等工具如今已相當普遍。

高度使用，低度信任

重度使用不等於高度信任。Stack Overflow發現，46%的開發人員不信任AI輸出的準確性，相較之下信任者為33%。只有3%表示高度信任。

最主要的抱怨是「幾乎正確但不太對」的答案，66%的受訪者將此列為困擾。另有45%表示修復AI撰寫的程式碼往往比預期耗時。

開發人員在高責任任務上保持謹慎：約76%不計畫在部署與監控上依賴AI，69%不計畫在專案規劃上重度使用AI。AI扮演的是副駕駛角色，而非替代者。

軟體業中的AI代理

AI代理仍不如基礎助理普及。Stack Overflow發現，52%的開發人員不使用代理或僅使用較簡單的AI工具，38%沒有採用代理的計畫。在使用代理的開發人員中，約70%表示代理減少了任務所花的時間，69%回報生產力提升。程式碼比許多現實世界任務更容易測試與驗證，這有助於解釋該領域的早期關注。

媒體與新聞業AI統計

媒體業既面臨巨大機會，也存在信任問題。AI可以處理轉錄、翻譯、標題、摘要、數據分析、事實查核與個人化，也能生成文字與圖像。

Reuters Institute針對1,004名英國記者的研究發現，56%的記者每週至少使用一次AI於專業工作，另有27%較少使用。只有16%表示從未將AI用於新聞工作，約27%每天至少將AI用於一項任務。

出版商聚焦後端任務

媒體高層最關注效率。在受訪的出版商中，96%表示後端自動化將很重要，其次是個人化與推薦（80%）、內容創作（77%）、新聞採集（73%）、程式編寫（67%）與商業應用（63%）。

部分出版商已使用AI大規模改寫或分發報導，但受眾態度限制了這種做法的發展空間。Reuters Institute發現，只有12%的消費者能接受完全由AI製作的新聞，當人類仍居主導地位時接受度上升。完全由人工製作的新聞獲得最多支持，達62%。

對讀者而言，這意味著AI在新聞中的足跡最可能出現在較不顯眼的工作——轉錄、翻譯、摘要與數據分析——而非完全自動化的報導。這些結果顯示，主流新聞業很可能是由AI輔助，而非由AI撰寫。

零售業AI統計

零售業AI的應用已遠超產品推薦，如今觸及詐欺偵測、定價、庫存、需求預測、客戶支援、行銷、供應鏈與門市營運。

Deloitte的2026年全球零售展望發現AI在核心職能中被廣泛使用。詐欺偵測與資安居首，64%受訪零售商已在這些領域使用AI，且預期未來12個月使用率將持續成長。另有41%的零售商預期加入AI供應鏈可視性，38%計畫加入定價與促銷優化。

代理式購物可能是下一步

零售業可能是最早感受到AI代理影響的行業之一。購物者可能要求代理尋找150歐元以下的跑鞋、比較評價與價格，並購買最佳的一雙。這將使影響力從搜尋引擎和零售商網站轉移到AI中介。

Deloitte發現，約68%的零售業受訪者預期在12至24個月內，將代理式AI用於重要的營運或企業活動。AI推薦流量對部分零售商而言已相當可觀，長期而言可能重塑產品探索與廣告。

製造業AI統計

製造業不同於軟體與法律業，因為AI必須與實體設備協同運作。常見用途包括預測性維護、電腦視覺、品質檢測、生產排程、機器人、數位分身與節能。

部署也更為困難。軟體公司可以快速將AI工具提供給數千名員工，製造商卻可能需要將AI連接到使用10年、20年甚至30年的老舊機器。

多數製造商尚未達到全面規模

McKinsey調查了100多位年營收超過10億美元的製造商營運長。約三分之二表示其AI工作仍處於探索或針對性實施階段，只有2%表示AI已全面嵌入營運。

然而支出計畫規模龐大。93%計畫在未來五年內，將超過1%的銷貨成本用於數位化與AI，近三分之一預期支出至少5%。

先進工廠展現不同面貌

世界經濟論壇的全球燈塔網絡追蹤領先工廠。截至2026年，該網絡包含超過220座廠區，AI與機器學習出現在這些廠區約62%的頂尖使用案例中。生成式AI在領先解決方案中的占比從2024年的9%升至2025年的23%。傳統機器學習負責預測與優化，生成式AI則協助工作者與機器溝通、建立指引並檢索公司知識。

實體AI與機器人

Deloitte的2026年製造業展望發現，9%的製造商使用實體AI，22%預期在兩年內使用。實體AI涵蓋能更靈活行動而非重複固定動作的機器人。這些機器可以搬運貨物、檢查工廠、分類零件並在變動環境中作業。製造業可能是AI對實體產出影響最大的領域。

哪些行業在AI採用上領先？

由於各項調查衡量的對象不同，並不存在完美的排名。但從數據仍可得出一些概括性結論。

軟體業的個人使用最深入：84%的開發人員已使用或計畫使用AI，半數專業人員每天使用，AI程式編寫工具已接近標準配備。

金融業的機構使用最成熟：約四分之三的英國金融機構使用AI，保險公司和國際銀行的比率超過90%。

醫療保健作為高風險領域成長迅速：儘管有嚴格的安全與隱私規範，醫師使用率一年內從38%升至66%。

隨著專用工具改善，法律業正在快速轉變。媒體業顯示專業使用率高，但消費者對自動化的接受度低。零售業在眾多營運中應用AI，而製造業較慢，因為AI必須連接機器與供應鏈。

從AI助理到AI代理

下一個轉變可能是從回答問題的AI轉向採取行動的AI。今天，人們撰寫提示、閱讀AI回應並做出決策。在代理工作流程中，人們設定目標，AI規劃並使用軟體完成任務，再由人類審查結果。

例子可能包括金融業中檢查交易詐欺的AI，或醫療業中摘要病歷並預約檢查的AI。在法律業，它可以審閱數千份文件並草擬案件分析。在軟體業，它可以找出錯誤、撰寫修復方案並提交審查。

Stanford發現，2025年代理部署在大多數業務職能中仍停留在個位數，但軟體及其他科技密集領域已可見早期應用。

AI採用的障礙

數個問題在各行業反覆出現。準確性是其一，因為AI模型可能以肯定的口吻陳述錯誤資訊，這在醫學、金融和法律領域最為關鍵。

數據隱私是另一項問題。企業無法將機密的客戶、病患或法律數據輸入開放的公開工具。法規也帶來限制，因為受監管領域的AI決策必須符合現行規則。

整合往往是最困難的部分。挑戰不在於取得模型，而在於將其連接到資料庫、軟體與工作流程，且員工必須知道何時不應信任AI。

治理缺口很常見。Thomson Reuters發現，34%的律師事務所專業人員使用未經核准的AI工具，其2026年專業服務研究發現，只有18%的專業人員表示其組織追蹤AI投資回報，40%不知道其組織是否有追蹤。

AI投資與就業市場

Stanford AI Index量化了其中的資金規模。2025年全球企業AI投資約達5,817億美元。僅民間AI投資就約達3,447億美元，生成式AI投資在一年內成長超過200%。

目前的數據顯示，AI更多是改變工作的部分內容，而非消除整個職業。律師可能花較少時間搜尋文件，醫師可能花較少時間撰寫紀錄，記者則可能將轉錄自動化。

入門階層已出現承壓的早期跡象。Stanford報告指出，22至25歲軟體開發人員的就業人數自2024年以來下降了近20%。如果聘用的初級工作者減少，法律、會計和軟體等領域將需要新的方式來培養未來的專家。

結論

AI採用已不再只是科技業的故事。到2025年，88%的受訪組織在其業務中的某處使用AI，79%定期使用生成式AI。

使用深度因行業而異。軟體業以84%的日常個人使用居首。金融業的架構最成熟，75%的英國機構使用AI。醫療業使用率一年內從38%升至66%，法律界生成式AI使用率在2024至2025年間幾乎翻倍。超過半數英國記者每週使用AI，但消費者偏好輔助記者的AI，而非取代記者的AI。零售商在安防、定價與預測中使用AI，而製造商面臨最艱難的規模化之路，儘管先進工廠展示了可能性。

大多數企業面對的問題正在轉變：從能否使用AI，轉為能否在保持準確性、安全性與人類問責的前提下，圍繞AI重新設計工作。這些數據背後的定期調查——來自McKinsey、Stanford、Stack Overflow、美國醫學會、Thomson Reuters、Deloitte和英格蘭銀行——未來的版本將顯示代理部署是否躍出個位數，以及製造商的支出計畫是否轉化為規模化部署。

資料來源

• Stanford AI Index 2026 Report：企業AI採用、投資、就業與AI代理的全球數據。
• Stanford AI Index 2026: Economy：組織採用與投資統計。
• Bank of England: Artificial Intelligence in UK Financial Services：銀行、保險與金融市場AI使用調查。
• American Medical Association: Two in three physicians are using health AI：醫師AI使用率從38%升至66%。
• Thomson Reuters 2026 AI in Professional Services Report：法律、稅務、會計、風險與政府工作的AI使用。
• Thomson Reuters 2025 Generative AI in Professional Services Report：律師事務所與專業服務的採用數據。
• Thomson Reuters Institute: Turning law-firm AI strategies into practice：律師事務所的AI策略、客戶壓力與工作流程變革。
• Stack Overflow 2025 Developer Survey: AI：開發人員AI使用、信任與代理。
• Reuters Institute: AI adoption by UK journalists and their newsrooms：針對1,004名英國記者的專業AI使用調查。
• Reuters Institute: Generative AI and News Report 2025：公眾對新聞業AI的態度。
• Deloitte 2026 Retail Industry Global Outlook：零售營運、定價、預測與供應鏈的AI使用。
• National Retail Federation: Retail AI Trends 2025：美國零售商AI領導者調查。
• McKinsey: From Pilots to Performance, How COOs Can Scale AI in Manufacturing：大型製造商AI部署與支出調查。
• Deloitte 2026 Manufacturing Industry Outlook：智慧製造、代理式AI與實體AI。
• World Economic Forum: Global Lighthouse Network：先進工廠的AI與生成式AI應用。
• 資料來源：CoinCentral