華苓科技年度論壇 FRC2026「數智跨越：從AI工具到AI治理」於9月1日、3日分別在高雄、台中舉行，並於9月9日台北場圓滿完成三地巡迴。透過主題演講與產品展示，在眾說紛紜的AI論戰中，華苓提出了從Agent導入、知識運用、任務執行到流程治理的清晰架構，協助企業以低風險、高價值、漸進式路徑來推動數智轉型，獲得了廣泛迴響。
跨越專案評估期，企業亟需AI基礎建設
如同輝達執行長黃仁勳所言「AI發展還在非常早期的階段，應用是真正價值所在。」根據華苓針對350位CXO進行的《2026 AI需求大調查》，83%企業仍在評估AI大型專案，62%企業擔心AI成為新的資訊孤島。波士頓顧問公司（BCG）則指出「在企業推動 AI 轉型時，成敗的關鍵有 70% 取決於人才、組織與流程，技術與資料佔 20%，演算法僅佔 10%。」
這也意味著，企業導入AI的核心需求，已不只是取得AI工具，而是需要一套能治理AI、產生高價值情境、整合系統、連結知識，並讓AI進入流程的「AI基礎建設」。
AI越自主，治理能力越要同步升級
華苓科技董事長梁賓先指出，AI工具快速普及，但AI的美麗背後存在著「組織權責與風險的重新分配、專案卡在PoC與ROI不明、模型最大瓶頸在於內部資料治理、Agent失控風險、軟體必須更易被Agent使用、FDE比過往更重要…」等等現實問題。
AI 越聰明、越自主，對於企業管理的挑戰就越高、人機必須協作，不能孤立於既有系統之外。如何選擇適合的應用場景? 如何讓AI與既有系統整合? 如何在提升自主性的同時兼顧權限、安全與治理? 關鍵同樣在於AI基礎建設，它將成為企業從AI試用走向AI規模化應用的關鍵。
華苓發布AI基礎建設，布局超智動流程
為此，華苓提出了數智轉型的AI基礎建設架構，以「人機協作入口、AI Agent系統、流程系統、知識系統」作為超智動化（Hyper Automation）的技術底座，在此平台之上串聯ERP、CRM、HR、MES等既有管理系統，整合跨系統營運任務與跨廠牌多Agent協同，共同推動營運優化。沿著這條超智動化路徑，FRC2026同步展示了華苓旗下智慧系統的全面AI數智化迭代。
「AutoMan AI Agent開發平台」由過去的流程自動化工具進一步升級為企業AI Agent開發底座，透過MCP中台串聯AI Agent、流程、RPA與企業系統，讓企業能快速打造符合自身需求的AI Agent，將重複性工作交由AI執行。
「Agentflow 5 流程管理系統」則讓AI正式進入企業流程，從過去流程由人推動、人工判斷與簽核，進一步走向AI理解任務、分析資訊、協助判斷並自主執行；「Docpedia 文管系統」則從文件集中管理進化為企業知識系統，運用AI進行文件理解、摘要與知識萃取，讓沉睡在文件中的資訊真正成為可運用的企業智慧。
在人機協作方面，「Lale EIM」從單純的企業即時通訊與資訊傳遞，升級為人與AI Agent共同工作的智慧入口。使用者不只是問AI，更可以透過對話啟動任務、串接企業系統，調用AI Agent。
此外，「Comxper 合規管理系統」也將AI導入企業合規管理，協助企業從人工查找法規、逐項檢核，進一步走向AI輔助法規理解、稽核與缺失追蹤；搭配企業既有流程、文件、知識與系統，形成從「知道規範」到「落實治理」的完整閉環。
在AI導入服務方面，華苓推出「Guider顧問服務」，基於FDE工程革新的顧問服務，結合獨家AWARE方法論與AI Agent，以六步驟作為導入前期的行動準則，優化專案起手式。
面向商機行銷，「Aila官網銷售機器人」將AI導入企業官網，能主動理解網站內容與產品資訊，提供全天候諮詢、產品導覽與潛在客戶互動。「Hawk商機挖掘機器人」則運用AI協助企業蒐集與分析市場、產業及公開標案資訊，從傳統人工搜尋與篩選，進一步轉向AI主動發掘潛在商機。
華苓產品全面AI化迭代，六大賦能企業數智轉型
透過產品迭代，華苓進一步由六大方向賦能企業智慧：以「代理賦能」循序建立AI Agent，串聯企業價值鏈；以「治理賦能」落實AI身分、權限與資安控管；以「協同賦能」推動人、系統、物與Agents的超智動萬物協同；以「知識賦能」萃取文件、流程與系統資料中的企業知識，累積組織智慧；以「合規賦能」讓AI參與PDCA管理循環，提升合規韌性；再透過「GUIDER導入賦能」，找出高價值應用場景，優化AI導入起手式，加速企業從AI應用走向智慧營運。
懂流程也懂AI，華苓深化數智轉型專家定位
華苓科技具備全面領域知識，懂流程也懂AI；全產品具備AI治理機制，管得動AI；具備知識底座及人機協作入口；更懂系統整合，讓AI真正走向執行與協作。懂企業、懂流程、懂AI，更能讓AI真正進入企業執行，正是華苓打造企業AI基礎建設的核心優勢。華苓將持續以平台、入口、協同與整合為核心，以「企業數智轉型專家」為定位，陪伴企業從AI應用走向AI治理，建立可整合、可治理、可量化的數智化基礎建設。
