面對全球高達五成的生成式 AI 專案在 PoC 階段後，即因資料品質及風險治理問題而停滯的困境，台灣資料管理協會（TDAMA）將於 2026 年 8 月 21 日主辦「第一屆台灣資料治理年會」。本屆年會以「Data Governance for AI-Ready」為主軸，串聯產官學研深入探討政策法制與產業實務，期盼透過完善的資料治理制度，為政府的主權 AI 政策與企業的規模化落地，奠定可信賴的關鍵數據基礎。記者孟圓琦／臺北報導

面對全球高達五成的生成式 AI 專案在 PoC 階段後，即因資料品質及風險治理問題而停滯的困境，台灣資料管理協會（TDAMA）將於 2026 年 8 月 21 日主辦「第一屆台灣資料治理年會」。本屆年會以「Data Governance for AI-Ready」為主軸，串聯產官學研深入探討政策法制與產業實務，期盼透過完善的資料治理制度，為政府的主權 AI 政策與企業的規模化落地，奠定可信賴的關鍵數據基礎。

[caption id="attachment_237634" align="alignnone" width="2560"] 第一屆台灣資料治理年會串聯產官學研專家與技術領袖，從政策、法制、產業實務到技術發展等四大面向展開深度對話。（圖／台灣資料管理協會提供）[/caption]

AI 規模化落地關鍵：從資料治理破解 50% 專案停滯困境

根據全球權威研究機構 Gartner，全球高達 50% 的生成式 AI 專案在完成概念驗證（PoC）後便停止推進，主要原因包括資料品質不足、風險治理不完善、成本攀升，以及商業價值難以有效驗證。隨著 AI 應用從實驗階段走向落地部署，政府亦推動主權 AI、AI 新十大建設，以及《人工智慧基本法》等政策，帶動 AI 發展從技術競賽逐步邁向制度治理。AI 模型的效能愈來愈仰賴高品質、可信賴且可治理的資料，因此建立完善的資料治理機制將成為支撐 AI 創新與產業應用的重要基礎，也讓資料品質、共享機制及治理制度，成為政府與企業共同關注的重要議題。

打破單點實務盲區 TDAMA 串聯七大領域構築跨域共享生態系

面對這場攸關產業競爭力的關鍵戰，台灣資料治理必須打破過往的「單點實務」限制。為此，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領域的實務專家，期盼藉由本屆年會的交流，全面加速資料標準的建立，推動台灣資料治理正式升級為「跨域合作與生態系發展」。

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台灣資料管理協會理事長顏良修表示：「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。TDAMA 期望透過第一屆台灣資料治理年會，串聯跨領域的專業能量，為產業打造最重要的交流平台，凝聚產官學研共識並建立共同語言，協助台灣在 AI 浪潮下建立更成熟、可信任且可落地的資料治理根基。」

從宏觀策略到三軌實戰 產官學研共築全方位落地路徑

本屆年會首度聚焦「宏觀策略藍圖」，全面剖析國家 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。大會特別邀請來自國家安全、學術研究及產業核心的決策者與重量級學者領銜展開前瞻對話，期盼透過跨領域意見領袖的觀點擘劃，全方位解析全球治理趨勢，為處於轉型關鍵期的台灣組織指引清晰的前行方向。

除了宏觀戰略，大會隨後將全面切入具體的實踐路徑，並特別規劃「政府、企業、技術」三軌並行議程，從公共治理、企業實務與技術落地三大面向，深度分享不同場景中的第一手案例與實務經驗。主辦單位指出，此設計旨在協助與會者在一天內融會貫通政策、產業與技術的多維視角，成功將宏觀藍圖轉化為組織內部的實體行動，獲取可直接帶回組織延伸應用的關鍵落地觀點。

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