數位治理研究中心

研究案摘要

在以人工智慧（AI）為關鍵驅動力的技術環境下，數位轉型已成為公、私部門組織重構核心價值與治理模式之重要歷程。數位轉型本質上並非僅止於軟硬體技術的引進或業務的單純數位化，而是涉及業務流程再造、法規制度調適、人力資本轉型及組織治理創新等多重面向之系統性變革。然而，公共治理場域在推動 AI 應用（如智慧醫療、智慧交通與內政治理等）的過程中，普遍面臨推動規模不一、技術成熟度落差顯著，以及推動受阻或成效有限等困境。此外，公部門在公共課責、政治環境與風險容忍度等情境特性上均異於私部門，傳統偏重技術導向與營運效率的推動途徑往往難以直接複製。

基於此脈絡，本研究聚焦於「AI時代下公、私部門數位轉型案例的比較研究」，核心關懷置於公部門 AI 數位轉型能力之提升。研究將私部門案例定位為標竿學習與跨部門知識移轉的參照來源，探討其打破組織慣性、資料治理與敏捷創新的成功機制，並深入評估其在公共治理情境下的可移植性、調適條件與制度限制。具體而言，本研究欲釐清四項核心問題：

1. 重構切合 AI 技術特質（如演算法透明度、資料密集性與倫理風險）且符合公共行政特性的「AI 整備度」（readiness）評估架構。
2. 剖析不同部門與不同政策領域在推動模式、資源配置與治理機制上的共通性與差異性，辨識具移植可行性之制度條件。
3. 跳脫傳統偏重成功案例之「倖存者偏差」，納入國際組織與研究機構彙整之 AI 風險與失敗案例，系統性解析轉型歷程中所面臨的關鍵障礙與應對策略。
4. 彙整案例研究成果，建構一套兼具策略規劃、組織調適、風險治理與績效評估之操作性指引。

在學術理論與分析架構上，本計畫整合數位轉型理論、技術-組織-環境（TOE）框架及公共行政工作系統架構。文獻梳理顯示，數位轉型係透過關鍵資源與能力的策略性運用進行根本性變革，AI 的導入更全面重塑了組織結構、決策機制與公共價值創造路徑。為改善既有 AI 整備度評估偏重私部門技術與流程維度之盲點，本研究將動態變革歷程觀點導入，並納入開放政府能力、公共服務品質提升、行政效率以及社會合法性與倫理準則，建立多維度且具動態調整特質之評估模型。

本研究之預期成果涵蓋三項理論與實務貢獻：首先，建立適用於公共部門情境的 AI 數位轉型整備度動態評估基準，協助各機關精準辨識推動缺口；其次，產出兼顧成功與失敗經驗之雙軌跨案例比較分析，健全政策規劃之風險治理基礎；最後，產製具操作性之「公部門 AI 數位轉型推動手冊」，作為各機關實務推動、跨域知識移轉與提升數位治理效能的重要政策工具。

研究方法

本研究採多元個案比較研究途徑（multiple-case comparative study），植基於 Yin（2003）所倡議之「複製邏輯」（replication logic），旨在透過理論導向的有限核心案例進行深度剖析與「分析通則化」（analytic generalization），而非著眼於統計母體的抽樣推論。為兼顧一年期計畫之可行性與比較分析的內部效度，本研究將分析場域控制於二個 AI 應用成熟且具政策重要性之範疇（如智慧醫療、智慧交通或內政治理等），選取四至六個具代表性的公、私部門核心個案，藉由不同政策領域與部門屬性的對照，檢驗治理機制之穩定性與情境脈絡差異。

在個案選取程序上，研究團隊依循嚴謹的層級式篩選機制。首先，透過公開資料檢閱建立國內外初始案例庫（case pool），避免落入僅依便利取樣或知名案例之偏誤；其次，依據文獻分析架構設計標準化「案例盤點表」，針對中央政府五院及其部會、六都政府之資訊與數位專責機關實施全面性案例盤點，掌握應用領域、導入技術、組織調整及推動困境等基本輪廓。最後，邀集公共數位治理、AI 導入與公部門評鑑領域之學者專家召開首階段焦點團體座談，依據案例代表性、可比較性、資料完整性及政策借鏡價值進行審查，確立最終核心案例組合。

本研究整合多種質性資料蒐集途徑以落實資料三角驗證（data triangulation）。一方面進行深度文件分析，系統性蒐集並檢視政策法規、推動計畫書、會議紀錄、成效報告及新聞評析，藉此重建各案例在技術導入、組織調適與決策演變之歷史脈絡；另一方面，針對文件無法揭露的內部互動與實務障礙，針對各案例關鍵利害關係人進行半結構式深度訪談，受訪對象涵蓋中央與地方資訊主管、業務主管、專案推動者及協力廠商，預計每案訪談二至三位，總計約十二至十八人，藉以深入掌握公私部門在資源配置、文化慣性及跨機關協作之實際運作樣態。

資料分析階段將建立標準化之「跨案例比較矩陣」（cross-case matrix），依據 AI 整備度（涵蓋資料治理、基礎設施、法規倫理與人才能力）、治理機制、推動歷程、成敗關鍵因素及私部門經驗之可移植性等構面進行質性標準化編碼。研究將交替運用「字面複製」（literal replication，驗證相近情境下機制之重複性）與「理論複製」（theoretical replication，解釋因體制脈絡不同所產生之差異），系統性辨識私部門敏捷治理與創新機制於公共治理情境下的制度性限制與調適路徑。最終，於分析完成後再次召開專家焦點團體座談，對研究初步發現與政策推廣建議進行實務驗證，藉以修正並完備「公部門 AI 數位轉型推動手冊」，確保研究成果兼具嚴謹的學術信實度與實務操作性。