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依行業別區分
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    人工智慧應用服務業

    列印圖示

    一、主管機關:數位發展部數位產業署

    二、推估期間:112-114年

    三、產業調查範疇

    由於我國資訊服務業為國內AI產業化的主要推動者,故本次調查目標鎖定於資訊服務業與AI新創企業中,經主管機關核准登記在案公司之AI人才需求為調查目標。資訊服務業泛指提供專業知識及資訊技術的業者,凡透過資訊系統或軟體從事加值服務,以產品、專案、服務等形式,提供給企業及個人產品或服務的行業均含於內,以主計總處110年第11次修訂「行業統計分類」中「電腦程式設計、諮詢及相關服務業」(62中類)和「資訊服務業」(63中類)為調查對象,所包含之產業細類述如下。
    1. 電腦程式設計業(6201):從事電腦程式設計、修改、測試及相關支援等服務之行業。
       
    2. 電腦諮詢及設備管理業(6202):整合電腦軟硬體及通訊技術,以從事電腦系統之規劃及設計,或對客戶之電腦相關設備提供現場管理與操作服務,以及提供電腦系統整合設計諮詢與電腦軟硬體諮詢之行業。
       
    3. 其他電腦相關服務業(6209):從事前兩項細類以外電腦相關服務之行業,如電腦災害復原處理服務。
       
    4. 入口網站經營業(6311):利用搜尋引擎,以便利網際網路資訊搜尋之網站經營行業;供查詢媒體網頁之入口網站經營亦歸入本類。
       
    5. 資料處理、主機及網站代管服務業(6312):從事代客處理資料、主機及網站代管,以及相關服務之行業;以收取平台空間服務費(如月租費)為主之平台商、應用軟體服務供應商(ASP)及提供線上影音串流服務亦歸入本類。
       
    6. 其他資訊服務業(6390):從事前兩項細類以外資訊服務之行業,如新聞供應、剪報及提供電話預錄資訊等服務

    四、產業發展趨勢

    1. AI應用產品化的趨勢已逐漸成熟,根據IDC的研究顯示,2022年全球在AI上的支出,包括軟體、硬體和AI系統所提供的服務,將達到4,328億美元;預計到2026年,全球的AI支出規模將成長到3000億美元,年複合成長率(CAGR)高達26.5%,可見整體市場對AI應用的需求正快速成長。
       
    2. 不同應用場域的客製化成本過高是現階段AI應用擴散的主要障礙之一,即使是相同的AI應用,在套用到不同場域時還是要進行相當程度的客製化,使得導入成本偏高,所以如何提高AI演算法的通用性,或是透過模組化AI降低不同應用場域的移植成本,就成為未來AI應用產品化的一大關鍵。
    五、人才供需現況與未來需求量化推估
    1. 人才供需現況
      關於資服業者對於111年AI專業人才供需現況之看法,本次調查發現,資服業積極發展AI應用,且高達86.6%的應用為產品化販售,因此對於AI人才的招募也非常積極,需求亦十分殷切,尤以AI與資料科學家、專業領域應用工程師新增需求成長比例較高。是故,超過半數56.1%受調廠商反映就業市場人才供給不足,40.7%則認為人才供需狀況均衡,僅3.2%表示人才充裕,顯示人才傾向供不應求,需加強補充相關專業人才供給。
       
    2. 未來3年人才需求量化推估
      有關112-114年資服業對於AI專業人才需求,全球AI市場包括軟體、硬體和服務在內的收益,112年預計將突破5,000億美元,且隨AI技術持續發展,可預期在未來的5年內,會有更多AI技術邁向成熟的產品化應用,10年內AI改變的面相將主要集中在產業面。另考量109至110年我國資服業產值年成長率高達12.4%,依據近期調查之人均產值成長趨勢預估,人均生產率每年平均以1.1%的速度增長,推估資服業AI專業人才每年平均新增需求為4,033~4,930人、每年平均新增需求占總就業人數比例為18.0~20.5%,需求比例相對較高。

      詳細專業人才新增需求、新增需求占總就業人數比推估結果彙整如下表,惟未來就業市場實際空缺人數可能因為多種原因發生變化,例如人力新增供給的波動或培訓人力實際投入職場的狀況等,本推估結果僅提供未來勞動市場需求之可能趨勢,並非未來產業職缺之決定性數據,爰於引用數據做為政策規劃參考時,應審慎使用;詳細的推估假設與方法,請參閱報告書。
    景氣情勢 112年 113年 114年
    新增需求 新增供給(人) 新增需求 新增供給(人) 新增需求 新增供給(人)
    人數(人) 占比(%) 人數(人) 占比(%) 人數(人) 占比(%)
    樂觀 4,400 28.0 - 4,900 23.0 - 5,500 19.6 -
    持平 4,000 26.0 4,500 21.8 5,000 18.7
    保守 3,600 24.2 4,000 20.5 4,500 17.9
    註:
    1. 持平景氣情勢下之新增需求係依據人均產值計算;樂觀=持平推估人數*1.1;保守=持平推估人數*0.9。
    2. 最後需求推估數字以四捨五入至十位數呈現。
    3. 占比係指新增需求人數占總就業人數之比例。
    資料來源:數位發展部數位產業署(2022),人工智慧應用服務產業2023-2025專業人才需求推估調查。
     
    六、欠缺職務之人才質性需求調查

    以下摘述人工智慧應用服務產業專業人才質性需求調查結果,詳細之各職務人才需求條件彙總如下表。
    1. 欠缺之專業人才包括:AI應用工程師、專業領域應用工程師、資料工程師、AI與資料科學家、AI專案經理等5類人才,欠缺主要原因為「新興職務需求」。
       
    2. 在學歷要求方面,各職務均需至少大專以上教育程度,而AI與資料科學家、更需碩士以學歷;在科系背景方面,主要需求多分布於「電機與電子工程」、「資訊技術」、「軟體開發」及「資料庫、網路設計及管理」細學類。
       
    3. 在工作年資要求方面,所有職務均需2至5年工作經驗。
       
    4. 在招募難易度上,廠商反映以AI應用工程師及AI與資料科學家招募狀況相對困難,而所有人才職缺皆具海外攬才需求。
       
    5. 資服業與AI新創為AI應用的供給者,短期內未觀察到可能消失之既有職類;另一方面,資服業與AI新創廠商在推動AI應用產品化時,所面對的場域客製化成本與市場效益需求不足等主要問題,皆需要透過具有產業專業領域知識的人才來解決,預計將帶動具跨領域特性的專業領域應用工程師需求。
    所欠缺之人才職業(代碼) 人才需求條件 招募難易 海外攬才需求 人才欠缺主要原因 職能基準級別
    工作內容簡述 基本學歷/
    學類(代碼)
    能力需求 工作
    年資
    AI應用工程師
    (080202)
    負責AI相關產品之創造,除具備一般軟體工程師之程式撰寫/開發能力外,同時也具備AI應用知識,以及研發AI相關程式、演算法或系統之開發整合能力,此外也包括AI應用中硬體設備之設計開發 大專/
    電機與電子工程細學類(07141)
    資訊技術細學類(06131)
    軟體開發細學類(06132)
    1. 軟硬體系統整合
    2. 程式設計與軟體工程方法
    3. 演算法設計、測試與驗證
    2-5年 困難 新興職務需求 -
    專業領域應用工程師
    (080302)
    專職與應用端的技術提供與對接,包括可行性評估、產品的實裝與問題排除、提供售後服務,以及對於客戶、其他部門或現場進行技術支援等 大專/
    電機與電子工程細學類(07141)
    資訊技術細學類(06131)
    軟體開發細學類(06132)
    1. 軟硬體系統整合
    2. 程式設計與軟體工程方法
    3. 產業智慧應用領域知識
    2-5年 普通 新興職務需求 -
    資料工程師
    (080103)
    負責將原始資料轉化為可供分析的格式,熟悉資料儲存環境系統結構,精通ETL(Extract-Transform-Load)協助蒐集、分類與處理資料 大專/
    資訊技術細學類(06131)
    軟體開發細學類(06132)
    資料庫、網路設計及管理細學類(06121)
    電機與電子工程細學類(07141)
    1. 資料處理與資料庫管理
    2. 數據推理推論應用
    3. 資料分析與視覺化
    2-5年 普通 新興職務需求 4
    AI與資料科學家
    (080305)
    因應業務需求或商業命題來建構統計分析模型或演算法,並提出預測分析結果及問題解答,以供決策與應用參考 碩士/
    資料庫、網路設計及管理細學類(06121)
    資訊技術細學類(06131)
    軟體開發細學類(06132)
    電機與電子工程細學類(07141)
    1. 演算法設計、測試與驗證
    2. 數據推理推論應用
    3. 機器/深度學習演算法
    2-5年 困難
    1. 新興職務需求
    2. 在職人員技能或素質不符
    -
    AI專案經理
    (080201)
    協助專案團隊之內外溝通、時程規劃及預算控管,並熟悉AI應用基本知識,除了需求訪談及溝通協調外,本身亦常需具備基本資料分析與資料視覺化等技能 大專/
    電機與電子工程細學類(07141)
    資料庫、網路設計及管理細學類(06121)
    資訊技術細學類(06131)
    1. 專案管理
    2. 產業智慧應用領域知識
    2-5年 普通 新興職務需求 -
    註:
    1. 欠缺人才職業係呈現部會調查、廠商反映之原始職缺名稱;代碼則係由部會參考勞動部勞動力發展署「通俗職業分類」後,對應歸類而得。
    2. 學類代碼依據教育部106年第5次修訂「學科標準分類」填列。
    3. 基本學歷分為高中以下、大專、碩士、博士;工作年資分為無經驗、2年以下、2-5年、5年以上。
    4. 職能基準級別依據勞動部勞動力發展署iCAP平台,填寫已完成職能基準訂定之職類基準級別,俾了解人才能力需求層級。「-」表示其職類尚未訂定職能基準或已訂定職能基準但尚未研析其級別。
    資料來源:數位發展部數位產業署(2022)。

    七、人才問題及因應對策
    以下為業管機關就其調查結果,所綜整出之人才供需問題及相關因應對策。
    人才問題 因應對策 涉及之部會
    人才供給量不足 增加AI人才的培育,並透過企業包班的方式採差異化培育,滿足各產業對AI人才的不同需求。 -
    新興職務需求 以企業出題,人才解題的模式,活絡新興產業人才供需,同時達到實戰訓練與概念驗證之效果。 -
    資料來源:數位發展部數位產業署(2022)。
    • 相關檔案
      1. 112-114年人工智慧應用服務產業人才供需調查及推估結果摘要
      2. 人工智慧應用服務產業2023-2025專業人才需求推估調查
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