微軟參與近500項AI專案，合作客戶逾200家、遍及28國

微軟參與近500項AI專案，合作客戶逾200家、遍及28國。這是專案參與件數，並非已完成專案數。

微軟（Microsoft，$MSFT）於12日在官方部落格公布這項統計。微軟表示，多數完成初期專案的客戶回頭尋求進一步合作，帶來數百項後續專案；但各專案的計算方式及是否重複計入，尚未公開。

微軟 Frontier Company（Microsoft Frontier Company）會派工程師進駐客戶現場，依照工作流程共同設計並部署AI系統。微軟在7月2日的成立公告中表示，將投入25億美元（約合韓元3兆3,350億元），並派遣6,000名產業及工程專家到客戶現場。

韓國客戶KT自2026年8月起使用AIO-Net。依據KT提供的案例，網路異常偵測時間從10分鐘以上縮短至2至3分鐘；故障調查與報告撰寫平均可在5分鐘內完成，約為原本作業時間的一半。這些數據來自微軟的韓文案例頁面。

AIO-Net依據KT的營運流程及資深操作人員經驗分析設備資料。微軟工程師與KT開發團隊在現場共同建置平台，並納入操作人員意見。AI代理會提出異常跡象、判斷依據及處理方式，最終判斷與處置仍由人員負責；可對設備下達的指令也僅限查詢用途。

北方信託（Northern Trust，$NTRS）導入AI代理，將客戶開戶資料轉換為公司標準格式。北方信託與微軟在聯合公告中表示，一項實際客戶案例的資料準備時間從約兩週半縮短至3天，減少83%。

聯合公告提到的96.5% F1分數，是在匿名化的歷史交易資料中，以7項代表性測試進行首次執行、尚未經過回饋與修正時取得。這個數字不代表整體實際營運準確率。分析人員會在Excel與SharePoint中檢視結果，並進行修改及核准。

製造業方面，3M（$MMM）正與微軟開發協助管理客戶訂單的AI代理工作流程。系統將支援信用檢查、逾期評估及系統更新，並設有人員核准程序。3M於7月29日的官方公告表示，預期這套工作流程可大幅減少人工操作，並提升處理速度與一致性；目前未公布量化成效。

在水泥研究領域，聖戈班（Saint-Gobain）研究人員表示，運用AI將6.2萬件專利與4.4萬篇研究摘要整理為知識庫，耗時數小時。新的添加劑候選方案仍在實驗室驗證階段，尚未公布低碳產品商業化成果。相關內容見微軟的聖戈班案例。

微軟委託並資助IDC進行的調查，涵蓋28個產業的5,204名IT與業務主管；其中66%表示，AI已帶來顯著或轉型性成果，48%表示正把AI價值擴展至多個事業部。這些調查結果刊載於微軟公布的調查摘要。

IDC調查數據來自受訪者自我回報，並未驗證Frontier Company各項專案的個別成效。KT公布的是網路異常偵測與報告撰寫時間，北方信託公布的是客戶資料準備時間；各案例的測量對象與應用階段不同。

客戶案例的評估依據是參與專案企業公布的資訊，未提供獨立產業評估或全體客戶滿意度調查結果。這次公告著重於配合客戶工作流程、在現場導入AI的案例，而非AI代理本身的功能。本刊先前曾報導AI代理競爭焦點從模型效能轉向企業系統的趨勢。

KT計畫將AIO-Net從目前導入的70台核心設備擴大至280台，目標是將適用設備數增加至4倍。