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本週大洋洲的主線是「採用很廣，整合很淺」——CPA Australia 的數據把這個落差量化出來，而紐西蘭和澳洲同週的政治與法律討論，剛好都指向同一個原因：監管環境的不確定性，讓企業不敢把 AI 往核心流程裡推。

本週重要動態

CPA Australia 調查：澳紐 AI 採用率 88%，深度整合僅 11%，agentic AI 使用率六市場墊底

CPA Australia 10/19 發布調查報告，訪問澳洲、紐西蘭、中國大陸、香港、馬來西亞、新加坡共 1,679 位會計與財務專業人士。結果顯示澳紐企業 AI 使用率達 88%，但只有 11% 把 AI 深度整合進整個組織的核心運作——這個比例在六個受訪市場裡墊底。能完成多步驟任務、只需極少人工提示的 agentic AI 系統，澳紐使用率僅 28%，遠低於中國大陸 58%、香港 49%、新加坡 47%；客製化 AI 工具的使用率也只有 37%，同樣不到中國大陸 61% 的三分之二。（SecurityBrief NZ）

CPA Australia 商業與投資主管 Gavan Ord 的評語點出了整份報告的方向：「澳洲和紐西蘭企業基本上都已經採用了 AI，但很多企業還只是碰到表面——真正受益最多的企業，是把 AI 整合進工作流程、決策和核心業務流程，而不只是用在寄信這類單一任務上。」報告同時發現，四分之一的組織幾乎沒有對 AI 使用提供任何指引或監督，Ord 認為「採用速度已經超過部分企業發展治理框架的速度」。

紐西蘭工黨提出未定義的「super-AI」禁令，評論：真正缺口在著作權與資料規則

紐西蘭工黨在 2026 大選前接受《Stuff》專訪，批評執政聯盟的 AI 準備度「令人恐懼」(terrifying)，並重申要禁止假設性的「super-AI」系統。黨魁 Chris Hipkins 與發言人 Reuben Davidson 今年 9 月提出的 AI 政見包括：在總理與內閣辦公室（DPMC）下設 AI 辦公室、擴大線上安全監管機構職權、著作權規則（創作者作品被用於訓練模型時應獲得報酬）、深偽色情禁令、資料中心的可再生能源要求，以及中小企業 AI 導入補助。（Stuff）

但評論媒體 B2B News 指出，「super-AI」禁令本身缺乏可執行的定義——沒有人（包括工黨自己）說清楚什麼系統算是 super-AI，也沒說清楚要怎麼對架在海外伺服器上的模型執行禁令。相比之下，紐西蘭 MBIE 2025 年 AI 戰略報告記錄的真實問題更具體：68% 的中小企業沒有評估 AI 的計畫（澳洲只有 38%），43% 的非使用者坦承缺乏相關專業知識；隱私委員辦公室 2025 年調查也發現五分之四紐西蘭人認為現行 AI 監管不足。紐西蘭目前在「全球負責任 AI 指數」45 個高所得國家中排名第 32，落後排名第 22 的澳洲。（B2B News）

澳洲法律學者警告：AI agent 責任歸屬不明，OpenAI 不太可能為 Medicare 外洩負刑責

雪梨大學法律學教授、政府 AI 專家小組前成員 Kimberlee Weatherall，在澳洲國會 AI 調查聽證會上表示，澳洲現行法律對「AI agent 的責任從哪裡開始、到哪裡結束」並不清楚，這使得 OpenAI 不太可能因為今年稍早的 Medicare（澳洲全民健保系統）資料外洩事件面臨刑事追訴，她呼籲國會儘速修法釐清責任歸屬。（InnovationAus）

這起聽證會發生在澳洲政府 9/29 要求企業立即回報 AI 失控事件、10/8 公布「系統性課責」框架草案（企業須證明自己有真正可運作的風險管理流程、流程失效就要負法律責任，不再用傳統的風險分級分類）之後——一邊是政府試圖用新框架補上課責缺口，另一邊是法律學者在聽證會上直言現行法律還是接不住 AI agent 這種新的行為主體，兩者之間的落差正是本週報告的 agentic AI 低使用率可能的部分成因：企業不確定責任歸屬，自然會把 Agent 的自主程度壓低。

深度分析

我認為本週大洋洲最適合用科技—組織—環境框架（Technology-Organization-Environment, TOE Framework）來解讀，因為三則新聞剛好對應這個框架的三個變數，而且它們之間的因果關係，正好解釋了「採用廣、整合淺」這個現象。

技術（Technology）：AI 工具本身的取得門檻已經很低——88% 的採用率證明這一層幾乎沒有阻力，點狀工具（寄信、摘要、單一任務）已經普及到接近飽和。

組織（Organization）：CPA 報告揭露的落差正好發生在這一層——四分之一組織缺乏治理框架，客製化工具使用率只有 37%，這代表企業內部的流程設計、治理能力、跨部門協調還沒跟上技術取得的速度。這一層的瓶頸不是「買不到 AI」，而是「組織不知道怎麼把 AI 嵌進既有的決策和工作流程」。

環境（Environment）：這正是本週澳紐政治與法律新聞對應的那一層——紐西蘭工黨提出定義不明的禁令、澳洲法律學者警告 agent 責任歸屬空白，這兩則新聞都在說同一件事：監管環境的不確定性還沒有定型。TOE 框架的核心洞察是，這三層會互相制約——當「環境」這一層的規則不清楚時，「組織」這一層的治理設計就沒有明確的合規標準可以參照，企業自然傾向把 AI 留在低風險、低自主性的表層使用，不敢把 agentic AI 這種需要較高信任與較少人工監督的應用往核心流程裡推。這解釋了為什麼澳紐的 agentic AI 使用率（28%）遠低於治理與監管相對更早定型的中國大陸（58%）——不是技術能力的差距，是環境層的不確定性直接壓低了組織層願意承擔的自主程度。

對台灣創業者的啟示

• 如果你在賣 AI 工具給中小企業：澳紐「88% 採用、11% 深度整合」的落差提醒你，單純賣「存取模型的管道」已經是紅海——真正的產品機會在「幫企業把 AI 嵌進既有工作流程與決策鏈」這個整合層，這一層需要的是顧問式導入能力，不是更強的模型
• 如果你在做 AI 治理或合規工具：澳洲的「系統性課責」框架草案（企業自證風險管理流程有效、流程失效要負責）和法律學者點出的責任空白，顯示政府監管還在追技術——不要等法規定案才動手，現在就能賣「企業自己先建立可稽核的 agent 決策記錄」這類自律型治理工具，這類需求在法規模糊期反而更強，台灣企業如果要賣去澳紐市場，這是比等法規明朗更早的切入點
• 如果你在規劃 Agent 自主程度的產品路線：把「agentic AI 使用率」這個指標拿來對照亞太市場——中國大陸 58% vs 澳紐 28%，這個落差提示你台灣市場很可能更接近澳紐這端（監管與課責框架同樣還在成形），產品設計上應該預留「企業可以隨時調降 Agent 自主程度、保留人工核准點」的開關，而不是預設客戶會願意一次跳到全自主
• 如果你在做廣告科技或 martech：AgenticAdvertising.org 在雪梨成立澳洲分會，代表 agent-to-agent 的廣告交易協定正在從概念走向跨組織的規格制定——台灣 martech 團隊如果有 agent 化的媒體採買或投放產品，現在開始追蹤這類協定組織的規格草案，比等協定定案後才被動相容要有優勢

今日收穫

之前以為「AI 採用率」是比較不同市場 AI 發展程度最直接的指標，這週看完 CPA Australia 的數據才發現，採用率和深度整合率可以差到 8 倍（88% vs 11%），兩者根本是不同的問題——採用率量的是「有沒有碰到 AI」，深度整合率量的才是「AI 有沒有真的改變企業怎麼做決策」。更意外的是，把這份數據和同一週澳紐的政治與法律新聞放在一起看之後才意識到，「監管環境不確定」不只是企業的抱怨藉口，它確實會直接壓低企業願意讓 Agent 自主行動的程度——原來「法律還沒跟上」不只是合規風險，它本身就是壓低 agentic AI 使用率的一個結構性原因，而不只是背景雜訊。

參考資料

• SecurityBrief NZ — Australia & NZ lag on deep AI integration, CPA says
• Stuff — Labour blasts government's 'terrifying' lack of AI readiness, wants super-AI ban
• B2B News — Banning super-AI is easy when nobody has to define it
• InnovationAus — Australia's AI agent liability gap needs urgent fix, expert says