很多人看到香港首份五年規劃和最新《施政報告》，第一時間會留意北部都會區、土地、基建、金融，或者政府推出了多少資助。
如果只用這個角度閱讀，可能會錯過今次最重要、亦最接近企業收入的訊號。
政府不是單純叫香港「發展 AI」，而是開始把算力、數據、產業場景、培訓、資助、網絡安全、風險治理和跨境合作連成一條產業鏈。
這代表 AI 不再只是一個科技項目，而是會進入每一間公司的銷售、推廣、客服、管理、庫存、物流、人才和決策。
我在《原來你一直用錯 AI，所以賺少咗一千萬》一直強調：用 AI 慳時間，只是第一層；用 AI 找規律，是第二層；用 AI 建立新收入，才是第三層。
今次規劃最值得企業思考的，正正不是「有甚麼新工具」，而是市場即將出現哪些新的問題、新的需要和新的收費位置。
以下七個商機，我相信仍然被不少企業低估。
商機一：AI 治理會由成本，變成大型客戶的入場券
政府提出在面向公眾的 AI 服務採購中，要求投標者就安全和道德作合規申報，並會逐步推動行業指引、認證及治理框架。政府亦計劃發布全社會適用的 AI Agent 安全管理指引。
很多公司聽到「治理」，只會想到法律文件和限制。但換一個角度看，未來能夠清楚交代以下問題的公司，會更容易得到大型客戶信任：
- AI 使用了甚麼資料？
- 誰有權限？
- 哪些決定必須由人批准？
- 系統出錯如何追查和停止？
- 員工有沒有接受培訓？
所以，第一個容易被忽略的商機，是 Responsible AI、AI Agent 管治、供應商評估、投標合規文件和員工培訓。
未來客戶不只問「你的 AI 有多強」，還會問「出錯時誰負責」。答得清楚，本身就是競爭力。
商機二：企業真正缺的不是 AI 工具，而是流程翻譯員
香港市場已經不缺 AI 工具。真正缺少的是能夠走入公司，理解生意、拆解流程，再把 AI 放到正確位置的人。
例如一間貿易公司想改善銷售，不是買一個聊天機械人就完成。它可能要先整理客戶查詢、報價、毛利、未成交原因，再把 CRM、Email、WhatsApp、庫存和銷售跟進接起來。
AI 模型只是一個部件。真正有價值的服務包括：
- 找出高價值場景；
- 清理和分類資料；
- 重整部門流程；
- 串連現有系統；
- 設計人工覆核；
- 用數字證明結果。
這個角色可以叫 AI Transformation Consultant、Use Case Designer，或者流程整合顧問。名稱不是最重要，最重要是能夠把技術語言翻譯成生意結果。
商機三：免費 AI 培訓愈多，企業落地輔導反而愈值錢
政府計劃推出大量 AI 課程及活動，另有技能提升計劃預計惠及至少四萬名僱員。
有人可能認為，免費課程會令培訓市場縮小。我反而認為，免費課程會淘汰低價值的工具班，同時把真正的企業需要推得更清楚。
員工懂得寫 Prompt，不代表公司完成轉型。真正付費需求會轉向：
- 按職位設計的工作流程；
- 使用企業真實資料的實戰；
- 課後 30、60、90 日採用跟進；
- 管理層決策工作坊；
- AI 使用政策及資料安全；
- 每位員工完成一項可投入工作的成果。
免費課程負責打開認知；付費服務必須負責改變結果。
商機四：AI＋網絡安全將變成中小企標準套裝
今次政策把 AI 和網絡安全放在同一個中小企轉型方向，這不是巧合。
AI 愈深入公司，就愈會接觸客戶資料、合約、內部知識、財務和系統權限。如果企業只追求方便，不處理資料分類、工具批准、權限、人工覆核和事故安排，AI 可能同時放大效率和風險。
因此市場需要的不只是防毒軟件，也不是一份沒有人閱讀的政策，而是一套可以真正運作的方案：
- 哪些資料可以輸入 AI；
- 哪些平台獲公司批准；
- AI Agent 可以做甚麼；
- 哪些動作要由人確認；
- 發生異常如何停機；
- 員工如何被持續提醒和培訓。
這會形成一個結合 轉型顧問、網絡安全、員工培訓及年度覆檢 的長期服務市場。
商機五：傳統行業可能比科技公司擁有更多 AI 金礦
五年規劃提出推動傳統產業向高端、智能和綠色發展。很多人會以為，傳統企業資料不足，不適合做 AI。
真相可能剛剛相反。
做了十年的貿易、物流、食品、零售、珠寶鐘表或專業服務公司，往往有大量報價、訂單、客戶、庫存、投訴和行業經驗。問題只是資料散落在人的腦、Excel、紙張和 WhatsApp。
這些企業不一定要自建大模型。它們最需要的是把多年經驗整理成可以分析的資料，再用 AI 找出：
- 哪類客戶最有利潤；
- 哪些貨容易積壓；
- 哪些投訴來自同一個流程；
- 哪種銷售方法最容易成交；
- 哪項經驗最值得複製給新員工。
愈傳統的行業，可能愈有尚未被發掘的資料金礦。
商機六：北都最大的機會，是科研與企業之間的「最後一公里」
沙嶺數據園區、河套香港園區、新田大學城、人工智能研發院和相關資助，會逐步增加香港的算力、科研和人才承載能力。
但有科研成果，不等於自然有客戶；有技術，不等於自然有商業模式。
科研與企業之間仍然需要：
- 企業場景配對；
- 使用者訪談；
- 小型試點設計；
- 員工採用和培訓；
- 商業模式驗證；
- 成效報告和案例包裝；
- 香港、大灣區和海外市場連接。
這個「最後一公里」未必最受新聞注目，卻是技術能否真正產生收入的關鍵。
商機七：香港可以成為亞洲企業可信任的 AI 落地層
香港的機會未必是與全球最大模型公司正面競爭。香港更實際的優勢，是國際商業制度、中英雙語、粵語場景、大灣區連接、專業服務、金融和跨境經驗。
當內地科技企業希望走向國際，或海外 AI 公司希望進入大灣區，它們需要的不只是翻譯，而是本地場景、合規、企業試點、商業信任和文化理解。
同樣，香港企業走向海外時，也需要把 AI 系統整理成客戶看得懂、能審核、可安全採用的服務。
所以第七個商機，是成為 AI 方案的市場驗證、雙語內容、企業培訓、管治及跨境商業化伙伴。
真正的問題：你的公司準備好了沒有？
政策可以提供算力、資助、課程和場景，但不會替企業整理客戶對話，不會替企業保存最強員工的經驗，也不會替老闆決定應該先改哪一條流程。
很多人以為自己已經開始用 AI，因為每日都會叫 AI 改 Email、寫標題、出圖片。但這些只是零散使用。
真正的 AI Transformation，是把公司的背景、資料、規律、流程和市場結果連起來，形成一個可以重複、可以量度、可以持續改善的系統。
企業現在最應該問三條問題：
- 我公司每日有甚麼資料正在白白流失？
- 哪一個流程改善後，最接近收入、成本或客戶體驗？
- 如果只給 90 日，我希望哪一個數字出現改變？
不要因為政策熱度而亂買工具，也不要等所有規則都確定後才開始。最好的做法，是由一個安全、小型、可量度的場景開始，再把真實結果餵回系統。
AI 時代最昂貴的，未必是工具費，而是醒覺得太遲。
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閱讀《原來你一直用錯 AI，所以賺少咗一千萬》
本書由 Harry Lui 從香港企業實戰角度，分享如何由問 AI、追 Prompt，走向整理資料、找出規律、建立系統及放大個人與企業能力。
官方資料來源
本文屬 Smark Global 獨立商業分析，不代表政府意見。資助資格、申請安排及政策時間表以政府最新公布為準。