德勤政府洞察中心（Deloitte Center for Government Insights）發布《2026 全球政府趨勢報告》（Government Trends 2026），內容指出，AI 技術加速演進、財政日益緊縮，加上跨部會協調的複雜度提高，讓傳統的局部改革、組織微調，以及把紙本流程搬上網的數位化工程，都已經走到極限。
領先的政府因此把目光轉向「政府作業系統」的全面重組，重寫底層的規則、工作流、決策權與學習循環。以下報告摘要，將剖析政府如何從基礎建設、組織架構、技術治理到法規制度，展開這場全面重組。
📎 這份報告適合誰閱讀？
報告探討政府作業系統的重塑、數位基礎建設與 AI 代理的結合，適合以下幾類工作者閱讀：
- 政府與公部門中高階決策者（機關首長、政策制定者）
- 政府資訊主管與技術人員（CIO、IT 領導者、系統架構師）
- 法規監管與法務規劃人員
- 公部門採購與財政管理人員
- 組織變革與人力資源專家（公部門 HR）
🔴 報告洞見
AI 代理實現「政府已經知道」的主動服務模式
過去政府提供補助或福利，多半要靠民眾自己申請一次，政府才會在後台跨部門把資料傳給對的單位。換句話說，不申請就領不到，責任在民眾身上。
現在情況有機會反過來。以醫院登記出生為例，AI 代理能自動核對新生兒與父母的身分，試算應得的津貼金額，家長只要在手機收到通知時按下「一鍵同意」，錢就直接撥入帳戶，不需要主動跑申請流程。
這種能自己判斷、跨系統協調、在設定範圍內完成決策的 AI，就是代理型 AI，它讓施政體驗從「民眾主動告訴政府」，進化成「政府已經知道」的主動服務。
但要做到這種無感、主動的體驗，背後需要兩項基礎建設撐著：一是「數位身分」，讓政府能安全確認「這是誰」；二是「數據交換平台」，讓卡在不同部會、原本互不相通的資料，能安全、即時串在一起用。
截至 2025 年 12 月，全球已有至少 64 個國家奠定數位身分基礎，97 國擁有數位支付系統，另有 103 國正在運行數據交換平台。在此助攻下，愛爾蘭 MyWelfare 平台到 2024 年底已將 83% 的疾病福利與 98% 的醫療福利申請，交由 AI 自動審核撥款；而阿布達比的 TAMM 平台透過多個 AI 代理安全串接 90 多個公私機構，提供超過 1,000 項「以市民生活事件為核心」的一站式服務。
政府內部怎麼跟上？
有了數位身分與數據交換平台這些科技底座後，政府內部的運作方式，要如何配合改變？
具體做法，是先把政府的日常任務拆成兩類：一類是「Run（日常維運）」，這是高重複性、標準化的行政工作，追求極致效率，適合交給自動化與 AI 執行；另一類是「Grow（變革協作）」，這是突發、複雜的新興挑戰，需要跨功能團隊動態解決。
這兩類任務，各自需要不同的支撐方式。
Run 靠的是共享平台。政府需要把身分驗證、數據交換這類基礎功能，統一建置成全政府共用的系統，讓各部會不必重複投資開發。愛沙尼亞的 X-Road 數據平台是代表案例，它連結數百個公共資料庫，做到資料只需提供一次、各部會共用，每年替國家省下 1,345 年的工作時間。
Grow 靠的則是敏捷小組。有了平台打底，政府才能快速組建這種跨部會、限時、只聚焦單一成果的小型團隊，任務一達成就解散。阿聯的「政府加速器」計畫是個例子，跨部會小組在 100 天限期內攻堅，讓工業碳排減少 16%，專利申請量暴增 7 倍。
不過，不論是 Run 還是 Grow，最終都要靠對的人在對的位置上，這就是第三件事「讓人才與決策權能跟著任務走，不被職位綁死」，包含三個轉變：
- 看技能不看職稱：HR 從管理職稱轉型為技能協調者，比如澳洲用 AI 繪製全政府「技能地圖」，任務一來就能跨部會快速媒合最適合的人。
- 專家直接支援前線：技術專才不待在總部，而是派駐第一線，比如紐約市把資料科學家直接派到消防機關，兩邊合作開發出火災預測模型。
- 決策權下放第一線：英國推行「單一產品負責人」制度，把決策權下放給第一線團隊，讓服務能即時回應民意，不必層層上報。
平台、敏捷小組、人才流動，三件事各自運作良好，但誰該負責規劃、串接這些改變？
IT 主管：從修電腦的人，變成規劃國家服務的建築師
過去，政策完全由第一線施政與政策主辦單位（如戶政、社政等非技術部門）主導，IT 部門只在後台扮演「修電腦、裝軟體」的被動支援角色。但科技與施政早已融為一體，IT 主管必須擺脫後勤思維，升級為決定國家施政如何安全遞送、跨機關流程如何串接的「施政總建築師」。
這種角色變革已反映在決策權的提升上。調查顯示，全球（不含美國）高達 52% 的政府資訊長（CIO）預期其 2026 年的 IT 預算將增長；美國也有 75% 的州級資訊長在施政戰略規劃中擁有了決策發言權，這代表技術領導者已正式進入政府的核心決策圈。
然而，要讓新技術成功落地，最大的挑戰通常不是程式碼，而是「人」的抗拒。因此，施政建築師必須設計出一套符合人性、讓使用者真心想用的激勵機制。
技術主管必須將變革願景、公務員的工作痛點（如減少無意義的加班）和民眾的福祉緊密綁定，打造讓公務員想用、百姓愛用的環境，否則再厲害的 AI 代理也只會被束之高閣。
在實際行動上，資訊長不應再用「系統如期上線率」這種純技術指標來考核成效，必須改用「幫公務員省下多少庶務時間、替民眾縮短多少申辦天數」等，與人民福利和施政成效直接掛鉤的實質成果指標；同時，必須主動打破辦公隔閡，將技術專家直接編入施政與政策主辦部門的「敏捷小組」中，讓技術研發與政策規劃在第一線同步發生。
開始把法條寫成 AI 看得懂的程式碼
然而，有了靈活的組織、AI 代理與數據平台在後台跑得再快，只要法律和審查程序依然停留在「靜態紙本、逐條人工審查」的舊世界，轉型照樣卡死。
因此，政府必須推動「監管重置（Rewiring Regulation）」，利用 AI 把繁複的法規，轉化成能夠即時回饋、彈性調適的「自適應合規系統」。
具體做法有兩個。第一個是「法規程式碼化」：把法律條文裡「除非、但書」這類模糊語意，在立法之初就同步轉譯成電腦看得懂的程式碼。這樣一來，AI 在後台運算時就能一秒判定民眾是否符合資格，甚至可以把審查邏輯直接嵌進申辦網頁的前端，民眾送件當下就完成自動審驗，不必等退件、補件來回跑。
第二個是「法規數位孿生」：這像是一個法律模擬器，讓政策制定者在法案正式通過前，先在虛擬系統裡跑一次，預先抓出新舊法規之間可能打架的地方。針對變化特別快的新興技術，政府還可以再搭配「監管沙盒」，畫出一塊法律特區，讓創新在安全、受控的範圍內先行先試，不必立刻套用現行僵化的法規。
這套做法已經在全球創造出驚人的行政效率。阿聯推動的「零官僚」計畫，第一階段就廢除了超過 4,000 項程序，幫市民省下 1,200 萬小時，辦事時間縮短 70% 以上；美國明尼蘇達州 IT 服務處開發的 AI 立法追蹤系統，能以每分鐘分析 100 份法案的速度進行審查，準確率高達 99%，每個會期替公務員省下 1,000 小時的人工作業。
AI 分擔繁瑣工作，公務員把時間留給真正需要人的判斷
當組織與法規都完成重組後，最後一塊轉型拼圖就是前線公務員。公部門導入 AI 的核心邏輯，絕非「取代人類」，而是發揮「人機協作」的乘法效應；意即讓 AI 承擔繁重的數據檢索與重複性庶務，將人類員工從「公文地獄」中解放出來，使其能專注於需要同理心、專業判斷與倫理決策等具有溫度的公共服務。
當人類與 AI 建立雙向協作的默契，施政效能將迎來爆發。研究指出，緊密的人機協作最高可提升 29% 的工作效率。
以各國實證為例，英國對 2 萬多名公務員實測生成式 AI，發現每人每天平均省下 26 分鐘，相當於每年多出近兩週的工作時間；新加坡則推動 AI 代理計畫，至今已有 15 萬名公務員常態使用生成式 AI，甚至自主開發了多達 18,000 個內部 AI 助理。
不過，當 AI 越來越聰明，如何防範它「越權決策」或產生法律漏洞？
政府必須建立「風險型 AI 決策權限矩陣」，依任務的風險高低，明確定義 AI 與公務員的權責邊界。在高風險行政處分中，必須嚴格堅持「AI 建議、人類決定（Human-in-the-loop）」的底線。
同時，政府需要提供「數位遊樂場（Digital Playgrounds）」，這是一個鼓勵創新的無痛試錯沙盒，引導員工在安全無壓力的環境下，循序漸進培育 AI 應用能力，從學會使用、懂得選擇，到能自行建構，晉升為能自建 AI 代理的數位變革者。
🧭 別急著買系統，採購要「見效才付款」
組織、法規、人才都到位後，最後一個問題是：政府該如何確保每一分預算，都真的花在能解決問題的技術上？
報告提醒，公部門千萬不要盲目把龐雜、疊床架屋的舊流程，直接硬套上高科技，因為這樣做出來的，只會是一個效率同樣低落、卻變得更昂貴的系統。而這個問題在政府採購上格外明顯——傳統採購系統只記錄合約金額、發包時間這類交易數據，卻完全看不到後續有沒有真的解決民眾的問題、創造出實質價值。
要解決這個盲點，政府得先把需求意圖、預算編列、採購執行、實作成效，全部串在同一條數據鏈上，讓「花了多少錢」跟「解決了什麼問題」對得起來。
有了這條數據鏈，政府才能把採購模式轉向「成果導向採購」，並只為真正的成效買單。具體可以用兩種更靈活的付款方式來做：
里程碑付款：做到哪個階段性功能、發揮了什麼具體用處，才付那個階段的錢，取代過去不管系統好不好用、都得按月或按工期付款的做法。澳洲首都特區採購交通票卡系統時，就設了 30 個涵蓋建置、安裝、系統整合的里程碑，廠商每過一關才能領到那階段的預算。
成果支付卡：先跟廠商談好每項施政成效值多少錢，政府不管廠商用什麼技術手段達成。美國密蘇里州與康乃狄克州推動母嬰健康關懷時，服務機構每多協助一位高風險孕婦順利生下健康寶寶，政府就照事先談好的價目撥一筆獎金，用實質成果來定義專案成敗。
換句話說，數位預算編列前，得先把流程理順、拿掉沒必要的審查關卡；預算編列後，則用里程碑付款和成果支付卡，讓每一分納稅錢都綁定在具體成效上，而不是綁在合約金額或工期上。
＊閱讀完整報告內容，請見：Government Trends 2026: The future of government is now
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash
