(1) 科技產業：企業取得綠電憑證新解方！台電「RE30」低碳電力商品，會對富威電力造成衝擊嗎? (2) 應用科技：生成式AI助攻 精準辨識風險

(1) 科技產業：企業取得綠電憑證新解方！台電「RE30」低碳電力商品，會對富威電力造成衝擊嗎?

RE30 電力商品：專為企業打造的綠電入門方案

RE30（Renewable Energy 30）是台電設計給高壓以上用戶的綠電商品，特別針對「由台電轉供」的企業開放申請。其設計核心為：每使用 10 萬度電，就包含 30% 的綠電（即 3 萬度），其餘 70% 為一般市電。

此結構讓企業可在不額外投資設施的情況下，取得正式再生能源憑證（T-REC），作為碳揭露與綠電使用的國際認證依據。

該商品最低申購量為 100 萬度電，最高可達 1 億度，供應期間為一年，從申請次月起開始供電。2025 年作為首年推出期，將於6月1日起至12月31日販售，7月1日起陸續轉供，台電提供早鳥優惠，綠電每度含稅價格為 6.1元，2026年1月1日起則恢復為原價每度6.3元。

政策與市場戰略交錯下的關鍵定位
RE30 的推出，將台電從「傳統電力供應商」轉型為「能源服務平台」的重要一步。對企業而言，RE30 提供了一條合法、可預期、低門檻且具價格競爭力的綠電取得通道，可望解決一直以來困擾出口導向產業的綠電憑證缺口問題。

對政策面而言，RE30 同時回應了碳邊境調整機制（CBAM）、供應鏈碳盤查等國際規範對再生能源使用比率的要求。

隨著2025年CBAM（碳邊境調整機制）正式實施，台灣的綠電需求預計激增至少70億度，未來將呈現倍數成長趨勢。面對這股綠能浪潮，許多企業尤其是用電大戶，仍積極尋求穩定的綠電來源。

RE30啟動前後，帶來的改變
在RE30推出之前，雖然台電早已大量收購民間再生能源電力，並納入全國電網供應，但這些綠電實際上只是混入整體市電中供應，使用者並無法獨立認列綠電比例，也無法取得國際認可的再生能源憑證（T-REC）。

少數企業透過與台電專案協議取得特定再生電源，則屬個案式操作，缺乏制度化架構與市場透明度。

因此，在RE30推出前，雖然「電網裡有綠電」，但對企業而言，從台電購電並不等於使用綠電，更無法用於碳揭露或供應鏈減碳認證。RE30則徹底改變這一現況。透過商品化設計、明確定價與憑證對應，企業用戶可購買含30%綠電比例的RE30電力商品。

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(2) 應用科技：生成式AI助攻 精準辨識風險

生成式人工智慧（Generative AI）正快速改變企業在環境、健康與安全（EHS）管理上的操作方式，特別是在風險辨識領域展現出高度潛力。

透過自然語言處理（NLP）、非結構化資料解析及智慧預測分析等技術，AI可協助企業從過往的被動應對轉為主動預防風險，進而提升整體的安全與合規效能。

在應用層面上，生成式AI能處理事故報告、監控影像、語音紀錄等非結構化資料，分析並找出潛在風險因素。
例如，AI模型可從過往事件中學習，辨識出類似的高風險作業模式，並在發現早期跡象時提出警示，讓管理人員及早介入。
此外，AI也可整合即時監測數據與歷史資料，進行風險趨勢分析與預測，提供預防性行動建議以降低職業災害與法規違規的可能性。

在法規合規管理方面，生成式AI可自動比對內部SOP、作業流程與法令，如《職業安全衛生法》與《職業安全衛生設施規則》，即時提示不一致或潛在違規之處。這不僅提升法規鑑別的效率，也能幫助企業即時應對法規變更，確保內部制度的更新與合法性。

然而，導入生成式AI仍面臨幾項關鍵挑戰。首先是資料品質問題。AI模型的準確性依賴於高品質、標準化且具代表性的數據，但現階段許多EHS數據仍以紙本或非結構化格式保存，或缺乏歷史紀錄，導致分析結果不準確。
其次是法規的適用性與更新頻率，由於不同產業與地區法令差異大且更新頻繁，若AI模型未能即時同步最新法規，將可能產生錯誤判斷或建議。  …..

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