臺灣的災害風險具有高度複合性。颱風與豪雨可能同時造成淹水、坡地災害、道路中斷、停電與通訊失效；地震可能連動建物倒塌、火災、交通阻斷、醫療壓力與收容需求。當高齡化、偏鄉人口結構、長照機構、外籍移工與觀光客等社會脆弱性因素疊加後，災害防救已不只是工程或緊急應變問題，而是涉及公共服務延續、資訊可近性與社會韌性的系統治理問題。原研究因此將政策問題界定為：如何從既有「災害資訊化」進一步走向「AI輔助災害風險治理」。
一、災防AI的問題已從「預測更準」轉向「風險治理更快」
二、臺灣已有數位防災底座，真正瓶頸在資料與行動之間
三、國際趨勢顯示：AI要進入災防流程，必須同時建立「人機協作」與高風險治理
四、七項應用主題可形成臺灣AI災防能力體系
五、政策工具應從「採購系統」轉為「建立可驗證的AI災防能力」
六、結語：災防AI的競爭力，不是模型最多，而是風險資訊能否轉成行動
參考文獻
圖1 從災害資訊化走向AI輔助災害風險治理
圖2 臺灣AI災防能力體系與分階段推動路徑
表1 臺灣主要災防痛點與AI應用對應
表2 七項AI災防優先應用之推動期程與驗證方式