港府掏钱让你做AI转型，但90%的中小企业还没搞清楚该从哪里开始

7月的香港，AI政策密集落地。

8日，商务及经济发展局局长丘应桦在立法会披露，BUD专项基金落实AI针对性资助，明确可资助企业创建AI聊天机械人、采用AI确保生产线合规等项目。

19日，财政司司长的网志也以"AI for Good and for the People"为题，描绘了香港AI产业化的蓝图。

政策信号很清晰——港府正在全方位推动中小企业的AI转型，而且愿意掏钱。

但问题来了：大多数香港中小企业主听到"AI转型"四个字，第一反应是"我该从哪里开始？"

这不是个别企业的困惑，这是我们团队在服务数十家香港中小企业时听到最多的声音。

BUD资助能帮你做什么？

先搞清楚BUD能cover什么——这对企业主做决策非常重要。

根据立法会的披露，BUD专项基金现在可以资助以下AI相关项目：

• 创建AI聊天机械人（客户服务自动化）
• 采用AI确保生产线合规（质检、流程监控）
• AI驱动的营销自动化系统
• 企业数字化流程改造中的AI应用

每个项目的资助上限是项目成本的50%，最高可申请100万港币。

换句话说，一个20万的AI诊断+策略制定项目，你只需要出10万，剩下的港府帮你出。

为什么90%的企业不知道从哪里开始？

我们分析下来，原因有三点：

第一个原因：AI技术本身太新，企业主缺乏判断力。

中小企业主每天要管人、管钱、管业务，哪来的时间去研究大模型的区别、理解GEO和SEO有什么不同？市场上各种AI服务商说得天花乱坠，什么"全栈AI解决方案""大模型落地部署"，光听名字就觉得贵。

第二个原因：市场上缺乏"翻译者"角色。

AI技术公司和传统企业之间，存在严重的语言鸿沟。技术公司讲算法、讲算力、讲token消耗，企业主只想知道一件事：这东西能帮我多赚钱还是省钱？ 中间缺的就是那个能把技术翻译成商业价值的角色。

第三个原因：没有先做诊断的习惯。

大多数企业主的第一反应是"买什么工具"，而不是"我缺什么"。就像身体不舒服，不去看医生做检查，直接去药店买药。AI转型的第一步永远应该是诊断——你的品牌目前在AI世界里的可见度是多少？你的客户通过AI找你的路径是什么？你的信息在AI眼里是完整的还是残缺的？

别把AI转型当成IT项目

这是我给所有香港企业主最核心的建议。

AI转型不是换一套系统、装一个软件。它是一种运营思维的转变。

拿市场营销来举例。以前你做营销，是"我推给你看"——广告、传单、EDM、Facebook post，你推，消费者被动接收。

但AI时代的营销，是"AI替消费者选"——消费者问AI一个问题，你的品牌能不能成为AI给出的答案之一。

这两者的底层逻辑完全不同。前者是推式营销，后者是选式营销。你的内容需要从"吸引眼球"变成"建立可信度"——因为AI选人的标准从来不是"谁好看"，而是"谁可靠"。

香港企业的AI转型路线图

根据我们服务香港企业的经验，推荐以下四个步骤：

第一步：AI体检（1-2周）

在所有主流AI平台上搜索你的品牌名、核心产品、行业关键词，记录AI给出的答案。目的是搞清楚：AI是怎么看你的？

第二步：策略制定（2-4周）

根据体检结果，确定优先级。如果你的品牌在AI里完全没有被收录，那第一步是建立品牌基础信息。如果你的信息是错的，那第一步是纠偏。

第三步：内容体系建设（1-3个月）

建立结构化、有权威来源、可持续更新的品牌内容。包括官网优化、权威媒体内容、用户口碑内容等。

第四步：监测与迭代（持续）

AI的知识库不是静态的。每月监测品牌AI可见度变化，持续优化内容策略。

BUD资助的申请窗口期

说一句你可能不爱听但不得不听的话：BUD资助是有预算上限的。

根据过往经验，BUD专项基金的年度预算有限，一旦申请量激增，审批标准会提高、审批周期会变长。现在AI项目被纳入资助范围，可以预见下半年会出现申请高峰。

建议：现在就去做AI诊断，根据结果确定申请方案，争取在第三季度内提交申请。

等到所有人都反应过来再去排队，你可能就排不上号了。

写在最后

港府的信号已经很明确了：AI不是选择题，是必答题。

BUD资助给了一个很好的切入时机——政府帮你承担一半成本，让你迈出第一步的门槛降到最低。

但选择权在你手上。

你是等到你的竞争对手已经把AI渠道全部占满了再动手，还是现在就开始？

Lori 嚴鳳天 · HollyGlobe International HK Office

旗下產品： 

📍GEO特工隊AI— geoagent.com.cn 

📍內容特工隊AI— reelsagent.com 

📍SEO特工隊AI— seoagent.com.cn 

📍SEM特工隊— semagent.com

🎯 專注國內AI引擎GEO優化：豆包 · 通義千問 · DeepSeek · Kimi