在極端氣候日益頻繁的時代，有效的水資源管理與防災決策已成為社會韌性的重要支柱。然而，要讓人工智慧（AI）在水利治理中真正發揮效益，最關鍵的基礎是「水文資料的數位治理」。唯有建立完整、可靠且可共享的數據體系，AI才能發揮準確預測與智慧決策的價值。
目前水文資料治理面臨多重挑戰，資料來源涵蓋氣象站、河川水位站、水庫安全及水質監測、雷達與衛星遙測、IoT感測器等，格式繁雜且精度不一，資料品質亦不穩定，常見缺少量測數據、數據異常或時間序列斷裂，且跨單位之間因缺乏標準與平台，導致整合困難，囿於颱洪災害預警對即時性的高需求，更凸顯資料處理效能的重要性。這些挑戰若未解決，即使AI技術再先進，也難以提供可靠的決策支持。
數位治理的核心，在於建立完整生命週期的資料品質管理。首先需訂定統一標準，進行資料清理與品質控管；其次是跨單位共享，透過平台架構與開放應用程式介面提供統一資料出口；再者要確保資料安全與可追溯性，避免敏感資訊外洩。當資料治理體系健全後，AI才能有效應用於缺值補正、水文分析與模擬、洪旱趨勢推估、即時氣象水文預報、洪水與淹水預警等(如圖一所示)；進一步結合決策支援系統，實現智慧化水庫排砂排洪操作、都會區淹水預警、水資源管理與調度，提升整體治理效率。
水利署已逐步推進全署水文資料管理與整合，具體推動策略包含：盤點水利AI應用現況、擬定未來推動方向所需之資料型式、研擬最佳算力設備規劃及國際交流合作、建構人才培育機制等面向。這些面向彼此環環相扣，構築出台灣智慧水利發展藍圖之基礎。面對大量監測數據與即時運算需求，需要相應的算力支援。過去仰賴中央處理單元（central processing unit, CPU）架構，往往難以應付即時演算需求，因此發展高效能圖形處理單元（graphics processing unit, GPU）運算資源，讓AI模型能更快速地完成淹水模擬與預測(如圖二所示)，為防災決策提供科學且即時的依據。
展望未來，臺灣可進一步建立全國水文數位治理架構，推動跨部會共享平台，並發展水文數位孿生，將IoT、雲端與AI技術融入治理流程。唯有兼顧資料標準化、安全性與智慧化應用，才能實現精準預測與韌性水資源管理，為社會提供更穩健的防災與用水保障。