人工智慧已不再是新興技術。它已迅速成為數位轉型的核心驅動力，影響組織如何營運、如何做決策、如何與客戶互動，以及如何創造價值。

從客服聊天機器人與詐欺偵測系統，到預測分析與內容生成工具，各行各業的組織正日益將 AI 整合進營運流程，以提升效率、推動創新並取得競爭優勢。

雖然 AI 的效益無庸置疑，但其快速普及也為治理、風險與合規專業人士帶來了一系列新挑戰。

組織如今面臨關鍵問題：

誰應對 AI 驅動的決策負責？

如何確保 AI 系統以合乎倫理且透明的方式運作？

AI 會帶來哪些新風險？

組織如何持續符合不斷演變的法規要求？

需要哪些治理架構來監督 AI 的使用？

隨著 AI 持續重塑商業格局，GRC 職能也必須同步演進。討論的重點已不再是組織是否應採用 AI，而是應如何負責任地採用 AI。

AI 採用的快速崛起

過去幾年，AI 採用以前所未有的速度加快。

組織正利用 AI 自動化重複性工作、改善客戶體驗、強化決策能力、提升詐欺偵測能力、提高營運效率，並從大型資料集中產出商業洞察。生成式 AI 的出現，進一步讓各種規模的組織都能接觸到進階 AI 能力，因而加速了採用。然而，採用速度往往已超過治理框架的發展，而治理框架原本正是用來管理相關風險。

在許多組織中，員工在正式政策、控制措施與監督機制建立之前，就已開始使用 AI 工具。這會造成重大的治理與合規疑慮。

治理挑戰：誰應負責？

AI 帶來的最重要挑戰之一是問責性。傳統系統依據預先定義的規則與邏輯運作。AI 系統，特別是機器學習模型，會根據資料中的模式做出決策，而這些決策有時難以完全解釋。

這引發了重要的治理問題：

誰擁有這個 AI 系統？

誰對 AI 所做的決策負責？

誰驗證輸出結果？

誰持續監控其表現？

若缺乏清楚的治理架構，組織可能在監督不足的情況下部署 AI 系統。

有效的 AI 治理需要明確定義角色與責任、具備董事會層級的可視性，並透過政策建立可接受使用、監控要求與問責機制。組織必須認知到，雖然 AI 可以支援決策，但最終責任仍屬於人類。

AI 的廣泛採用帶來數個組織必須主動管理的風險類別。

資料隱私風險

AI 系統通常依賴大量資料才能有效運作。若缺乏適當控制，組織可能無意間暴露敏感資訊、在未取得適當同意的情況下處理個人資料，或違反隱私法規。員工使用公開 AI 工具時，可能在不知情下上傳機密商業資訊、客戶紀錄或專有智慧財產。這會造成重大的隱私與資料保護疑慮。

偏見與倫理風險

AI 系統的表現取決於用於訓練它們的資料品質。若訓練資料包含歷史偏見，AI 模型可能產生歧視性或不公平的結果。這在招募、放款、保險、醫療與執法等領域尤其令人關切。組織必須建立機制來識別、監控並降低 AI 系統中的偏見。

資安風險

隨著 AI 採用增加，攻擊面也同步擴大。威脅行為者正利用 AI 強化釣魚活動、自動化攻擊、生成具說服力的社交工程內容，並大規模找出漏洞。同時，AI 系統本身也可能成為攻擊目標。模型操縱、資料投毒、提示注入攻擊，以及未授權存取 AI 系統，都是新興的資安疑慮。

營運風險

若組織高度依賴 AI 系統，一旦系統失效、輸出不準確或行為異常，就可能面臨重大營運中斷。過度依賴 AI 而缺乏足夠的人為監督，可能導致錯誤決策與非預期後果。

聲譽風險

單一 AI 相關事件就可能嚴重損害組織聲譽。帶有偏見的決策、隱私違規、不準確的輸出或不道德的 AI 使用，皆可能迅速侵蝕客戶信任並引發公眾關注。在當今數位環境中，信任是關鍵的商業資產。組織不能忽視 AI 對聲譽帶來的影響。

合規環境正在演變

隨著 AI 採用加速，全球監管機關也愈發關注 AI 治理與問責。雖然 AI 帶來重大的創新與效率機會，但同時也引入需要適當監督的風險。為此，各國政府、監管機構與國際標準組織正制定框架，以確保 AI 以負責任、合乎倫理且透明的方式部署。

EU AI Act 等新興法規，以及 ISO/IEC 42001 和 NIST AI Risk Management Framework 等標準，都清楚顯示 AI 使用正朝向更高問責性轉變。組織不再只是被期待採用 AI，而是必須證明其在整個生命週期中都受到有效治理。

隨著監管期望持續演變，組織可預期在以下領域面臨更嚴格的審視：

透明度：了解 AI 系統如何做決策，並記錄其預期用途。

資料保護：確保 AI 系統依照適用的隱私法規處理個人及敏感資訊。

可解釋性：為 AI 驅動的決策提供具意義的說明，尤其是在高風險或受監管產業中。

倫理 AI：處理偏見、公平性、歧視與負責任使用 AI 的相關疑慮。

問責性：為 AI 系統建立清楚的擁有權、治理架構與人類監督。

風險管理：在 AI 生命週期中持續識別、評估並監控 AI 相關風險。

與其將這些發展視為額外的合規義務，組織應將其視為建立信任與強化韌性的機會。那些今天就建立穩健 AI 治理框架的組織，將更能適應不斷變化的法規、展現負責任的 AI 實務，並有信心地推動創新。這一轉變強調了一個重要事實：AI 時代的合規不再只是滿足監管要求，而是要將負責任治理嵌入 AI 採用的每一個階段。

為未來做好準備

AI 監管環境仍在演進，隨著 AI 技術持續進步，組織應預期會有新的立法、產業標準與監管指引陸續出現。與其等待新規定生效，具有前瞻性的組織已在主動建立今日所需的治理框架。

現在就建立成熟的 AI 治理能力，能帶來多項長期效益。它使組織更快適應變動中的監管要求、強化利害關係人信任、降低合規成本，並將發生高額執法行動或聲譽損害的風險降至最低。更重要的是，它將治理定位為創新的促成因素，而非阻礙。

從一開始就將治理、風險與合規原則嵌入 AI 倡議的組織，將更有能力在持續創新的同時，從容應對不斷演變的監管環境。在人工智慧時代，合規不再只是滿足當下的監管要求，而是為未來的期待做好準備。

GRC 在負責任 AI 採用中的角色

這正是治理、風險與合規職能變得至關重要的地方。

人工智慧已從根本上改變了人們對治理、風險與合規的討論。傳統上，GRC 職能被視為確保法規遵循、執行風險評估與制定組織政策的機制。雖然這些責任仍然重要，但 AI 的興起已將 GRC 的角色從單純合規擴展為能促進負責任創新的策略性商業功能。GRC 不會拖慢創新，反而提供讓組織能夠有信心創新的結構。

就本質而言，治理建立問責。隨著 AI 系統日益深度參與商業流程與決策，組織必須明確定義擁有權、責任、核准流程與監督機制。有效的治理可確保 AI 倡議與組織目標、倫理原則及整體風險偏好一致。

風險管理使組織能夠識別、評估、衡量並降低 AI 所帶來的風險。與傳統技術風險不同，AI 相關風險是動態且持續演變的。偏見、模型漂移、不準確輸出、資安威脅、隱私疑慮、第三方依賴與聲譽風險，都需要在 AI 生命週期中持續監控。這也強化了 AI 風險管理必須成為持續性的流程，而非部署前的一次性評估。

合規則確保 AI 系統在適用的法律、監管與產業要求之內運作。隨著全球 AI 法規持續演進，組織需要機制來持續監控合規義務、評估監管變化，並向監管機構與利害關係人證明其問責性。

然而，GRC 最重要的貢獻，也許在於它能將這三個面向連結成一個統一框架。若不了解風險，就無法建立有效的 AI 治理；若沒有清楚治理，就無法做好有效的風險管理；若少了前兩者，合規也無法持續。治理、風險與合規三者合一，才能為組織提供負責任採用 AI 所需的可視性、問責性與韌性。

因此，成熟的 GRC 計畫應透過以下方式將 AI 納入既有治理架構：

• 建立全企業範圍的 AI 治理政策與標準。
• 維護 AI 系統及其相關風險的清冊。
• 在導入前進行 AI 專屬風險評估。
• 將 AI 風險納入企業風險登錄冊。
• 在整個生命週期中持續監控 AI 表現。
• 強化對 AI 供應商與服務提供者的第三方風險管理。
• 持續提升員工對負責任 AI 使用的認知。
• 將 AI 相關風險向高層管理與董事會報告。

重要的是，組織應避免將 AI 治理視為一個獨立專案。相反地，AI 應整合進既有的治理、風險與合規計畫中，讓組織在運用既有治理架構的同時，也能因應新興 AI 相關挑戰而調整。

成功將 AI 整合進 GRC 框架的組織，不僅能提升法規遵循，也能增強營運韌性、強化利害關係人信任，並建立可持續的創新基礎。最終，從 AI 中獲得最大價值的，不會是擁有最先進演算法的組織，而是擁有最強治理的組織。

組織的實務建議

隨著人工智慧持續改變企業營運，組織必須認知到，成功的 AI 採用不僅取決於技術能力。長期成功需要強而有力的治理、有效的風險管理，以及持續的合規。及早建立這些基礎的組織，將更能在維持信任、韌性與法規遵循的同時，釋放 AI 的價值。

以下建議提供一個將 AI 整合進既有治理、風險與合規（GRC）計畫的實務路線圖。

1. 制定全企業 AI 治理策略

AI 倡議不應在不同事業單位中各自獨立發展。相反地，組織應制定一套全面性的 AI 治理策略，使其與整體商業目標、數位轉型議程與企業風險管理框架一致。

此策略應明確闡述：

• 組織對 AI 採用的願景。
• AI 預期解決的商業問題。
• AI 技術可接受的使用情境。
• 與 AI 相關活動的風險容忍度。
• 將引導 AI 實施的治理原則。

全企業策略有助於消除零散的 AI 倡議、提升一致性，並確保創新支持更廣泛的組織目標，而非造成不必要的複雜性。

2. 建立跨部門 AI 治理委員會

AI 幾乎影響每一項業務功能，因此跨部門監督至關重要。組織應成立 AI 治理委員會，成員應包括高階管理層、資訊科技、資安、風險管理、合規、法務、資料隱私、內部稽核、人力資源與營運部門代表。

該委員會應負責審查提議中的 AI 倡議、核准高風險導入、監控監管發展、審視倫理考量，並確保 AI 專案與組織策略保持一致。

跨部門治理有助於避免孤島式決策，並確保從多元觀點評估 AI 風險。

3. 維護完整的 AI 資產清冊

組織無法治理自己不知道存在的 AI 系統。建立並維護全組織 AI 應用清冊，是有效 AI 治理的第一步之一。

此清冊應包含：

• AI 系統用途
• 業務擁有者
• 供應商（如適用）
• 資料來源
• AI 技術類型
• 支援的業務流程
• 風險分類
• 監管義務
• 導入日期
• 審查頻率

維護此清冊可提升對 AI 使用情況的可視性、支援監管申報，並使整個 AI 生命週期中的風險監控更有效率。

4. 在部署前進行 AI 專屬風險評估

每一項 AI 實作在投入正式環境前，都應先進行結構化風險評估。與傳統技術評估不同，AI 風險評估應涵蓋更廣泛的考量，包括資安風險、資料隱私影響、倫理疑慮、模型偏見、可解釋性、監管義務、營運影響、第三方依賴、營運持續性影響與聲譽風險。

其目的不是消除每一種可能的風險，而是在部署前確保風險已在組織定義的風險偏好範圍內被識別、評估與管理。

5. 定義清楚的擁有權與問責

圍繞 AI 的最大治理挑戰之一就是問責性。當 AI 系統產生不準確建議，或對業務決策產生非預期後果時，組織必須知道誰應負責。

每一個 AI 解決方案都應有明確定義的擁有權，並涵蓋以下責任：

• 模型表現
• 風險管理
• 法規遵循
• 持續監控
• 事件管理
• 定期審查
• 業務成果

雖然 AI 可能會自動化決策流程，但問責始終必須由人類利害關係人承擔。清楚的擁有權可強化治理，並支持 AI 生命週期中的有根據決策。

6. 更新既有政策以涵蓋 AI 使用

許多組織已擁有涵蓋資訊安全、可接受使用、資料隱私、採購與第三方風險管理的政策。然而，這些政策往往未能涵蓋 AI 特定風險。

組織應檢視並更新既有政策，納入以下指引：

• 生成式 AI 工具的可接受使用
• 機密資訊處理
• AI 輔助決策
• 智慧財產考量
• 資料保護要求
• 倫理 AI 原則
• 人類監督期待
• 員工使用 AI 時的責任

與其建立獨立的 AI 政策，不如將 AI 治理整合進更廣泛的公司治理框架。

7. 強化第三方 AI 風險管理

多數組織仰賴外部 AI 供應商、雲端服務商或 Software-as-a-Service（SaaS）平台，因此第三方風險管理比以往更重要。在接觸 AI 供應商之前，組織應評估：

• 資訊安全控制
• 隱私實務
• 合規認證
• 資料駐留要求
• 模型透明度
• 事件回應能力
• 合約義務
• 智慧財產保護
• 分包商安排

供應商盡職調查不應只停留在傳統資安問卷，還應評估 AI 供應商如何管理倫理、營運與監管風險。

8. 實施持續監控

AI 治理並不會在系統部署後就結束。AI 系統會演進、從新資料中學習，並可能隨時間展現不同行為。組織應建立持續監控流程，以評估：

• 模型準確性
• 資安事件
• 資料品質
• 法規遵循
• 偏見指標
• 效能指標
• 業務成果
• 新興風險

持續監控可讓組織及早識別問題、主動回應，並維持對 AI 驅動流程的信心。

9. 建立具備 AI 意識的員工隊伍

僅靠技術無法保證負責任的 AI 採用。員工仍是有效 AI 治理中最關鍵的要素之一。組織應定期提供宣導與教育，內容可涵蓋：

• 負責任使用 AI 工具
• 與 AI 相關的資安風險
• 提示詞安全
• 資料隱私義務
• 辨識 AI 生成的不實資訊
• 倫理考量
• 組織 AI 政策

訓練不應只限於技術團隊，也應涵蓋高階主管、業務主管、法務團隊、合規專業人員與營運人員。建立具備 AI 意識的員工隊伍，可強化組織韌性並降低與 AI 採用相關的人為風險。

10. 使 AI 倡議與組織風險偏好一致

也許最重要的建議，是確保 AI 採用與組織整體風險偏好一致。不是每個組織對 AI 相關風險的容忍度都相同。銀行、醫療與關鍵基礎設施等高度受監管產業，可能需要比監管較少的產業更嚴格的治理控制。

在實施任何 AI 倡議前，組織都應思考：

• 這項 AI 應用是否支持我們的策略目標？
• 它帶來了哪些風險？
• 這些風險是否在我們可接受的範圍內？
• 我們是否有足夠的控制措施來管理這些風險？
• 若 AI 系統失效或行為異常，我們是否已準備好回應？

將 AI 採用與組織風險偏好對齊，可確保創新以負責任的方式進行，並支持可持續的業務成長，而非帶來不必要的曝險。

結論

人工智慧無疑是當代最具變革性的技術之一。它提升效率、加速創新、開啟新商機的能力，正以前所未有的速度重塑各行各業。然而，當組織擁抱 AI 的同時，也必須認知到每一項技術進展都帶來新的責任。

討論不能再只停留在 AI 能做什麼，還必須回答 AI 應如何被治理。

若沒有有效治理，AI 可能與創造價值一樣容易放大風險。若缺乏穩健的風險管理，組織可能暴露於營運中斷、監管審查、資安威脅與聲譽損害之中。若沒有強而有力的合規框架，創新很快就會超越問責。

這正是治理、風險與合規不可或缺的原因。

隨著 AI 持續演進，我們對治理、風險與合規的做法也必須同步更新。未來屬於那些將 GRC 視為永續創新基礎，而非創新障礙的組織。從一開始就將治理嵌入 AI 策略的組織，將更有能力負責任地創新、建立利害關係人信任，並自信地應對日益複雜的監管環境。

在 Platview Technologies，我們相信成功採用 AI 不僅需要技術能力；更需要一套治理框架，以確保創新維持安全、具問責性，並與業務目標一致。透過我們的治理、風險與合規顧問服務、資安專業與風險管理能力，我們協助組織建立所需的架構、政策與控制措施，在維持信任與監管準備度的同時，充分發揮 AI 的潛力。

問題不再是你的組織是否會採用 AI，而是你的治理、風險與合規框架是否已準備好治理它。

如果你的組織希望強化 GRC 策略、建立負責任的 AI 治理實務，或提升整體風險與合規態勢，請透過以下資訊與我們聯繫：

Email：grc@platview.com，info@platview.com

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