AI 治理的概念

AI 為企業帶來商業價值。雖然 AI 在廣泛應用於不同產業的情況下，已證明能有效幫助企業快速進行決策分析，但也隨之引發一些包括隱私安全、系統透明化、AI 錯誤訊息、法規等問題。因此 AI 治理在這個大環境下隨之興起，以確保企業在使用 AI 服務或系統時，能符合安全與道德的流程、標準，另外 AI 治理框架亦作為企業在進行 AI 開發、訓練及應用時的指引，保障 AI 系統安全、公平且不歧視，幫助企業以結構化的方式來規避這些潛在的法律、道德問題及風險。

企業欲採用一個穩健的 AI 治理策略，主要有下列五點重要概念及原則：

• 透明度與可解釋性：利益雙方皆能理解 AI 的運作邏輯
• 問責制：確保 AI 系統相關事件記錄的可追溯性，以明確責任歸屬
• 隱私性：涉及個人資訊的蒐集、共享、處理、儲存等數據行為，需符合相關法規
• 公平性：防止 AI 產生偏見，確保公平對等
• 安全性：防止 AI 被濫用，評估與管控潛在風險

AI 治理策略諮詢：打造企業永續與合規的 AI 治理標準與藍圖

AI 治理可達成的目標

1. 建立具備實戰力的 AI 專責治理團隊

2. 戰略性導入 AI，強化企業數位轉型競爭力

3. 降低導入 AI 後的運維成本與資安風險

4. 確保合規與透明性，邁向 AI 永續治理

AI 治理策略實施三階段

階段	階段一：發現階段（5 - 7 週）	階段二：設計階段（7 - 9 週）	階段三：執行階段（3 - 4 週）
服務項目	確認 AI 導入目標與組織轉型願景   盤點利害關係人並展開內部協調   完成 AI 法規、資安、風險、人員、應用場景、廠商條件等多面向評估   提出治理策略差距分析與初步建議	組建跨部門團隊，定義角色、任務、目標與關鍵績效指標（KPI）   設計 AI 安全、風險、採購、人員訓練、技術能力與成本控管等政策與治理策略   完成 AI 治理策略文件初稿與強化優化計畫	內部溝通 AI 治理執行計畫   AI 治理策略模擬運作   模擬檢視 AI 治理 KPI 並優化策略草案   定案 AI 治理策略文件並交付
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