數據與風險為GenAI主要挑戰 勤業眾信提5大因應策略

圖1. 勤業衆信聯合會計師事務所數位轉型服務團隊今年第三度參與「2024臺灣人工智慧年會」；圖片提供：勤業衆信聯合會計師事務所

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李淑蓮╱北美智權報　編輯部

臺灣人工智慧學校（AI Academy）日前舉行了年度「2024臺灣人工智慧年會」，以「百工百業用AI」爲活動主軸，探討AI的滲透逐步快速擴展至各產業，並分享如何具體應用AI於各產業，從而實現整體創新與轉型。作爲AI相關領域年度盛會，今年年會由副總統蕭美琴領軍，與會貴賓包括和碩聯合科技董事長童子賢、外貿協會董事長黃志芳、國科會主委吳誠文、國票金控董事長暨臺灣人工智慧學校基金會副董事長魏啓林，以及多位產官學專家擔任專題主講人，並有超過1,000人蔘與盛會；勤業衆信聯合會計師事務所數位轉型服務團隊今年已是第三度參與。

近年來，生成式AI憑藉強大數據分析能力與自動化功能，爲企業帶來前所未有的轉型契機。透過自動分析非結構化數據，企業能即時獲得預測分析，進而加速商業決策；並可藉由分析消費者行爲提供精準客製化服務，以提升顧客滿意度。此外，生成式AI亦能快速整合不同數據來源，加速資訊流通，透過相關應用來帶動各產業成長之動能，並藉技術的進步成爲企業創新的加速器，重塑各行各業的競爭格局。

AI技術大幅驅動相關投資市值增長

會中，勤業衆信數位轉型服務負責人溫紹羣以「建構AI生態系，開創共贏新模式」爲題發表演說，　他表示，透過數位轉型與AI驅動的洞察，整合國際趨勢與規範，除可帶動相關技術與投資市值的增長外，更可滿足特定任務與人才需求。面對臺灣產業步入AI時代，溫紹羣提醒，企業從實施相關技術過渡到尋求大規模實現價值的拓展時，必須正視四大關鍵議題，以確保AI策略的成功實施並創造更高的價值。

圖2. 勤業衆信數位轉型服務負責人溫紹羣；圖片提供：勤業衆信聯合會計師事務所

第一、企業導入AI技術前，應審慎思考其應用之場景與目的，是爲開發創新產品、提高營收並加強客戶黏着度，亦或是優化內部營運與提升生產力；第二、企業須建立完善的AI治理框架，以因應數據隱私與安全性、倫理、當責性等問題；第三、鑑於數據爲AI發展之基石，其不單僅是數量上的堆疊，企業更應重視數據品質、生命週期管理，尤其是如何透過多元生態系數據創造差異化，以發揮其最大價值；第四、考量企業通常具有龐大的數據資料，爲整合與管理多元的數據來源、種類，並確保其安全性與穩定性，並進一步管理演算法模型，企業需建置AI數據平臺，藉此強化可信賴程度與營運風險。

GenAI投資熱：數據與風險爲主要挑戰

針對臺灣各產業逐漸廣泛的AI技術應用，許多企業紛紛投入資源，期望藉此提升營運效率並發展創新商業模式，惟企業在相關發展上仍面臨諸多挑戰。據勤業衆信於年會中發佈Deloitte AI研究院（Deloitte AI Institute）2024年第三季《智慧紀元，洞察未來：生成式AI前瞻解析》報告[1]指出，全球三分之二（67%）的企業正在加大對GenAI的投資力度，隨着組織意識到管理GenAI風險的重要性，管理者們注意到仍有三大主要挑戰集中在風險領域，包括：監管合規性（36%）、風險管理困難（30%）及缺乏治理模型（29%）。這些問題源自GenAI特有的風險，如模型偏差（Bias）與幻覺（Hallucination）等。爲避免錯失良機而讓競爭對手佔據先機，勤業衆信提出以下5大應對策略以供企業做爲應對風險之參考。

(1) 企業在利用AI實現轉型的同時，亦須留意如何創造永續價值，透過積極投資生成式AI其他潛在效益，如創新、產品與服務優化、增強客戶關係等；

(2) 利用生成式AI的創新應用與數據驅動提升組織靈活度和變革管理能力，以加速擴展並推動組織價值；

(3) 投入數據生命週期管理，改善如品質、安全、隱私等基礎，並強化與數據生態系統成員之關係，例如B2B合作伙伴、數據終端用戶、第三方數據供應商等；

(4) 加強AI治理、風險控管與合規性，透過建立完善的機制，確保AI的發展符合道德規範，特別在針對組織外部的數據使用時，該些治理機制尤爲重要；

(5) 隨着生成式 AI 技術與應用場景越發成熟，組織在規模化應用的同時，應建立更嚴謹的衡量機制以傳遞其價值。

備註：

半導體科技雜誌(SST-Taiwan)總編輯

CompuTrade International總編輯

日本電波新聞 (Dempa Shinbun) 駐海外記者

日經亞洲電子雜誌 (臺灣版) 編輯

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