大數據時代 落實資料治理 全面啟動企業AI轉型

【2023／09／14，台北訊】勤業眾信風險管理諮詢股份有限公司今（14）與叡揚資訊股份有限公司共同舉辦「落實資料治理，全面啟動企業AI轉型」研討會，AI發展與資料運用日益深入日常生活，帶來前所未有的便利和潛力。然而，隨著AI技術的快速發展，如何確保AI的「可信任」議題變得尤為重要。「可信任AI」（Trustworthy AI）是指在設計、開發和應用AI技術時，確保其正確、透明、公正和可解釋。鑒於全球各產業針對資料安全、隱私、儲存和運算大幅度地增加預算，企業收集大量且多樣的數據，並運用在AI模型與數據分析上，也帶給決策者更多的參考價值與決策影響。因此，針對資料進行操作與維護的「資料治理」概念正被企業所看重，勤業眾信提醒企業，當數據資料越多元且複雜時，可信任AI的發展就越需要資料治理的支持。

勤業眾信聯合會計師事務所數位轉型服務負責人溫紹群資深執行副總經理表示，在現今業務環境中，生成式AI技術的熱潮與其蓬勃發展的應用，正如同企業AI應用的「iPhone時刻」。不僅可提升效率也可大幅降低成本，而AI應用的價值，必須仰賴資料共享與堅實的資料治理基礎上，打造可信任AI，讓企業加速AI轉型並建立靈活模式以迎接未來的挑戰；同時，創建企業應用「 +AI方程式」，並在生態圈中運用AI+ 連結異業創新，確保在競爭激烈的市場中保持領先地位、永續經營成長。

中華民國國家科學及技術委員會科技辦公室執行秘書沈弘俊指出，「資料」是發展AI不可或缺的原料，企業做好資料治理是進行AI轉型的關鍵第一步。臺灣自2018年啟動「臺灣AI行動計畫」，就積極投入臺灣AI的發展，近期更是規畫推出2.0行動計畫，持續推動AI的相關發展。政府也即將發佈「行政院及所屬各級機關（構）使用生成式人工智慧AI參考指引」，以引導機關和企業負責任地使用生成式AI，而國科會後續也將正式釋出AI對話引擎（TAIDE），以供外界運用，數位部也預計在今年底發布「數據公益運作指引」，以期建構公眾信任之非個資數據利用環境。

叡揚資訊股份有限公司策略長陳志雄說明， AI 的發展與運用，在2019年後因大型語言模型（LLM）的推出，掀起新的一波大浪潮，大家有信心AI 將進入各行各業，故 AI與 Data的治理問題 開始被認真探討。三星的企業機密因為使用ChatGPT 而有外洩疑慮；微軟上個月在舊金山法院的版權訴訟外；今天在Google Search 中輸入 “ ChatGPT Lowsuits” 立刻就有775萬條回覆，就是有利的佐證。但是在 AI 的風險與治理領域，可信任的AI 一直是重要的課題也是推廣AI 應用必須的基礎。而可信任的AI 需要有可信任的Data，與持續的資料更新以時時調教優化可信任的AI，這也說明今日資料治理/AI治理，資料分析/AI顧問，資料/模型有如數據轉型的過程中，優化前需要先數據化/自動化、先自動化後再進入自我優化。

勤業眾信風險管理諮詢股份有限公司數位轉型服務團隊執行副總經理許梅君說明，近期，生成式AI的浪潮及國際上主要地區對AI治理與監管發展的進程，讓AI議題再度成為產、官、學與研的關注重點，並啟動AI轉型，以打造下一階段發展的競爭力。企業應「重新認識」（Re-recognize）自身目前AI的應用現況，並思考企業是否已準備好「AI化（Ready AI）、規模化AI（Scale AI）和如何確保符合可信任AI監管原則，並予以具體化」三個關鍵問題以妥善擬定應對措施，例如：擬定AI策略、建立AI敏捷組織與文化、完善資料品質、可信任AI自評以及AI人才能力與新創生態圈合作等，以打造企業可信任 AI 作業場域，使其符合監管要求；同時，亦需保有敏捷思維，以利企業以AI革新推動企業營運模式轉型，邁向永續發展。

叡揚資訊股份有限公司整合事業處處長屠士哲強調，啟動 AI 轉型將面臨多重挑戰，資料治理扮演著關鍵角色。資料作為 AI 的核心驅動力是創新和維持競爭優勢的燃料，其品質和完整性直接影響模型的可信度。透過資料管理平台驅動組織文化，明確定義角色和責任，減少資料孤島，掌握資料多樣性與價值，並有助於確保資料準確性、安全性和隱私規範，通過追踪資料的變化和流動，能夠更好地管理資料的透明度、可追溯性和一致性，加速企業能夠更有信心地基於資料進行決策與服務。

新光金融控股股份有限公司資訊長林國彬表示，新光人壽深刻認識到資料品質對數位轉型的關鍵性，因此，在2022年成立數據治理小組，借助策略夥伴如Deloitte和叡揚資訊，開始「數據品質管理系統建置及管理流程導入專案」。新壽選擇國際數據管理協會（DAMA）的方法論，注重訂定資料標準和建立元數據管理系統，首要目標是整理客戶通訊資料，以叡揚的產品為基礎，優化數據品質管理流程。這樣的數據治理舉措，為新壽的數位轉型注入強大的動能。透過數據治理平台，新壽能夠更有效地管理資料品質、消除內部溝通成本，並持續提升資料應用的效能。這種深入的數據管理策略，不僅確保資料的正確性和一致性，還將為企業帶來更高效的決策、更優質的客戶體驗，以及持久的競爭力。

勤業眾信風險管理諮詢股份有限公司資料治理服務團隊專案協理陳雅馨指出，產業發展資料共享生態圈必須先從企業與集團內部資料治理做起，再逐步推展到整合跨機構及跨產業資料資源共享以創建新的商業模式與機會。原因在於，資料使用的過程，組織內部往往會面臨到如資料分散與管理權責不明、資料品質不足等問題，因此，「資料治理」的布局成為企業的重要課題。企業應從「策略與政策、角色與權責、管理流程、工具與技術及治理指標」五大面向著手建立全方位的資料治理機制，實現負責任的資料使用，有效提升資料品質與可信度，再進一步透過跨企業／產業資料共享與整合以驅動決策和創新，最大化資料資產的價值，成為具自我調節與創新業務開展能力的韌性企業，強化企業品牌價值與客戶信賴，走向永續經營之路。

勤業眾信風險管理諮詢股份有限公司資訊安全服務團隊資深執行副總經理陳威棋說明，目前全球針對可信任AI議題，主要是朝向建立全面的AI風險治理框架並制定相應的政策程序，以確保有效管理和監控相關作業。資料品質是AI發展的基石，企業在追求AI轉型時，必須優先考慮資料治理；此外，因應企業於AI應用投入的成熟度不同，企業將面臨不同的治理議題，建議成熟度相對低的企業，應先關注資料品質以確保有可靠的資料來進行AI應用及發展；成熟度相對為中者，則應聚焦在模型管理、資料整合和模型監測等方向，以確保AI可靠性和合規性；成熟度相對為高者，則重點在於建立有效的AI風險管理及資料治理框架，以確保AI運作之可信任性。

BSI 英國標準協會營運長謝君豪指出，資料（Data）是企業最重要的資產之一，如何有效地收集、分析和運用，並協助管理層做出合適營運決策是重要的挑戰。而資料治理，能協助企業建立資料在生命週期作業流程的標準化並提升資料品質，在AI的運用上，扮演關鍵性角色。隨著AI在各個產業上的蓬勃發展，也陸續衍生AI可信任相關議題，從國內、外有關單位（例如，歐盟、國科會等）監管動態，都凸顯出AI治理與監管的迫切與重要性。此外，ISO國際標準組織，也針對資料治理與AI運用的可信任管理，制定一系列的參考指引（部份規畫中） 諸如，ISO 38505資料治理系列指引（目前包含三本指引）、ISO 8000 資料品質系列（包含針對資料治理的相關指引）、ISO/IEC 42001 AI人工智慧管理系統、BS 30440:2023 醫療保健領域AI人工智慧使用驗證框架等，立意在於協助企業做好資料治理、確保AI管理的可信任，並在AI運用發展與安全信任之間取得平衡。