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AI Governance

AI 治理與企業使用規範輔導

AI 治理與企業使用規範,協助企業管理工具選用、資料輸入、輸出覆核與異常處理。沃達從實際用途及責任人開始,規劃員工可操作的使用規則、申請審查與維護方式,讓制度能接上日常工作。

討論企業 AI 治理需求

For Your Business

適用對象與啟動時機

當員工已使用生成式 AI、部門各自採購工具,或企業準備將 AI 接上客戶資料與正式流程時,可先檢視使用規範。即使沒有自行開發模型,也需要知道工作資料送往何處、誰可存取,以及輸出如何使用。

客戶開始詢問 AI 管理方式、內部發現資料誤傳或不正確內容,亦可作為啟動契機。初期不必一次涵蓋所有工具,能先從已知用途與影響較大的工作整理,但應持續補足清冊。

The Challenge

企業常見挑戰

規範只有「不得輸入機密資料」,員工仍可能無法判斷客戶往來信件、報價或內部會議紀錄是否可用。制度需要連到企業既有資料分類,並提供可判斷的工作情境。

另一個落差是書面規定與系統設定不同。文件寫了依職務存取,工具卻使用共用高權限帳號;或要求人工覆核,但沒有指定負責人與退回方式。這些問題需要制度與技術窗口共同處理。

供應商、模型及用途也會改變。初次核准的工具,新增資料來源或對外執行功能後,可能需要重新評估。若沒有變更通報與維護責任,清冊很快就無法反映實際使用狀態。

Our Approach

方法與適用要求

以風險框架整理治理工作

NIST AI RMF 核心 包含 Govern、Map、Measure、Manage 四項功能,分別協助組織安排治理、了解情境、評估及處理風險。它是自願框架,並非普遍強制的法律或驗證要求。本服務依企業用途選擇可落實的工作,不將所有建議一律列為義務。

對生成式 AI,可另參考 NIST 於 2024 年發布的 Generative AI Profile,檢視生成內容不可靠、資訊安全與資料相關風險。具體控制仍須配合工具、資料及使用影響決定。

把使用邊界寫成可執行規則

本服務建議區分可直接使用、需核准與不允許的用途,列出資料條件、允許帳號、覆核責任及事件窗口。風險分類是企業管理安排,不代表特定法規的風險等級。涉及適用法律或契約要求時,需由相應權責人確認。

與 ISO/IEC 42001 的關係

ISO/IEC 42001:2023 規範組織建立、實施、維持與持續改善 AI 管理系統。本服務可先從使用規範或審查流程開始;若要依該標準完整導入,應另確認管理系統範圍與工作計畫。完成一份規範,不等同完成管理系統或取得第三方驗證。

Process

輔導內容與流程

  1. 工具與用途盤點

    整理工具、帳號類型、使用部門、資料來源及責任人。訪談實際使用情形,標示未確認的用途或條款,避免僅以已核准採購清單代表全部使用範圍。

  2. 風險與規則設計

    依資料敏感度、使用對象及錯誤影響,討論審查程度。將供應商評估、資料輸入、輸出覆核與停用條件寫入規範,並連結既有資訊安全及文件管理作法。

  3. 申請與事件演練

    以實際工作測試申請、核准、覆核及通報是否可操作。針對不正確輸出、誤傳資料或異常工具行動,確認暫停、通知、紀錄與後續處理的責任。

  4. 推行與持續檢視

    整理員工常見問題與管理者操作方式,確認清冊維護人及需重審的變更。依試行回饋修正規則,安排後續訓練與檢視工作。

Preparation

企業需準備哪些資料

  • 工具與用途: 使用工具、帳號方案、部門、用途與責任窗口。
  • 資料與權限: 資料類型、存取方式、輸入限制及目前權限設定。
  • 政策與契約: 既有資訊安全規範、採購條款與客戶約定要求。
  • 事件與分工: 已知問題、審查人員、通報窗口及維護責任。

Project Planning

時程與費用如何評估

評估因素包括部門與工具數量、供應商文件完整度、用途影響及既有制度可沿用程度。只釐清員工使用原則,與包含多系統執行權限、客戶服務及事件演練的工作量不同。

制度設計、員工訓練、技術測試、系統修改、法律意見及第三方驗證應分清範圍。規範完成後,企業仍需有人維護;模型功能、資料來源或服務條款變更,也可能增加重新審查的工作。

FAQ

常見問題

員工只使用現成 AI 工具,也需要治理嗎?

可以先建立基本使用規則。重點是確認允許的帳號、資料、用途與覆核人,並安排問題通報。治理深度可隨使用範圍與影響調整,不必一開始就建置完整管理系統。

NIST AI RMF 是強制法規嗎?

不是。它是自願採用的風險管理框架,可作為企業設計作法的參考。個別法律、產業或契約要求應另外確認,不能把參考框架等同法律合規結論。

完成使用規範就符合 ISO/IEC 42001 嗎?

不能如此推定。ISO/IEC 42001 涉及完整 AI 管理系統;使用規範只是可能涉及的一部分。若有依標準導入或驗證需求,需另確認範圍與準備工作。

如何判斷哪些資料可以輸入 AI?

先依企業資料分類、使用授權、契約與工具條款評估,再將條件寫成員工可判斷的規則。移除姓名也不一定足夠,其他欄位仍可能辨識個人或揭露機密。

使用企業付費帳號就不必檢查資料條款嗎?

仍須檢查。不同產品、方案與設定可能有不同資料處理條件,應核對保存、使用目的、存取及管理方式。不能僅由「付費」推定所有工作資料都可上傳。

如何確認規範真的可執行?

用工作情境演練申請、覆核與異常通報,確認員工知道下一步。涉及存取隔離或工具權限時,需由技術人員驗證設定;文件審閱無法取代系統測試。

AI 輸出錯誤或資料誤傳,應如何處理?

依企業事件程序先限制持續影響,通知責任窗口並保留必要紀錄,再確認資料、對象及後續處理。具體通報義務與對外說明,需依事件性質及適用要求判斷。

需要多久更新一次 AI 使用規範?

可約定定期檢視,同時設置變更觸發條件。新增重要用途、資料來源、工具功能或發生事件時,宜重新評估。頻率由企業使用情況決定,不宜套用沒有依據的統一期限。

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