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人工智慧（AI）成為越來越多企業的戰略方向，有效風險管理不應是抑制人工智慧創新的因素，而是公司成功運用AI技術的基礎，本篇報告旨在讓相關受眾理解AI時代的監管環境和AI相關風險管理方式。通過關注這些領域，我們希望幫助企業在制定AI風險管理框架時，提供更加高效的解決方案和監控機制。

AI的應用存在潛在風險。

AI技術與傳統技術的一個重要的區別是，後者通常在那些預先設定清楚的規則框架完成任務；AI應用則可以自行分析海量歷史資料來制定決策。因此當企業大規模採用AI技術時會遇到以下幾方面挑戰：（1）資料–AI系統對資料量和資料質量十分依賴，AI應用中遇到最棘手的困難就是缺少大量高質量資料；（2）透明性–AI演算法在訓練過程中有許多決策制定的隱藏層，這將增加可審計性和可溯源性的難度；（3）接受度– AI被認為會加劇企業的現有風險，改變風險出現的方式，甚至會為公司帶來新的風險。

AI風險管理框架是在現有企業風險管理體系中嵌入AI相關風險管控。

德勤AI風險管理框架提供了一種識別並管控AI相關風險的機制。AI的應用和一般的創新過程一樣，都要求企業要經歷一次不斷學習的過程。但事實上，企業並不需要一套全新的流程來應對AI，只需要在與公司整體風險偏好保持一致的情況下，改進現有流程和風險管控措施，例如在對演算法模型、技術、合規等領域風險評估時把AI因素納入評估，填補一些必要的管理空白。

全球監管部門對於AI應用風險的監管日趨嚴格。

監管機構越來越關注受監管企業因使用AI而可能帶來的潛在風險和意外後果。其中，網路安全問題（如個人隱私洩露）、資料濫用問題（即大資料“殺熟”）等可能影響準確性、公平性或合規性的問題都成為監管者關注的重點。

本報告全面、系統地介紹了AI時代的風險管理。AI已經成為眾多企業戰略的核心組成部分，在未來將發揮巨大競爭優勢。但風險與機遇並行，企業需要考慮AI技術的潛在風險和意外後果，以及如何在支援良性創新、市場誠信和財務穩定之間找到一個平衡點。

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