勤業眾信風險管理副總曾韵提到,臺灣在AI發展上的三大困境。

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攝影/李靜宜

人工智慧發展快速,各產業力求結合AI,進行創新轉型,但是,當大家都在討論AI、大數據、雲端、區塊鏈等科技應用時,是否考量過適用性?勤業眾信風險管理部副總經理曾韵22日在一場科技趨勢論壇中提到,許多企業把AI的應用想得過於簡單,認為從國外廠商購入後即可採用。她指出,從國外原封不動引進的科技應用,其實還要經過訓練後才能使用,還不見得適合臺灣產業,甚至還會牽扯是否符合法規,而這些都將是各產業在使用新科技上,會面臨的挑戰。

勤業眾信表示,臺灣在AI發展仍面臨法規未健全、資料庫未在地化、中文技術未成熟等三大困境。以金融業為例,許多金融科技業者,希望能夠網羅產業內、外部資訊,甚至跨集團蒐集資料進行分析,待去識別化後,再提供給其他業者做更多應用。曾韵提醒,技術上一定可行,但首先要解決的是,法規遵循的問題,像是蒐集資料就可能違反個人資料保護法。所以,任何科技應用都需符合各國法律規範與遵循監管機制。

她進一步提到,臺灣目前的法規現況尚未健全,若跨產業合作,則會有不同的法規需要去遵守,甚至需要取得不同主管機關的核准。例如,新型科技公司的主管機關是經濟部,但若要跨產業與金融業合作,就得適用金融相關法規,與電信業合作,又要有電信法規要求。而金管會將在5月開放申請的金融監理沙盒,對許多廠商與金融業者來說,已經有很多探討與期待,希望可以藉此讓可能會影響到企業的法規進行鬆綁,讓業者有所依循。

然而,不只要遵守臺灣法規,許多跨國企業的法遵人員,要面臨各國法規快速變動,以及企業內部在針對不同的風險管理時,會發展出不同的控管項目需要查核,而在法規資料量如此龐大的情況下,法遵人員必須逐一追蹤各項最新法規,經過整理與分類後,即時與組織內部規範進行調整與應對,以符合監管機構的標準。因此,企業需要的法遵人員成本也會隨之增高。

曾韵提到,勤業眾信先前引進IBM Waston自動分類法規,大大降低法遵人員作業時間,在風險控管上,可以更快速地調整法遵作法。不過,她也提到,導入後,才發現這個作法目前只適用於英文法規,但是臺灣法規是中文,甚至要運用到其他語言時仍有障礙。她強調,科技應用的資料庫必須在地化,中文技術也需要更成熟,才能真正派得上用處。

最後,曾韵更提到,Deloitte在全球有法遵輿情風險分析平臺Risk sensing,可分析企業財務狀況、災害新聞、社群輿情,進而觀察企業的風險狀況,可及時偵測合作夥伴的風險與危機,避免遭受連帶影響,達到企業風險控管的目的。然而,此應用仍然沒有中文,所以如何讓資料雲更擴充、分析模型在地化,讓臺灣可以順利運用,都是勤業眾信目前所努力的方向。


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