摄影/李静宜
人工智能发展快速,各产业力求结合AI,进行创新转型,但是,当大家都在讨论AI、大数据、云端、区块链等科技应用时,是否考量过适用性?勤业众信风险管理部副总经理曾韵22日在一场科技趋势论坛中提到,许多企业把AI的应用想得过于简单,认为从国外厂商购入后即可采用。她指出,从国外原封不动引进的科技应用,其实还要经过训练后才能使用,还不见得适合台湾产业,甚至还会牵扯是否符合法规,而这些都将是各产业在使用新科技上,会面临的挑战。
勤业众信表示,台湾在AI发展仍面临法规未健全、数据库未在地化、中文技术未成熟等三大困境。以金融业为例,许多金融科技业者,希望能够网罗产业内、外部资讯,甚至跨集团搜集资料进行分析,待去识别化后,再提供给其他业者做更多应用。曾韵提醒,技术上一定可行,但首先要解决的是,法规遵循的问题,像是搜集资料就可能违反个人资料保护法。所以,任何科技应用都需符合各国法律规范与遵循监管机制。
她进一步提到,台湾目前的法规现况尚未健全,若跨产业合作,则会有不同的法规需要去遵守,甚至需要取得不同主管机关的核准。例如,新型科技公司的主管机关是经济部,但若要跨产业与金融业合作,就得适用金融相关法规,与电信业合作,又要有电信法规要求。而金管会将在5月开放申请的金融监理沙盒,对许多厂商与金融业者来说,已经有很多探讨与期待,希望可以借此让可能会影响到企业的法规进行松绑,让业者有所依循。
然而,不只要遵守台湾法规,许多跨国企业的法遵人员,要面临各国法规快速变动,以及企业内部在针对不同的风险管理时,会发展出不同的控管项目需要查核,而在法规资料量如此庞大的情况下,法遵人员必须逐一追踪各项最新法规,经过整理与分类后,即时与组织内部规范进行调整与应对,以符合监管机构的标准。因此,企业需要的法遵人员成本也会随之增高。
曾韵提到,勤业众信先前引进IBM Waston自动分类法规,大大降低法遵人员作业时间,在风险控管上,可以更快速地调整法遵作法。不过,她也提到,导入后,才发现这个作法目前只适用于英文法规,但是台湾法规是中文,甚至要运用到其他语言时仍有障碍。她强调,科技应用的数据库必须在地化,中文技术也需要更成熟,才能真正派得上用处。
最后,曾韵更提到,Deloitte在全球有法遵舆情风险分析平台Risk sensing,可分析企业财务状况、灾害新闻、社群舆情,进而观察企业的风险状况,可及时侦测合作伙伴的风险与危机,避免遭受连带影响,达到企业风险控管的目的。然而,此应用仍然没有中文,所以如何让资料云更扩充、分析模型在地化,让台湾可以顺利运用,都是勤业众信目前所努力的方向。
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