代理式人工智慧

代理式人工智慧（Agentic AI）指具備自主性（Autonomy）的智慧體（Agent），能夠感知環境、進行自主規劃、決策並執行任務以達成特定目標，而非僅是被動地進行預測或分類。其核心在於「目標導向的自主行動」。在風險管理體系中，此類AI因其行為可能產生非預期的「衍生行為」（Emergent Behavior），對組織構成新的營運與合規風險。因此，國際標準如ISO/IEC 23894（人工智慧風險管理）與ISO/IEC 42001（人工智慧管理系統）皆強調需對其建立強健的治理框架，包括明確的責任歸屬、持續的監控機制與可驗證的決策日誌。這與傳統僅需驗證演算法準確度的機器學習模型不同，代理式AI的風險管理更側重於對其自主行為邊界與決策過程的控制與審計。

代理式AI在風險管理中的應用著重於自動化偵測、評估與應對。導入步驟如下： 1. **目標與邊界設定**：根據ISO 31000風險管理框架，首先定義AI代理的具體任務（如：偵測供應鏈中斷風險）及其操作邊界與禁止行為（如：不得自動更換未經審核的供應商）。 2. **監控與干預機制建置**：部署AI代理並建立即時儀表板，監控其決策與行動。此階段需整合「人在迴路」（Human-in-the-loop）機制，針對高風險決策（如：自動觸發超過特定金額的備料訂單）要求人工批准，確保決策符合NIST AI RMF中的可靠性要求。 3. **定期審計與模型確效**：定期審核AI代理的決策日誌，驗證其行為是否與預設的倫理準則與法規要求一致。例如，某跨國製造業導入代理式AI監控供應商ESG合規性，透過自動分析新聞、財報與供應商數據，將供應商風險識別率提升了40%，並確保了100%的稽核軌跡完整性，順利通過歐盟供應鏈盡職調查法案的審查。

台灣企業導入代理式AI主要面臨三大挑戰： 1. **法規適應性與責任歸屬**：台灣《個人資料保護法》及相關法規尚未對AI自主決策的法律責任有明確規範。當AI代理出錯造成損害時，責任歸屬（開發者、使用者或AI本身）是一大挑戰。 **對策**：導入前應執行「資料保護衝擊評估」（DPIA），並在服務合約中明確定義各方責任。建立詳盡的決策日誌，確保AI的每一步行動都可追溯，作為責任釐清的依據。優先行動為成立跨部門AI倫理與治理委員會，預計3個月內完成初步權責劃分。 2. **可解釋性與信任建立**：代理式AI的決策過程可能為「黑盒子」，難以向內部管理者或外部監管機構解釋其決策理由，導致信任不足與採用障礙。 **對策**：採用「可解釋AI」（XAI）技術，將複雜模型的決策邏輯轉化為人類可理解的報告。實施「人在迴路」審核機制，讓人力專家驗證與覆核AI的關鍵決策，逐步建立信任。 3. **技術整合與人才短缺**：將先進的AI代理系統與企業現有的ERP、CRM等舊有系統整合技術門檻高，且市場上兼具AI技術與風險管理知識的跨領域人才稀缺。 **對策**：採用API優先的模組化整合策略，分階段導入。同時，與積穗科研等外部專業顧問合作，導入符合ISO/IEC 42001標準的管理框架，並對內部人員進行AI治理與風險實務培訓。

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