稽核

稽核（Auditing）是一項系統性、獨立且文件化的流程，旨在獲取客觀證據並對其進行評估，以確定稽核標準（如政策、程序或要求）被滿足的程度。此定義源自國際標準ISO 19011:2018（管理系統稽核指導綱要）。在AI治理領域，稽核不僅是檢查技術功能，更是評估AI系統生命週期是否遵循倫理原則、法律規範與內部政策的關鍵活動。例如，依據ISO/IEC 42001（AI管理系統）的要求，稽核需驗證組織是否已有效實施風險評估、資料治理、模型透明度等控制措施。它在風險管理體系中扮演「檢查（Check）」的角色，為管理階層提供AI系統合規性與有效性的客觀確證，並與「測試」不同，稽核關注的是整體管理系統的符合性，而非單一功能的正確性。

在企業風險管理中，特別是針對AI系統，稽核的應用遵循明確步驟。第一步為「稽核規劃」，依據NIST AI風險管理框架（AI RMF）的風險評估結果，界定稽核範圍與準則，例如，優先稽核用於信貸審批的高風險AI模型。第二步為「執行稽核」，稽核員透過訪談開發人員、審查模型驗證文件與測試資料集，收集AI系統在公平性、可解釋性與安全性方面的證據。第三步為「報告與追蹤」，將發現的缺失（如模型存在顯著偏見）寫入稽核報告，並要求權責單位提出矯正措施，稽核部門需追蹤至改善完成。一家台灣金融控股公司導入此流程後，其AI模型對特定族群的授信偏差率降低了15%，並確保100%通過金管機關的AI治理專案查核，顯著提升了法遵效率與公信力。

台灣企業在導入AI稽核時，主要面臨三大挑戰。首先是「跨領域人才短缺」，市場上極度缺乏同時精通稽核方法論（如ISO 19011）與AI技術的專業人才。其次是「法規框架變動快速」，台灣AI相關法規仍在發展初期，企業難以建立穩定的稽核準則，且需應對歐盟AI法案等國際規範的壓力。第三是「技術不透明性」，許多AI模型（特別是深度學習）的「黑箱」特性，讓稽核員難以收集足夠證據來驗證其決策邏輯。為克服這些挑戰，企業應優先建立由IT、法遵及稽核人員組成的跨職能AI治理小組，並投資於ISO/IEC 42001等國際標準的專業培訓（預計3-6個月）。同時，應要求AI專案在開發階段即導入「可解釋性設計（Explainability by Design）」，並將稽核重點從演算法本身擴展至涵蓋資料治理、模型生命週期管理的整體系統，以建立穩健的防禦機制。

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