實證資料

實證資料（Empirical Data）是指來自於實際觀察、量測、實驗或經驗的資訊，而非純粹基於理論或推測。在AI風險管理領域，它是評估與驗證AI系統性能、公平性、可靠性的基石。NIST AI風險管理框架（AI RMF）強調，必須使用實證資料進行測試、評估、驗證與確認（TEVV），以識別模型偏見、性能衰退等潛在風險。例如，用於訓練模型的資料集、用於測試的真實世界案例、以及使用者互動紀錄，均屬實證資料。這與基於數學假設生成的「合成資料」或純理論的「理論數據」不同。在台灣，若實證資料涉及個人資訊，其蒐集、處理與利用必須遵循《個人資料保護法》第5條及第19條的規範，確保目的明確且取得當事人同意，是企業AI合規的基礎。

企業應用實證資料管理AI風險，通常遵循以下步驟： 1. **風險識別與資料蒐集**：根據業務場景定義潛在AI風險（如信貸審批的性別偏見），並蒐集具代表性的實證資料。此過程需遵循台灣《個資法》的告知義務與特定目的原則，確保資料來源的合法性。 2. **模型測試與驗證**：利用蒐集到的資料建立測試集，對AI模型的準確性、公平性（如不同群體的錯誤率分析）與穩健性進行量化評估。例如，一家電商公司可利用過去一年的客戶投訴與退貨資料（實證資料），測試其推薦演算法是否存在價格歧視，此流程與NIST AI RMF中的「衡量」（Measure）功能一致。 3. **持續監控與回饋**：模型上線後，持續蒐集新的實證資料（如使用者行為、交易結果），監控模型是否存在「概念飄移」（Concept Drift），並建立回饋機制以利模型迭代。透過此循環，某金融機構成功將其AI反洗錢系統的誤報率降低了25%，顯著提升了營運效率與合規審計通過率。

台灣企業在應用實證資料管理AI風險時，主要面臨三大挑戰： 1. **資料孤島與品質不足**：企業內部資料散落於不同部門，格式不一且品質參差，難以整合出可用於AI模型驗證的高品質資料集。對策是建立由上而下的數據治理框架，參考ISO/IEC 38505-1標準，設立資料長（CDO）職位，統籌數據標準與品質管理，預計6個月內可見初步成效。 2. **法規遵循的不確定性**：對於《個資法》中「去識別化」的標準以及資料跨境傳輸的合規要求模糊，導致企業在蒐集與使用實證資料時裹足不前。對策是導入「隱私強化技術」（PETs），如聯邦學習或差分隱私，並執行「資料保護衝擊評估」（DPIA），將合規要求內建於開發流程中。 3. **缺乏跨領域專業人才**：同時理解AI技術、風險管理與本地法規的專家稀缺。對策是成立跨職能AI治理委員會，並與積穗科研等外部專業顧問合作，導入成熟的管理框架與工具，透過工作坊形式在90天內快速培養內部種子部隊，建立可持續的風險管理能力。

積穗科研股份有限公司專注台灣企業empirical data相關議題，擁有豐富實戰輔導經驗，協助企業在90天內建立符合國際標準的管理機制，已服務超過100家台灣企業。申請免費機制診斷：https://winners.com.tw/contact