低程式碼人工智慧

低程式碼人工智慧（Low-code AI）是低程式碼開發平台的演進，旨在降低人工智慧技術的導入門檻。其核心定義為：提供一個視覺化的開發環境，讓開發者或具備領域知識的業務分析師（公民開發者），能透過拖放元件、設定參數等方式，快速建構、訓練及部署機器學習模型，而無需撰寫大量複雜的程式碼。在風險管理體系中，它定位為敏捷開發工具，用於快速驗證風險模型或自動化合規監控流程。其資料處理與模型決策過程，需符合ISO/IEC 42001（AI管理系統）的要求，並確保個人資料的處理遵循台灣《個人資料保護法》及歐盟GDPR規範。它與無程式碼（No-code）AI的區別在於，Low-code仍保留少量編碼的彈性以應對客製化需求。

企業可透過Low-code AI平台，將風險管理從被動應對轉為主動預測。具體導入步驟如下：第一步，「風險情境定義與資料準備」，識別特定風險，如供應鏈中斷，並整合供應商評級、物流路線、地緣政治風險等數據。第二步，「視覺化模型建構與訓練」，在平台上選用預測分析模組，透過拖放方式建立風險評分模型，並利用歷史數據進行訓練與驗證。第三步，「部署整合與持續監控」，將模型嵌入ERP或採購系統，提供即時風險預警，並依據NIST AI風險管理框架（AI RMF）對模型的準確性與公平性進行持續監控與調整。例如，台灣某金融控股公司導入此技術，將反洗錢（AML）可疑交易的識別模型開發週期從6個月縮短至4週，模型準確率提升15%，大幅強化了法遵效率。

台灣企業導入Low-code AI主要面臨三大挑戰。首先是「資料孤島與品質不均」，許多企業的關鍵數據散落於不同舊有系統，整合困難且品質參差不齊，難以作為有效的模型訓練資料。其次是「法規遵循與模型可解釋性」，特別是金融、醫療等高度監管行業，主管機關要求AI決策過程必須透明可稽核，但部分Low-code平台的模型如同黑盒子，難以解釋其判斷依據，有違反台灣《個資法》或金融法規之虞。第三是「人才技能斷層」，即使是低程式碼，操作者仍需具備數據分析與業務邏輯能力，這類「公民數據科學家」人才在市場上相對稀缺。對策建議：1. 建立由上而下的數據治理策略，優先針對高價值應用場景進行數據整合。2. 選擇提供可解釋性AI（XAI）功能的平台，並建立完整的模型文件紀錄。3. 推動內部賦能計畫，結合外部專家顧問，分階段培養跨領域人才。

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