PRISMA-ScR

PRISMA-ScR（PRISMA Extension for Scoping Reviews）是由PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）工作組於2020年發布的報告規範，專門針對範圍回顧（Scoping Review）研究設計。不同於系統性回顧（Systematic Review）強調對幹預措施的因果效應評估，範圍回顧旨在廣泛探索特定主題的範圍、核心概念及研究缺口。PRISMA-ScR提供了包括研究問題、研究設計、搜尋策略、研究選擇標準、數據提取及結果呈現等方面的具體報告要求。在AI治理領域，它使企業能系統性地彙整現有AI研究成果，建立AI系統設計與部署的知識基礎，確保AI治理框架的科學性與可追溯性，符合ISO 42001對AI系統生命週期知識管理的規範要求。

企業可透過以下三個步驟將PRISMA-ScR應用於AI風險管理：第一步，定義AI治理的範圍問題，例如「現有生成式AI應用在醫療資料處理中的隱私風險有哪些」；第二步，執行系統性搜尋與篩選，依據PRISMA-ScR的報告要求記錄搜尋資料庫（如PubMed、IEEE Xplore）、關鍵字組合及篩選標準，確保AI風險知識庫的完整性；第三步，提取數據並建立風險知識圖譜，識別AI系統的潛在危害類型與現有緩解措施。實務案例中，某跨國金融機構利用此方法彙整了50篇AI倫理相關研究，建立內部AI風險評估模板，使AI專案的合規審查時間縮短30%，並將AI相關法規違規事件降低25%。

臺灣企業在導入PRISMA-ScR時面臨三大挑戰：首先是專業人才稀缺，AI治理需要兼具數據科學與法規理解的複合型人才，建議透過跨職能工作組（Cross-functional Teams）解決；其次是數據來源的碎片化，臺灣企業常面臨學術研究與商業實務資料無法有效整合的問題，可建立內部知識管理平臺（如Confluence或Notion）進行集中化管理；第三是法規追蹤的成本壓力，臺灣AI基本法及EU AI Act的雙重壓力使企業難以兼顧。建議採用分階段導入策略：前30天建立AI風險知識庫，60天內完成首個AI應用場景的PRISMA-ScR評估，90天內建立持續監控機制，以最小成本實現最大合規效益。

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co., Ltd.）專注臺灣企業PRISMA-ScR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家臺灣企業。申請免費機制診斷：https://winners.com.tw/contact