PRISMA-SCR 指引

PRISMA-SCR（Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews）是一套國際公認的學術報告撰寫指引，專門用於指導「範疇審查」的執行與報告。其核心目的在於透過標準化的清單（包含20個必要項目與2個選擇性項目）與流程圖，提升文獻回顧的透明度、完整性與可重複性。在企業風險管理的脈絡中，PRISMA-SCR本身雖非如ISO 31000的管理系統標準，但它是在風險識別與評估階段極為重要的實證工具。特別是在AI治理領域，企業可利用此方法，系統性地搜集並分析關於特定AI倫理、偏見或安全風險的全球研究文獻，為建構符合ISO/IEC 42001（AI管理系統）或NIST AI RMF（AI風險管理框架）要求的內部政策與控制措施提供客觀依據，確保風險決策的科學性與前瞻性。

企業可透過以下三步驟將PRISMA-SCR指引應用於AI風險管理實務： 1. **風險議題界定與計畫**：依據ISO 31000的「建立情境」原則，首先需界定一個明確的AI風險議題，例如：「生成式AI在客戶服務中產生不實資訊（幻覺）的風險因子有哪些？」接著，依PRISMA-SCR指引制定審查計畫書，明確納入/排除標準、資料庫來源與關鍵字策略。 2. **系統性文獻搜集與篩選**：遵循PRISMA-SCR的四階段流程圖（識別、篩選、資格、納入），在學術資料庫（如IEEE Xplore、PubMed）與灰色文獻中進行全面搜索。此流程確保了證據搜集的廣度與客觀性，避免僅依賴零散資訊而導致決策偏誤。 3. **資料萃取與風險報告**：將篩選出的文獻資料，依預定框架萃取關鍵資訊（如風險類型、發生機率數據、緩解措施等），並撰寫範疇審查報告。此報告可量化呈現特定風險的業界現況，例如，分析顯示某類演算法在特定族群的偏見發生率高出平均20%。這份報告將成為更新公司風險登錄表、設計內部控制措施及向董事會報告的關鍵依據，顯著提升風險溝通的有效性。

台灣企業在導入PRISMA-SCR時，主要面臨三大挑戰： 1. **跨領域專業人才不足**：執行高品質的範疇審查需要兼具AI技術、特定行業知識（如金融、醫療）及圖書資訊科學素養的複合型人才，這在多數企業中相當罕見。對策：建立由法遵、IT、數據科學家及領域專家組成的跨部門任務小組，並考慮與學術機構合作或聘請外部顧問提供方法學指導。優先行動項目為針對核心團隊進行系統性文獻回顧的內部培訓，預計時程3個月。 2. **資源與時間成本高昂**：相較於非系統性的資料搜集，嚴謹的範疇審查過程耗時且可能需要支付昂貴的學術資料庫使用費。對策：初期可將範疇聚焦於公司最高優先級的1-2個AI風險，以「最小可行性產品」模式進行先導計畫。同時，善用國科會、國家圖書館等提供的免費學術資源。預計完成一個聚焦的審查專案約需3-4個月。 3. **學術成果轉化為商業對策的落差**：審查報告的學術性結論，往往難以直接轉化為具體的內部控制或商業決策。對策：在專案啟動時即建立「證據到決策（Evidence-to-Decision）」的轉化框架，將萃取的每項發現對應到公司現行的風險管理流程（如ISO 31000），並明確定義其對應的控制措施與負責部門，確保研究成果能有效落地。

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