例行稽核

例行稽核（Routine Audits）是一種計畫性、週期性且獨立的查核程序，旨在評估人工智慧（AI）系統的開發、部署與維運是否符合預設的法規、標準與內部政策。此概念源於傳統的財務與品質管理稽核，現已擴展至AI治理領域。其核心是系統性地收集與評估客觀證據，以判斷AI系統在公平性、透明度、問責制與安全性等方面的表現。根據ISO/IEC 42001:2023（AI管理體系）標準，內部稽核是確保管理體系有效性的關鍵要求，屬於PDCA（規劃-執行-檢查-行動）循環中的「檢查」環節。它與「持續監控」（通常是自動化、即時的數據監測）不同，例行稽核提供更深入、更全面的週期性評估，以確保AI系統的長期穩健與合規。

在企業風險管理中，AI例行稽核的應用遵循一套結構化流程。首先是「規劃與範疇界定」，企業需根據風險評估結果，定義稽核目標（如：驗證模型是否符合GDPR第22條自動化決策規定）、範疇（如：特定信貸評分模型）、稽核準則（如：NIST AI RMF、公司內部AI倫理準則），並組成具備AI與稽核專業的跨領域團隊。其次是「執行與證據收集」，稽核員透過訪談開發人員、審查模型文件（如：Model Cards）、分析訓練數據集，並執行技術測試（如：使用AIF360等工具檢測偏見指標），以收集客觀證據。最後是「報告與矯正措施」，稽核團隊將發現的缺失與建議彙編成報告，提交給管理層。針對不符合項，相關部門需提出矯正措施計畫並追蹤其完成情況。例如，台灣某金融機構每季對其房貸審批AI模型進行例行稽核，成功將因模型偏見導致的客訴率降低了25%，並確保了對金融監理規範的遵循。

台灣企業導入AI例行稽核主要面臨三大挑戰。第一，「跨領域人才匱乏」：市場上極度缺乏同時精通AI技術、數據科學、稽核方法與法規遵循的專家。對策是建立內部跨職能「AI治理委員會」，並與像積穗科研這樣的外部專業顧問合作，透過教育訓練與實作輔導，逐步培養內部稽核能力。第二，「法規標準不明確」：台灣尚在研擬AI專法，企業難以確立具體的稽核準則。對策是主動採用國際最佳實務，例如導入ISO/IEC 42001管理體系或對標美國NIST AI風險管理框架（RMF），建立一套可隨法規發展而調適的內部控制基準。第三，「數據隱私與存取兩難」：稽核需要存取敏感的訓練數據，可能觸犯《個人資料保護法》。對策是導入隱私增強技術（PETs），如在稽核環境中使用數據匿名化、差分隱私技術，或利用合成數據進行模型測試，並建立嚴格的數據存取授權與監控機制。建議企業優先建立治理框架，預計6個月內完成初步導入。

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