第一個 AI 應用場景怎麼選？
依資料可得性、業務效益與風險可控性排序，而不是看技術新不新。好的起點通常目標明確、已有可用資料、失敗代價可以承受，例如品質檢測 AI 或設備預測性維護。
可盤點的場景包括預測性維護、品質檢測、客服自動化、銷售預測，並同步評估每個 AI 應用的風險等級。導入前先建立 KPI 衡量基準，AI 投資效益才可追蹤。
採購、合作開發還是自建？研發長要先問清楚什麼？
| 模式 | 適合的情況 | 先問清楚 |
|---|---|---|
| 採購成熟 AI 方案 | 需求通用、希望快速上線 | 資料存放在哪、供應商能否使用你的資料、日後能否退出 |
| 與技術供應商合作開發 | 需求特殊、內部缺少資料科學人才 | 模型與資料的權利歸屬、驗收標準、上線後由誰維運 |
| 建立內部能力 | AI 是核心競爭力、需長期迭代 | 人才培訓、資料基礎與治理流程 |
沒有資料科學家也能做 AI 轉型，三種模式可依需求組合。
「治理先行」要在 AI 導入前建立哪些機制？
- AI 倫理原則
- AI 系統清單管理（自建與採購的 AI 使用場景都要列入）
- AI 開發與採購的安全要求
- 演算法審查流程
每個 AI 應用的風險評估，可參考 ISO/IEC 23894 或美國 NIST 的 AI 風險管理框架（治理、對應、量測、管理）；生成式 AI 要另外處理。只讓員工用通用生成式 AI 處理不含機密與個資的日常文書時，訂好內部使用規範並做教育訓練通常就足夠。
取得 ISO 42001 驗證，就等於符合 EU AI Act 嗎？
不等於。ISO/IEC 42001 不是 EU AI Act 的調和標準，驗證本身不產生符合性推定。取得認證可向客戶、合作夥伴與監管機構說明 AI 在負責任的治理框架下運作；但高風險 AI 系統仍須另外履行風險管理、技術文件、人類監督與符合性評估等法定義務。
研發長要先判定每個 AI 系統在 EU AI Act 下的角色（提供者或部署者）與風險等級；高風險 AI 要準備技術文件、資料治理、準確性與穩健性。個案判定由法律顧問依個案判斷。
訓練資料與上線後的模型，研發長要負責什麼？
- 訓練資料：建立 AI 模型訓練資料管理機制，確保品質與安全；釐清資料從哪裡來，涉及個人資料時怎麼符合個人資料保護法
- 上線後監控：建立效能監控（模型漂移偵測）與持續優化機制
- 人工監督：明確由誰負責人工監督與停用決定
若 AI 會影響對客戶或員工的決定、處理個人資料，或產品要進入歐盟市場，就需要正式的治理與風險評估。
台灣人工智慧基本法對企業研發有什麼要求？
《人工智慧基本法》2026 年 1 月 14 日公布施行，中央主管機關是國科會。條文多數規範政府，對企業的具體要求主要會透過各目的事業主管機關依風險訂定的管理規範與產業指引落實，行政院要求在 2028 年 1 月前訂定。
數位發展部已在 2026 年 7 月 7 日發布 AI 風險分類框架 1.0 版，研發長可作為盤點與評估 AI 應用風險的參考。
積穗科研怎麼協助研發長推動 AI 轉型？
服務頁所列四步，輔導期通常為 7 至 12 個月以上：
- AI 應用機會識別與風險評估
- AI 治理架構建立（治理先行）
- AI 系統導入與整合
- 監控、優化與 EU AI Act 合規
導入前建立 KPI 衡量基準；副總、董事級顧問全程親自輔導、不外包；從無到有建立機制後，以積穗自有的 RegTech 平台 Ahura 持續協助維護與執行。
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