回答這些AI 的風險與成熟度必考題，幫企業做好數位創新與治理
作為歷史上採用速度最快的商業技術，生成式 AI提供創新的方式來吸引用戶並產生具有更深入見解的內容，也為改善體驗、提供新價值流和轉變業務模式開闢了全新的途徑。
但是這項技術的快速發展與採用，也為負責治理和監督的領導者帶來了重大挑戰。領導者將需要強有力的治理、對潛在道德和監管問題的清晰理解，常見的四大面向風險檢查清單，可以幫助領導者快速掌握全局，更了解目前 AI 使用的成熟度：
一、營運風險
• 我現有的治理流程夠不夠靈活，確保能及時識別、管理、減輕生成式 AI 的風險？
• 我現有的風險偏好指標是否與生成式 AI 相關的風險一致？
• 我們將生成式 AI 推向市場的流程是不是太繁瑣，阻礙了我們把握機會的能力？
• 我們有沒有建立一個現有 AI 技術導入的清單？
• 對於生成式 AI 生命周期的每個階段，控制措施是否恰當？控制措施是否有不同的風險等級？
• 自動化的系統或工具是否可幫助於更完整地管理和控制風險，使得整個過程更加穩固和有效？
二、第三方風險
• 我該怎麼評估我們用來應用 AI 的第三方風險供應商的風險狀況？
• 如何確保你的供應商在滿足你的需求時，透明地告知是否有利用 AI 技術，而不是在背後悄悄地使用它，而你卻不知情？
• 我們的 AI 第三方供應商跟我們的 AI 原則是否相符？
• 我們怎麼監控並管理在供應商被認可之後持續出現的風險？
• 如果我的第三方不符合規定，我們有什麼應急計畫？
三、安全風險
• 我們怎麼保護我們的 AI 系統，避免可能的網路攻擊？
• 倘若在組織的 AI 生態系統內發現了安全問題，我們有沒有透過提供服務與協助來解決？
• 當遭受攻擊時，我們怎麼確保我們系統堅不可摧以及有無恢復力？
• 我們有沒有對目前 AI 安全狀態進行評估，包括 AI 的技術和相關漏洞？
四、數據風險
• 我們在使用 AI 系統時，如何保持數據的準確性和完整性？
• 有沒有持續的機制來監控 AI 裡的數據使用和處理，避免數據被濫用？
• 現行的數據分類方式，對於生成式 AI 的風險還適用嗎？
• 我們有哪些控制措施和方法來預防數據洩露和丟失？
• 我們的數據和隱私政策，符合現在的法律規定嗎？
