原标题：勤业众信揭露AI在台发展三大困境：法规未健全、资料库不够在地化、中文技术尚未成熟

勤业众信风险管理副总曾韵提到，台湾在AI发展上的三大困境。

摄影／李静宜

人工智能发展快速，各产业力求结合AI，进行创新转型，但是，当大家都在讨论AI、大数据、云端、区块链等科技应用时，是否考量过适用性？勤业众信风险管理部副总经理曾韵22日在一场科技趋势论坛中提到，许多企业把AI的应用想得过于简单，认为从国外厂商购入后即可采用。她指出，从国外原封不动引进的科技应用，其实还要经过训练后才能使用，还不见得适合台湾产业，甚至还会牵扯是否符合法规，而这些都将是各产业在使用新科技上，会面临的挑战。

勤业众信表示，台湾在AI发展仍面临法规未健全、资料库未在地化、中文技术未成熟等三大困境。以金融业为例，许多金融科技业者，希望能够网罗产业内、外部资讯，甚至跨集团搜集资料进行分析，待去识别化后，再提供给其他业者做更多应用。曾韵提醒，技术上一定可行，但首先要解决的是，法规遵循的问题，像是搜集资料就可能违反个人资料保护法。所以，任何科技应用都需符合各国法律规范与遵循监管机制。

她进一步提到，台湾目前的法规现况尚未健全，若跨产业合作，则会有不同的法规需要去遵守，甚至需要取得不同主管机关的核准。例如，新型科技公司的主管机关是经济部，但若要跨产业与金融业合作，就得适用金融相关法规，与电信业合作，又要有电信法规要求。而金管会将在5月开放申请的金融监理沙盒，对许多厂商与金融业者来说，已经有很多探讨与期待，希望可以借此让可能会影响到企业的法规进行松绑，让业者有所依循。

然而，不只要遵守台湾法规，许多跨国企业的法遵人员，要面临各国法规快速变动，以及企业内部在针对不同的风险管理时，会发展出不同的控管项目需要查核，而在法规资料量如此庞大的情况下，法遵人员必须逐一追踪各项最新法规，经过整理与分类后，即时与组织内部规范进行调整与应对，以符合监管机构的标准。因此，企业需要的法遵人员成本也会随之增高。

曾韵提到，勤业众信先前引进IBM△Waston自动分类法规，大大降低法遵人员作业时间，在风险控管上，可以更快速地调整法遵作法。不过，她也提到，导入后，才发现这个作法目前只适用于英文法规，但是台湾法规是中文，甚至要运用到其他语言时仍有障碍。她强调，科技应用的资料库必须在地化，中文技术也需要更成熟，才能真正派得上用处。

最后，曾韵更提到，Deloitte在全球有法遵舆情风险分析平台Risk△sensing，可分析企业财务状况、灾害新闻、社交舆情，进而观察企业的风险状况，可及时侦测合作伙伴的风险与危机，避免遭受连带影响，达到企业风险控管的目的。然而，此应用仍然没有中文，所以如何让资料云更扩充、分析模型在地化，让台湾可以顺利运用，都是勤业众信目前所努力的方向。

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