會計研究發展基金會 董事長 王怡心
在數位轉型的浪潮中，AI顛覆既有的企業經營運作邏輯 。當企業歡慶 AI 帶來效率提升的同時，一場無聲的治理革命正在資本市場中蔓延 。放眼全球資本市場，上市櫃公司必須體認到：『AI 已跨越純技術範疇，蛻變為不容忽視的財務風險因子 』。我國正積極推動《AI基本法》以及數位發展部提出的「AI風險分類框架」，這兩大政策不僅是國內的法規指引，更是企業接軌 IFRS S1《永續相關財務資訊揭露之一般規定》、落實永續揭露的重要治理工具 。
在 IFRS S1 的治理層面中，明確要求公司需闡明高階治理階層（如董事會）控管 ESG 與永續風險的具體作為 。過去，許多高階主管對於 AI 的底層邏輯感到陌生，往往將其視為純電腦技術領域 。然而，此一要求，恰好與我國《AI基本法》核心的「課責性」精神不謀而合 。在《AI基本法》的精神下，往後，企業高層將無法再將「技術門檻過高」視為藉口，把 AI 決策權責單向委派給 IT 單位 。
如果說《AI基本法》確立了治理的高度，那麼數發部的「AI風險分類框架」與「AI風險管理措施檢核表」則是落實策略與風險管理的具體量尺 。這完美契合了 IFRS S1 對於策略與風險管理層面的揭露要求 。
1. 評估高風險 AI 的財務衝擊
由於IFRS S1 要求公司說明永續相關風險與機會，對其經營模式與財務表現的短期、中期與長期影響 。若公司的營運命脈與 AI 技術深度綁定，數發部的 AI 風險分級規範勢必將牽動公司的整體戰略佈局 。例如，若金融機構使用 AI 進行信用評分或保險核保決策，一旦被主管機關認定存在演算法偏誤或不公平歧視風險，企業可能必須重新驗證模型或暫停相關應用 。
「AI風險一旦轉化為監管成本、訴訟風險或營運限制，最終都會反映在企業的未來現金流量與資金成本上。」
2. 系統性的風險盤點
針對風險控管，IFRS S1 規定需說明風險的辨識至監控機制；這正好能搭配數發部的「AI風險管理措施檢核表」來發揮實務綜效 。公司構築 AI 風管體系時，可循此框架展開全面檢視，涵蓋技術瑕疵、人機協作隱憂及社會環境影響等三大面向 。
透過這樣制度化的管理流程，企業除了能精準把控 AI 帶來的威脅，亦可藉由永續報告書，向資本市場展現卓越的治理韌性 。無論是 AI 帶來的能源消耗、資料治理或是倫理爭議，都能在此框架下被有效識別與控管 。
3. 量化 AI 治理的指標與目標
在 IFRS S1 的指標與目標層面，國際用續揭露準則明定需公開評估風險管理的數據化指標，這為 AI 治理的成效追蹤開啟了新的量化視角 。結合數發部的風險分類框架，企業不再只能給出模糊的承諾，而是可以向資本市場提出具體的量化數據 。企業藉此向投資大眾展現自身把控 AI 潛在危機的完備程度 。這不僅是對投資人的交代，更是企業內部檢視 AI 發展健康度的重要儀表板 。
結語：在演算法時代建立長期的競爭力
國際永續揭露準則IFRS S1 奠定統一的永續揭露準則，而我國的《AI基本法》及風險分級制度，則賦予了企業實踐治理的落地解方 。迎向 AI 紀元，治理手腕與技術創新同等重要 。
一旦 AI 議題登上董事會的議程表，董監事與經營者就必須戴上「財務」與「永續」的雙重濾鏡，審視其中的危險與機會 。企業若能超前部署，將這兩套制度（我國AI基本法相關的法規與國際的永續揭露準則）整合運用時，不僅可以提升 AI 治理品質，也能在資本市場中展現更高的透明度與治理韌性 。唯有將 AI 監理、ESG 資訊透明化與投資人期盼緊密結合，企業方能在國際賽局中，淬鍊出歷久彌新的永續競爭力。
