確保安全、合規且符合倫理道德，將信任化為永續的競爭力
建構信任基石
建構信任基石
在 AI 驅動的世界裡，信任是不可或缺的通行證。我們憑藉深厚的確信與稽核專業，協助您建立全面的信任 AI 框架，涵蓋從資料治理、網路安全、法規遵循到倫理實踐的每一個環節。我們不僅助您駕馭風險，更將負責任的 AI 理念轉化為品牌信譽，贏得客戶、員工與投資人的長期信賴。
AI 治理與風險管理
在 AI 浪潮中，法規不是創新的絆腳石，而是策略的指南針。我們協助您將全球 AI 監管的複雜性，轉化為可信賴的競爭優勢，建立一個既能駕馭風險、又能加速創新的敏捷治理引擎，確保您的每一步都穩健且領先。
企業常遇到的議題
- 面對全球 AI 法規（如歐盟 AI 法案、各國產業指引）的快速演進，難以即時掌握並轉化為內部合規要求。
- AI 投資分散於各部門，缺乏統一的治理架構與權責劃分，導致標準不一、資源浪費，甚至產生監管套利風險。
- 董事會與高階管理層對於 AI 風險的監督職責與權責劃分不夠清晰，難以有效履行其治理義務。
- 導入第三方 AI 服務或模型時，難以評估其內含的供應商風險、演算法偏見與智慧財產權（IP）合規性。
- 缺乏一套系統性、可量化的方法，來有效識別、評估及緩解 AI 在資料、模型、部署等全生命週期中的各類風險。
- 內部控制與政策更新速度跟不上 AI 技術迭代的速度，造成治理缺口與潛在的營運中斷風險。
PwC 團隊提供的協助
- AI 治理與策略委員會顧問服務
- 第三方 AI 供應鏈風險管理
- ISO／IEC 42001 AIMS 導入與認證準備
- 動態 AI 風險管理與成熟度評估框架導入
AI 治理與策略委員會顧問服務
提供董事會與高階管理層專屬的顧問服務，釐清 AI 監督職責，建立有效的決策機制與溝通管道，確保頂層治理能發揮實效。
第三方 AI 供應鏈風險管理
建立一套標準化的第三方 AI 服務供應商盡職調查與風險評估框架，涵蓋資料安全、模型偏見、智慧財產權（IP）合規性等關鍵面向，有效管理來自外部供應鏈的風險。
ISO／IEC 42001 AIMS 導入與認證準備
提供端到端的顧問服務，協助您導入國際標準的 AI 管理體系（AIMS），從差距分析、制度及流程設計到內部稽核，最終為取得 ISO／IEC 42001 認證做好準備。
動態 AI 風險管理與成熟度評估框架導入
參考國際最佳實務（如 NIST AI RMF），協助您建構一個能持續適應法規與技術變化的動態管理體系，將風險管理「嵌入」日常營運。
轉型智囊團
林 于翔
劉 冠志
AI 確信與稽核
在演算法驅動決策的時代，信任需要經過充分地驗證，才能體現出價值。我們將深厚的確信專業注入 AI 的核心，為您提供深入的獨立洞察，賦予管理層依賴 AI 進行關鍵決策的信心，並向所有利害關係人證明您的 AI 誠信可靠。
企業常遇到的議題
- AI 演算法的決策過程如同「黑盒子」，導致管理層、客戶及監管機構難以信任其產出結果，影響採納意願。
- 內部稽核部門普遍缺乏查核 AI 系統所需的專業知識、技術工具與稽核準則，無法有效履行其監督職責。
- 對於 AI 系統是否存在隱性偏見、歧視性輸出或潛在安全漏洞，缺乏獨立、客觀的第三方驗證機制。
- AI 模型上線後，缺乏持續監控其效能是否因外部環境變化而衰退（Model Drift）的機制，可能導致決策失誤。
PwC 團隊提供的協助
- AI 模型獨立驗證測試
- AI 持續監控與效能漂移管理
- AI 演算法事件鑑識與應變
AI 模型獨立驗證測試
在高風險 AI 模型部署前，提供關鍵的控制閘門驗證服務，針對模型的準確性、公平性、穩健性進行獨立測試，確保模型在進入實際營運前已達可信標準。
對已在運作的 AI 系統，亦可提供獨立、客觀的第三方確信服務，向董事會、投資人與監管機構證明您的 AI 系統運作正常、風險可控。
AI 持續監控與效能漂移管理
協助您建立自動化的關鍵風險指標（KRIs）與監控儀表板，即時掌握 AI 模型的效能漂移與異常行為，從「事後稽核」轉向「即時監控」。
AI 演算法事件鑑識與應變
當 AI 系統發生非預期錯誤或造成損害時，提供專業的鑑識服務，協助釐清事件根因、評估影響範圍，並提出改善建議，以防範未來再次發生。
資料治理與網路安全
AI 的價值源於資料，其風險亦然。我們協助您保護與活化企業最關鍵的數位資產，建立從資料源頭到模型應用的全程信任鏈，並部署針對性的 AI 安全防禦策略，確保您的創新引擎安全無虞。
企業常遇到的議題
- 用於模型訓練的資料品質參差不齊、標註不一，甚至來源與所有權不明，嚴重影響 AI 產出的可靠性。
- 擔憂在處理大量個人或敏感數據時，無意間觸犯 GDPR、個資法等國內外法規的嚴格要求。
- 缺乏有效的資料生命週期管理機制，難以確保資料在收集、儲存、使用、銷毀過程中的全程安全性與合規性。
- AI 模型本身已成為新的攻擊面，傳統的網路安全防護措施不足以應對如對抗性攻擊、資料汙染等新型態威脅。
- 模型的可解釋性不足，當發生問題時，難以追溯特定決策所依據的資料來源與特徵，造成歸責困難。
PwC 團隊提供的協助
- AI 驅動的資料治理與品質框架
- AI 應用之隱私衝擊評估與保護設計
- AI 系統威脅建模與攻擊面分析
- AI 紅隊演練與對抗性攻擊模擬
- 大型語言模型（LLM）安全性評估與防禦
AI 驅動的資料治理與品質框架
建立專為 AI 應用設計的資料治理政策，導入資料品質監控與標註管理流程，確保您 AI 模型的輸入項目是高品質、可信賴的內容。
AI 應用之隱私衝擊評估與保護設計
將隱私工程化（Privacy by Design）思維與隱私強化技術（PETs）導入 AI 開發流程，從源頭降低隱私風險，並建立資料溯源機制，確保路徑清晰可追溯。
AI 系統威脅建模與攻擊面分析
主動為您的 AI 系統進行深度健檢，識別潛在的安全漏洞與攻擊路徑，並評估現有防護措施的有效性，防患於未然。
AI 紅隊演練與對抗性攻擊模擬
由我們的資安專家扮演駭客，針對各類型 AI 系統進行實戰壓力測試，模擬對抗性攻擊（如模型規避、中毒），以驗證模型決策的穩健性與防禦韌性。
大型語言模型（LLM）安全性評估與防禦
針對企業導入的生成式 AI 應用，提供專屬的全方位深度健檢，防範其在應用互動層面特有的安全風險，如提示詞注入（Prompt Injection）、敏感資訊洩漏、不安全輸出等威脅。
轉型智囊團
林 于翔
劉 冠志
AI 倫理與永續發展
領導市場的企業，始終將倫理道德置於創新之先，以鞏固產品口碑與品牌價值。我們協助您將「責任 AI」原則深植於企業策略與文化之中，使其與您的 ESG 願景完美契合，不僅是為了規避風險，更是為了打造一個能吸引頂尖人才、贏得顧客忠誠、並實現永續價值的卓越品牌。
企業常遇到的議題
- AI 應用可能產生非預期的社會衝擊或倫理爭議（如演算法產生之偏見），對品牌聲譽造成難以彌補的負面影響。
- 在追求技術創新的同時，難以確保 AI 的發展方向與企業的 ESG（環境、社會、治理）承諾保持一致。
- 缺乏明確、可操作的倫理準則與審查機制，來指導 AI 系統在開發與部署中的複雜權衡取捨。
- 訓練大型 AI 模型所產生的高耗能與碳足跡，可能與企業的永續發展（Net Zero）目標產生衝突。
- AI 系統的設計可能未充分考慮多元包容性（DEI），對特定弱勢群體（如年長者、身心障礙者）造成不公平對待或數位排斥。
PwC 團隊提供的協助
- 責任 AI 框架導入與流程整合
- AI 永續策略與 ESG 整合
- AI 信任溝通與透明度報告
責任 AI 框架導入與流程整合
協助您建立客製化的 AI 倫理準則與風險評估框架，並將倫理審查點務實地嵌入 AI 專案的開發流程中，確保倫理考量能及早介入，成為創新的內建機制，而非事後補救。
AI 永續策略與 ESG 整合
我們將您的 AI 策略與企業整體的 ESG 目標緊密結合。這包括發展「綠色 AI」計畫以優化模型的碳足跡，並利用 AI 技術解決永續發展挑戰，最終將相關成果有效地納入您的 ESG 報告中，化理念為行動。
AI 信任溝通與透明度報告
設計對內與對外的溝通策略，以透明、易懂的方式向員工、客戶與投資人溝通企業如何負責任地使用 AI，並建立處理倫理相關申訴的回應機制，將信任化為可見的品牌資產。
轉型智囊團
林 于翔
專家前瞻洞察
掌握由我們全球專家網路提供的最新市場趨勢、調查報告與獨到見解
