全球智識精選：2026年1月

歐盟擬推「數位綜合法案」放寬AI管制，細節與潛在影響尚待釐清

報告原文：EU’s Digital Omnibus offers AI regulatory relief, but questions remain

• 歐盟執委會於2025年11月提出「數位綜合法案」（Digital Omnibus）草案，旨在簡化並整合現行繁雜的數位法規框架，尤其是備受關注的《AI法案》（AI Act），其主要目標為應對法規碎片化、降低企業合規負擔。
• 該草案包含三個部分：數位綜合法案（修訂資料、隱私和網路安全規則，例如《一般資料保護規定》和《資料法》）、AI數位綜合法案（修訂《AI法案》）以及歐洲商業錢包法案。

法案主要變動與潛在效益：

• 時程展延與監管鬆綁：高風險AI系統（HRAIS）的合規時程啟動，取決於相關技術標準的到位情況；而最終期限則因系統類型而異，最晚分別可延至2027年底及2028年8月。同時，在特定條件下，也放寬基於「合法利益」處理個人及敏感資料的限制，以利AI模型開發。
• 擴大中小企業彈性與鼓勵創新：新增中小型企業（SMCs）類別，與既有的「微型、小型和中型企業」（SMEs）同享簡化的技術文件與品質管理規範。此外，草案也擴大AI「監理沙盒」與真實世界測試的範圍，讓企業在產品上市前能有更多元的測試機會。
• 跨法規整合與協調：草案著重於監督架構的效率提升，朝向「集中化」與「一站式」推進。不僅新設「AI辦公室」以集中掌管對通用AI模型的專屬監督與執法權，也將建立「一站式」的符合性評鑑申請機制，藉此簡化過往繁瑣的流程，降低企業合規的行政成本。

主要挑戰與因應之道：

• 草案仍需經過歐盟理事會與議會的漫長協商，最終版本可能與現行內容大相逕庭。
• 「合法利益」使用雖可能免除取得用戶同意的程序，卻同時要求企業建立更嚴謹、經得起考驗的佐證文件，間接提高企業的內部治理與文件化負擔。
• 面對變局，企業不應被動等待，應建立可跨法規適用的彈性治理框架，並強化AI訓練資料的文件管理與內部控制。
• 密切關注監管動向，追蹤與各產業及AI應用相關的HRAIS標準與透明度規範，並及早納入內部框架。持續推動企業的合規能力，以確保資料、模型與決策流程的可追溯性，並具備合規可辯護性。

_{報告摘要時間：2026年1月19日}

行銷長必修課：善用AI代理讓行銷團隊無可取代

報告原文：How AI agents can make marketers irreplaceable: What CMOs should know

• 對行銷部門的領導階層而言，代理式AI（Agentic AI）可望協助產出更具突破性的洞察、強化品牌力，並加速業務成長。它不僅能顯著提升營運速度，更能提供財務長（CFO）與執行長（CEO）高度重視的具體成效指標，證明行銷部門的價值。
• 代理式AI能大幅提高效率，例如一場原需12週的行銷活動可縮短至6週，減輕內容管理人員約40%的工作負荷，減少預算規劃的人工作業近50%。行銷團隊可同步測試更多創意、發現並彌補盲點、優化文案、強化管理階層溝通，以及優化資源配置。
• 真正的挑戰與價值，在於重塑人的角色。員工將從事更少重複性的行政工作，投入更多時間於創意發想和策略規劃。同時，決策過程也將從過去依賴經驗的「試錯法」，演變為基於資料模擬的精準分析。
• 要實現此願景，關鍵不在於疊加AI工具，而是徹底重塑運作模式。為此，必須以可靠、合規的資料與體現品牌調性的知識庫為基礎，並將「負責任的AI」治理原則內建於流程，才能將信任打造成品牌的核心資產，贏得顧客與管理層的信賴。
• PwC建議，行銷長應從「內容」或「預算規劃」等高價值、且能快速展現成效的項目著手。原因在於，AI代理不僅部署快速（通常僅需30天），且技術架構可複用，企業得以在短時間內驗證初步成效、累計成功案例，並以較低成本將成功模式複製到其他業務領域，實現規模化效益。

_{報告摘要時間：2026年1月19日}

從監管到前瞻：AI賦能風險管理與法規遵循

報告原文：From oversight to foresight: AI-powered risk management and compliance

• 許多企業的風險與法規遵循（Risk & Compliance, R&C）部門長期被視為成本高、勞力密集的後勤單位，難以跟上業務與科技的演進；再加上孤島式的工具、流程老舊與技能落後，更難創造可見價值並維持組織內的影響力。然而，這些在數位轉型中常被忽略的單位，其實蘊藏著巨大的轉型潛力。
• 面對地緣政治變局、監管變動與技術快速演進帶來的不確定性，企業對速度與精準承擔風險的需求比以往任何時候都更為迫切。抓住此機會的R&C團隊，將能透過自動化、風險訊號監測與即時洞察分析等能力，加速決策、壓低營運成本，轉型為企業的策略性顧問角色。
• AI正解鎖過去無法實現的風險管理新方法。例如，透過網路存取龐大外部資料來源與風險指標，加上代理式AI（Agentic AI），R&C團隊可持續監測風險訊號，並識別出需要進一步審查的潛在問題。
• 在具體應用上，AI可協助企業即時追蹤並解析監管變更，持續追蹤各監管機關的發布動態，並自動對應至內部政策與流程。此外，AI能建立情境模型（例如地緣政治變局等假設），產出模擬結果，以評估對公司的潛在衝擊。企業甚至可以建立「虛擬監管機構」，在投入大量成本前預先對新的商業計畫進行壓力測試。

_{報告摘要時間：2026年1月20日}

探析金融投資組合中的自然風險

報告原文：Unearthing the nature risk in financial portfolios

• 生態系統退化不僅侵蝕企業價值與經濟成長，也直接影響金融機構對授信與承保的風險定價。其影響最終將反應為報酬降低、市值受壓與GDP下滑。要評估自然相關的金融風險，除了解企業對自然的依賴度，還須衡量衝擊發生的機率，並將自然風險明確納入授信和承保模型，以降低損失、重新平衡投資組合。
• 若自然生態持續惡化未獲有效遏止，累積經濟損失恐達數兆美元，意味著投資組合的曝險程度可能遠高於預期。然而，迄今少有金融機構將生物多樣性喪失或生態系統退化等因素，完整納入風險評估。儘管決策者逐漸意識到其重要性，但自然風險通常仍不是信用評分模型或授信審核的必要項目。
• PwC模型推估，若未來15年內自然生態持續惡化，可能導致澳洲、加拿大、紐西蘭與新加坡的GDP減少12%至17%、海外投資減少11%至14%、股市市值縮減12%至18%（約11兆美元）。分析更顯示，在每個國家分析的20個產業中，至少有四個產業，其經濟活動有逾9%暴露於單一項生態系服務退化的風險。
• 自然風險將干擾營運，導致投入成本上升、停工與資產受損，進而使企業獲利下滑、違約風險上升，連帶使擔保品價值下跌。此外，理賠累積也會推升保費、縮減保障，部分資產因此難以承保。當企業調整商業模式以因應風險時，又會衍生新的風險。最終，在曝險過度集中的領域，便可能造成流動性緊縮與再融資的壓力。
• 面對此趨勢，具前瞻思維的金融機構應立即採取兩項行動。第一，將自然風險納入現有的風險評估與管理框架。第二，善用既有的重大風險壓力測試流程，將其分析範圍延伸至生態失衡領域，並量化與管理國家和產業層級的自然相關風險價值（NVAR）。

研究方法：
本研究參考綠色金融研究所的NVAR框架，建構結合歷史資料的「自然衝擊」情境，並採用NiGEM全球經濟模型，模擬衝擊如何透過貿易、價格等管道傳導，最終量化其對全球GDP造成的自然價值風險。

_{報告摘要時間：2026年1月20日}