接續A面，B面繼續介紹Lawrence A. Cunningham, Arvin Maskin與James B. Carlson合著的"Generative Artificial Intelligence and Corporate Boards: Cautions and Considerations"的第二部分：審計委員會、提名與治理委員會、薪酬委員會、風險/策略委員會
審計委員會
公開發行公司的審計委員會負責辨識、監控與評估財務、法務與監理風險。審計委員會的決定可納入生成式AI風險。審計委員會可決定，生成式AI風險之監督是否應正式納入自身的指導方針或章程中，或者建議其他委員會採取類似步驟。審計委員會基本上要與會計師緊密合作，瞭解如何在準備與查核財報時使用生成式AI，同時和管理階層緊密合作，討論生成式AI的作用、對公司內控系統的影響。
提名與治理委員會
公開發行公司董事會的提名與治理委員會可能需要瞭解：顧問在其流程和分析中如何使用生成式AI。範圍可能從顧問辨識公司治理最佳實務，到招聘者如何識別、審核與推薦董事會候選人。
提名與治理委員會可能會在很多任務裡看到生成式AI的效用。比如，對所有董事會常見的另一個挑戰是：以董事會技能與經驗的最佳組合來評估當前董事技能與經驗，以追求公司策略。理想的流程起自於公司策略聲明。再來是客觀地描述董事會達成策略所需的集體技能與經驗。再來，也是最難的，就是在會議上討論每位董事的技能與經驗，找出落差並來填補落差。
可以想像一下生成式AI可能減少某些困難。比如，當董事會制定公司策略時，生成式AI可闡述重大的技能組合與經驗。之後就可讓生成式AI對現有的技能組合與經驗做總結，並提出仍存在的落差。雖然此作法無法取代董事會的判斷，但可產出額外的有用資訊。
薪酬委員會
公開發行公司的薪酬委員會應該要能辨別出：顧問或其他人在發展薪酬模型或提案時使用生成式AI到什麼程度。此外，某些薪酬委員會的監督，會延伸到人力資本管理及其他生成式AI日益受重用的人力資本實務。
生成式AI可能有助於解決董事會面對到最棘手的任務：制定自己的薪酬。不過內在的利益衝突是不能轉嫁給沒有衝突的人。這是為何董事會做決定的公平性，會受到嚴格的司法審查。
雖然董事必須審視資訊並做出最後決定，且法院可能還會審視他們的決定，但適當地使用AI，可為程序增加一定的獨立性。
風險/策略委員會(或整個委員會)
生成式AI可能是增進決策的一個機會：所做的決定不免會受到多方的後見之明及嚴格審視。生成式AI能協助調整風險程度、結構性激勵、內部政策、程序與控制、緊急準備、溝通策略、資源承諾及業務目標。比如，董事可以：
*向生成式AI提出(或許在許多國家)會影響其產業的普遍市場或策略性問題
*提出(也或許在許多國家)會影響其產業關於監理、訴訟或其他風險方面的問題
*詢問公司或產業如何面對及回應各式的其他風險，比如氣候、網路、人力資本、政治或供應鏈。
此生成的原始結果，還需要仔細地淘選與判斷，以利產生不同的觀點，比如：
*威脅概況。生成式AI可淘選及監控重大新聞與地緣政治事件，而這些可形成並影響公司持續的威脅概況。當然，關鍵問題是：這些資訊是如何評估並納入實際環境中，以及將資料轉化為決策者的策略與經營選項的流程。另外一個關鍵問題是：生成式AI模型可能只會以最近訓練的數據、以及訓練資料庫內所有的數據類型，來提供相關資訊。
*申訴、回饋及趨勢。生成式AI可能會協助分析人員整理龐大的數據，以評估問題領域。比如，生成式AI可能會是一個有效工具，監控對公司、產品或營運的間接申訴者，包括那些向監理機關和國會申訴的人。
*事實查核。
*企業風險管理。
生成式AI就像其他所有工具一樣，需要瞭解與判斷其用途。董事會有責任要強化所有可取得的資訊來源，以確保公司準備好回應所有風險，並確保在財務上、營運上、名譽上、商譽上及文化是都完好。這意味的是：對生成式AI既要小心，也保持好奇心。
沒有留言:
張貼留言