這篇是2026年2月10日在KPMG網站刊出的文章：AI governance: these are the success factors。介紹德國怎麼看待AI治理。以下分享一些內容。
生成式AI現在已經是德國公司的現實：一如"Generative AI in the German economy"研究所示，很多公司已設有AI策略、正在規劃驗證或實施初步使用案例。然而，通常缺乏集中化的AI治理結構—納入統一的公司策略。
*定義責任與流程
組織結構是AI治理的核心。它會定義責任、特定角色及委員會，比如AI治理委員會，持續關注AI相關的道德面向。平行於組織結構的是，營運部門聚焦於發展明確、可實施的流程，引導AI系統的生命週期—從概念到部署與監督。
*設立AI長
有效的治理結構也會設立AI長一職，這在美國已經成功運作了。在公司管理層內的核心功能是—帶領與監控AI措施的策略方向及落實狀況。AI長需要深入瞭解技術面向，同時也能夠將技術整合進經營策略，並將其價值創造潛能發揮到最大。
*盤點AI使用案例
重要的是瞭解，哪些部門在使用AI、各自的進展如何，以及個別使用案例僅是蒐集還是有實際落實。此清單可系統性盤點AI狀況、評估其風險，並採取適當措施。這些必須整合進現行的內部控制系統及遵循管理系統。
*建立風險管理
此涉及不同部門之間的緊密合作，旨在確保點對點流程的透明度。這對於在使用AI早期就認識到潛在風險、有效管理十分重要。
高階管理層的責任是：定義明確的指導方針，確保有安全且道德的AI技術使用。他們應該設立具體的架構指導方針，讓所有部門都發展及落實符合公司價值觀與目標的AI措施。
*對AI應用進行區隔
對於成功的AI治理，公司應該區別：給客戶用、公司內部使用的AI產品或服務。因為這兩種應用的領域，需要採不同的方法，以便充分處理各自的風險、確保有效的AI治理。
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