董事會成員開始(對AI)問對的問題-2026/08/05

這篇"Board members, start asking the right questions"是2026年6月18日刊載於KPMG的一篇文章。其中提出了五個建議值得參考。

過去2年很多董事會都在問同樣的問題：怎麼使用AI？有投資正確的AI使用案例嗎？競爭者在做什麼？資料有受到保護嗎？更根本的問題是：我們的營運模式會受到AI顛覆嗎，若真到這一步怎麼辦？我們有審視過可能需要重新設計的產品與服務，以及其他流程嗎？我們有計畫納入適當的防護機制嗎？

作者鼓勵董事會去提問、爭論及回答下述問題：

*如果今日因AI而重新設計的話，工作流程會變得如何？

*當AI直接進入組織營運模式時，可能會有什麼樣的新產品、服務或客戶經驗？

*哪些決定可以更快、資訊更充分或者更一致？

KPMG與INSEAD合作，為董事制定了一個架構來協助回答這些問題。透過與全球董事會成員及專家諮詢，釐清了兩難與取捨方面的三個觀點：公司、生態體系和內部董事會實務。

董事會不應該直接管AI，或取代高階經理人的判斷。他們必須深思熟慮地投入AI所引發的策略和轉型兩難，同時仍保持其監督角色。

這三個觀點可透過下述五個原則予以處理：

1.對長期價值作策略監督。AI興起毫無疑問，但是要實現的話通常需要及早投資技術、資料基礎設施、建立能力和管理變動。董事會必須平衡短期獲利與長期創新，還有依價值觀與風險胃納評估AI的成本、效益及風險。核心問題不是核准哪些AI措施，而是AI如何改變公司對價值觀之認知。當公司過去販售的產品、分析或建議更便宜、更快速與更豐富時，公司的利潤在哪？效率是地板，不是天花板。AI正在重塑服務、產品、客戶體驗以及經營模式的防禦力。

2.積極的技術和安全監督。董事不需要成為機器學習工程師，但是必須瞭解管理階層的結構性選擇：自己建立或外購的部分是哪些，會用哪些資料，有納入哪些供應商，還有公司依賴的系統裡哪些是自己無法控制的？如果模式會影響定價、承保、聘僱及實際的決定之責任與調整，則公司等於把部分判斷外包出去。技術主權現在就是治理問題，而網路安全、保密及AI安全風險，都是企業層級的問題。

3.勞動力轉型與人的問責性。AI會改變角色、技能、團隊結構與專業知識價值。董事會不應該只問AI可以省多少時間。應該問的是，組織下一階段需要什麼能力，以及什麼樣的員工可以建立此能力。他們也需要畫出明確的界線：AI可以告知，但是不會負責。AI模型或許可以生成建議，但是公司、主管、員工與董事，要為結果負責。

4.建立值得信任的AI。信任不是在部署以後才做溝通。它必須從一開始就透過資料品質、文件、模型監督、紅隊模擬、測試、監控、人為審視、網路安全控制、保密以及向上報告途徑，納入治理之內。董事會應該拒絕：在速度和治理之間做錯誤的選擇。治理不是煞車；而是讓速度值得信任。董事會要監督—管理階層是否以公平、透明、安全、包容與問責部署AI，反映價值和策略。

5.董事會自身的工作。AI不僅會改變公司，也會改變董事會需要知道的事宜、知悉的頻率。董事會應該聘用具更深入技術知識的專家嗎？要設立技術或AI委員會嗎？執行長應該提出AI策略嗎？董事會每季應期待什麼樣的指標？董事會需要新的頻率、更深入的簡報以及更動態的決策，以便在AI所需的速度下治理。

某些董事會會偏向增加一位AI專家來解決所有問題。但如果有專家而缺乏治理結構，是不夠的。也有的董事會會設立技術委員會。但如果AI對話孤立於策略、勞動力、風險和資本配置之外，則董事會就只是把問題丟去更小的團體而已。

較佳的方法是，讓AI成為整個董事會的議題。管理階層應就AI使用之處、創造的價值、帶來的風險、涉及的決定，以及哪些部分維持人為負責，提供最新的觀點。董事會應該要求公司非遵循性AI報告，亦即關於AI如何改變經營的持續性報告。

AI下一個階段取決於：當狀況變更時，能重新設計工作、保護信任、維持人為負責和創造價值的人。

資料來源：https://kpmg.com/ca/en/insights/2026/06/board-members-start-asking-the-right-questions.html