文 / 趙晋億
在生成式AI狂飆猛進的當下（上圖便是作者AI生成），企業紛紛摩拳擦掌、跑步入場。但真正能駕馭「負責任的AI」，卻堪稱鳳毛麟角。其關鍵，不在 AI 技術本身，而在於企業是否建立了穩健的 資料治理基礎（Enterprise Data Governance，EDG）。而全球第一套 AI 管理系統國際標準 ISO 42001 正是將資料治理落實為 AI 治理的具體行動指南。
資料治理是 AI 治理的起點
AI 模型的決策品質，源自於它所依賴的數據。缺乏高品質、合規、安全的資料，就無法打造可信任的 AI。EDG 涵蓋「資料品質」、「資料安全與隱私」、「資料合規」與「資料透明與可追溯性」，為 AI 建立穩定、合規的數據基礎。
以 資料品質 為例，許多企業在導入 AI 項目時，仍依賴錯誤或偏誤的歷史數據，最終導致 AI 決策失準。而完善的 EDG 則要求企業在資料進入 AI 系統前，先完成資料清理、驗證與標準化，降低 AI 偏誤與風險。
ISO 42001：
從資料治理到 AI 治理的延伸
ISO 42001 不僅是 AI 管理系統標準，更是企業從「資料治理」走向「AI 治理」的重要橋樑。它將資料治理的四大核心原則，具體化為 AI 管理要求。
1. 資料品質
AI 資訊與數據管理AI 模型必須依據高品質資料訓練與運行，避免不良數據影響決策。
2. 資料安全與隱私
AI 系統安全與彈性強調 AI 系統需防止數據洩漏、濫用，並符合個資法、GDPR 等隱私法規。
3. 資料合規
法規與倫理合規性要求 AI 系統在設計與部署階段，遵循國際法規與倫理準則。
4. 資料透明與可追溯性
透明性與可解釋性確保 AI 的運作邏輯與決策過程透明，提升使用者信任與責任歸屬。
EDG 是 ISO 42001 的必備基礎建設
許多企業導入 AI 時，忽略了資料治理的基礎工程。若沒有清楚的資料分類、授權與責任機制，AI 就無法有效控管風險。EDG 正是 ISO 42001 架構中「利害關係人需求」、「風險評估」、「資訊與數據管理」等條文的先決條件。
例如，AI 預測模型若基於錯誤標記的資料進行訓練，風險無從控管。EDG 協助企業釐清數據來源、負責人、處理方式，讓 AI 系統能在風險管理（Risk Assessment）中獲得完整資訊支持。
AI 資訊治理三步驟：
從 EDG 到 ISO 42001
1. 資料生命週期治理
從資料蒐集、儲存、處理到銷毀，建構完整治理流程，符合 ISO 42001 的 AI 全流程控管要求。
2. AI 風險管理與透明性設計
結合 EDG 的數據風險控管邏輯，建立 AI 決策透明度、問責制，符合 42001 條文規範。
3. 倫理與合規審查機制
將 EDG 中的合規控管，延伸至 AI 法規、倫理遵循，降低法律與聲譽風險。
結語：
AI 治理沒有捷徑，只有扎根
AI 治理不是技術問題，而是治理問題。ISO 42001 為企業 AI 治理提供了國際標準化框架，但要落實這一框架，必須先從 EDG 打好資料治理的地基。沒有資料治理，AI 治理終將失控。
在 AI 成為企業決策中樞的未來，資料治理（EDG）+ AI 治理（ISO 42001） 將是企業穩健發展的雙重引擎。掌握這一趨勢，才是 AI 時代的關鍵競爭力。
作者:趙晋億
現任亞瑞仕國際驗證股份有限公司 策略長
中正大學管理碩士
企業經理人協會 傑出總經理獲獎者
管理系統資深稽核員
