董事會在金融AI治理中的關鍵角色

在金融產業中，AI技術的應用範圍非常廣泛，從客戶服務、信用評分、風險管理到詐騙檢測，例如透過聊天機器人提供全天候客戶服務或理財諮詢，來提升客戶的滿意度；信用評分模型則藉由演算法分析大數據，為客戶提供精準的個人信用評估；在風險管理方面，AI能即時預測和識別潛在的金融風險，協助金融業迅速採取因應措施；作為詐騙檢測，AI能夠分析交易模式、匯款方式，及時識別並阻止可疑的交易。

然而，AI的應用也帶來了一系列監管挑戰：首先是黑箱問題，許多AI演算法的運作機制對用戶來說並不透明，這可能會導致不公平的結果。其次，數據偏見問題，AI系統的判斷高度依賴數據的訓練與學習，若蒐集、彙整及編輯的數據本身存在偏見，則AI結果也會反映這些偏見。最後，法令遵循層面，各國的法律和監管機構對於AI的使用規範尚未成熟，金融機構需面對新的法遵風險。

董事會在AI治理中的角色至關重要。首先，董事會必須承擔起確保演算法透明度的監督責任，並透過推動內部審計機制，定期檢討和評估AI運作的合理性與透明度。其次，監督數據治理方面，董事會應確保數據的準確與完整，並推動建立良好的數據治理框架，確保在收集和使用數據時遵循相應的法律和道德標準。第三，董事會有責任審視AI技術所帶來的風險，特別是法律和遵循方面的風險。

第四，董事會亦應重視多元性與包容性。在AI系統的設計與實施過程中，必須考慮不同的社會群體，以避免數據偏見和演算法歧視，不僅能保護消費者的權益，也是提升企業形象和市場競爭力的關鍵因素。最後，加強與投資者、消費者、供應商、金融監管單位等利益相關者的溝通，對於透明度和公平性問題、倫理及有責性等議題，董事會應主動發布報告，提升公眾對金融機構的信任。

類似的治理缺失亦可見於其他案例。在生成式AI出現前的2019年底，澳大利亞交易報告與分析中心（Austrac）對西太銀行的指控，揭示該銀行在反洗錢（AML）法遵方面的重大失誤，導致高達13億澳幣的罰款，這是澳大利亞歷史上最大的違規罰款之一。事件不僅使該銀行的聲譽受到重創，還可能影響到其客戶的信任度及未來的業務發展。這一監管失誤的根本原因，在於風險管理體系的缺失與內部控制的不足。

另一個案例出現在英國，金融行為監管局（FCA）發現，某些保險公司長期以來使用自動報價系統實施「價格歧視」，針對在經濟上較為脆弱的族群，例如那些因生活壓力而無法主動比價的長期客戶，使其在續保時面臨逐年增加保費，而新客戶卻能享受到更優惠的保費價格，形成所謂「貧窮溢價」的現象，對於弱勢客戶無疑是一種加重經濟負擔的體現。直至2022年起禁止了這類以續保為由的漲價作法，強制要求公司以「公平價值框架」進行定價，確保所有客戶（新、舊客戶）都能獲得公平的價格。

案例中可發現，董事會在AI治理方面承擔主要的監督角色。其實，在許多與AI治理有關的成功案例中，我們可以看到董事會發揮的重要作用。例如，某些銀行在推行AI信貸評估系統時，董事會指導下的內部審查小組定期評估演算法績效，確保其決策不受潛在偏見的影響。這些銀行還透明化了AI的運作原則，定期向外界報告相關數據與結果，贏得了客戶的信任。

所以，隨著AI的進程加速，金融行業的法遵性與監管挑戰也更加複雜。因此，有效的AI治理需要全方位考量法令遵循、道德責任、風險管理與透明度等多個方面，以確保高效能的AI治理。

首先，董事會應建立透明的治理結構，例如設立專責的AI治理委員會，負責監督與管理AI系統的開發與實施。這包括確保所有AI模型的決策過程具備可解釋性，讓各方利害關係人能夠理解和審查AI的運作原則。透明的治理結構有助於及早發現可能的合規性問題與道德風險。

其次，在合規與法律監督方面，董事會應主動進行自我評估，確保所用的AI技術符合當前的法令遵循規範。例如西太銀行的事件凸顯在反洗錢法下的法遵缺失。董事會可以定期邀請內部和外部專家進行審計監督，以確保風險管理框架符合行業標準和監管要求。

第三，完善數據治理是AI系統有效運作的基礎。董事會應確保機構具備健全的數據治理策略，特別是在數據收集、存儲和使用方面遵循最佳實踐。在英國保險市場的案例，保險公司需要確保數據的透明性，避免利用不公平的數據模型進行價格歧視。

第四，在AI決策過程中，董事會應促進人機協作，強調人類專業與AI演算法技術的結合。雖然AI能夠提供數據分析與風險評估，但人類的倫理判斷和情感理解至關重要。董事會可推動設計反映倫理標準的AI系統，確保最終決策仍由具備人類價值觀的專業人士來把關。

第五，董事會須提升企業文化和道德意識，發揚合規與誠信的價值觀。透過定期與不定期推動培訓計畫，提升員工對AI使用和數據處理的意識，確保員工認識到AI運用背後的社會責任。例如在英國保險案例中，強調重視每位客戶的公平對待，以建構更為健康的消費環境。

第六，董事會應建立有效的監督機制與回饋系統，定期檢討AI系統的效能及其對業務和社會的影響。定期收集來自客戶和利益相關者的反饋意見，及時調整AI策略和技術，防止出現因技術帶來的負面影響。

最後，在AI技術迅速演進的背景下，董事會可以考慮與科技企業、學術機構及監管部門建立跨界合作，將有助於加強AI治理的整體性和有效性，且能更好地預測未來技術上的挑戰。

董事會在AI治理中透過強化透明度、數據治理及倫理意識，可以有效應對日益複雜的金融環境中所帶來的挑戰，確保AI技術的合理運用，最終為機構的持續發展和社會信任打下堅實基礎。此外，董事會對AI系統的監督，確保透明性、數據治理、風險管理以及包容性等方面的有效實施，不僅能降低潛在的風險，也將為金融機構贏得長期的信任與支持，實現可持續的發展與創新。（作者為中華獨立董事協會理事長）