iPAS-初級AI應用規劃師-生成式AI導入評估與規劃

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評估導入生成式AI的需求與目標

• 具備足夠的資料支持
• 針對重複性任務
• 涉及複雜的決策邏輯

應避免一味追求AI導入，而應一併考量傳統資訊解決方案，如RPA（機器人流程自動化）或傳統資料分析工具。同時，需考量現有資料基礎建設的成熟度、AI方案與現有資訊系統的整合性，以及未來擴大應用範圍的可能性。在決策過程中，可從四個面向思考：

1. AI是否能解決組織所面臨的問題？
2. AI是否為效益最佳的解決方案？
3. 是否具備足夠的資料進行分析？
4. 所欲解決的問題是否為重複性任務，或需要分析大量資料中的隱含關聯性？

導入AI前，應優先進行小規模概念驗證（PoC），確認AI應用可達到預期效果。此外，若已存在類似的非AI技術解決方案，應謹慎評估改用AI技術的必要性，以確保其實際效益。

評估資料的準備與品質

在導入AI前，必須先盤點所需的資料範疇，確保資料的完整性、準確性、可信度與即時性。企業應預留足夠的時間與資源，確保AI有可取得的高品質資料，以支撐模型的訓練與推理。資料的準備過程包括：

• 與執行團隊討論符合專案目標的合適資料，涵蓋來源、資料量與欄位細節。
• 若有資料標記需求，需預留前置準備時間。
• 涉及跨機關資料時，應於專案前期進行溝通協商。
• 確保資料的合法性，避免侵犯個資及智慧財產權。
• 考量AI導入場景目標與資料的社會背景，識別並解決潛在偏誤問題。
• 確保有足夠的資料進行AI模型訓練，並選擇合適的機器學習解決方案。

選擇合適的導入模式

在選擇AI導入模式時，企業應先評估是否可利用既有服務來滿足需求，盤點現有的AI專案資源，並確認是否可與既有服務共用。不同的導入模式及其優缺點包括：

1. 採購商業AI服務模組
2. • 優點：快速導入，技術成熟，降低開發成本
   • 缺點：客製化彈性較低，數據安全需審慎考量
2. 機關或企業內部自行建置
3. • 優點：可完全控制數據與模型，符合內部需求
   • 缺點：技術門檻高，開發與維護成本較大
3. 與外部夥伴合作（廠商或研究單位）
4. • 優點：可借助專業機構資源，降低技術與開發負擔
   • 缺點：需審慎評估合作夥伴的能力與長期支援性

若選擇現成的生成式AI服務，需留意提供的數據是否可能被服務商再次使用，並詳細了解其使用規範。此外，若選擇嵌入式生成式AI服務，則須評估所需的內部資料權限，確保資訊安全。

專案管理與團隊

AI專案的期程不易預估與控制，因此建議採用敏捷開發模式，透過較短的開發循環，不斷迭代，以應對變化快速的需求。專案團隊可能包含：專案經理、資料分析師、資料工程師、資料科學家、機器學習工程師、測試工程師、技術諮詢專家。確保團隊具備足夠的專業能力，並促進緊密合作，將AI模型成功部署至既有應用流程。

教育訓練

企業應為內部人員提供AI教育訓練，確保使用者具備必要的AI相關知識與技能，提升AI應用的信心。培訓內容應涵蓋：

• AI服務與功能介紹
• 生成式AI應用場景與實際案例
• AI系統的改善與監控
• 疑難排解與AI相關法規
• 資料與保護

根據不同AI服務的使用者群體，調整培訓內容與方式，並與AI服務提供商合作，確保非技術人員也能正確使用AI工具。

驗收標準

AI專案的驗收應基於多種指標，包括：

• 模型性能（準確率、召回率等）
• 系統穩定性
• 使用者體驗（如回應時間）
• 公平性與無偏見性

同時，需關注最新AI驗證規範，以確保專案符合業界標準。

AI治理

企業應建立AI系統清單，掌握所有已部署的AI應用，並制定管理制度，以確保AI系統的穩定性、公平性與可解釋性。AI治理措施包括：

• 建立AI系統管理機制
• 訂定測試與監控框架
• 稽核演算法的穩定性與公平性

後續推動

成功導入AI後，企業應持續提升服務使用體驗，並讓使用者了解AI工具的限制與應用方式。此外，可記錄專案成果並追蹤成效，分享成功案例，以促進組織內部對AI應用的興趣與認識。

最後，完善企業的資料治理機制，確保內部關鍵資料的管理，並適時擴大可用數據來源，以支援未來的AI應用發展。

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