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課程時長 14 時間：
課程簡介
當決策轉變為模型驅動時，發生了什麼變化
- 從規則和人類判斷轉向分數化選項
- 自動化行動的速度與規模
- 新的故障模式與責任缺口
決策清單與風險分類
- 編錄自動化決策
- 影響程度、可逆性及受影響方
- 風險層級與控制預期
- 每類決策的責任主體
責任歸屬與人為監督
- 實質性與形式性的人類審查之別
- 將自主性閾值視為治理決策
- 升級路徑與回應時間
- 負責任的所有者與簽核機制
決策記錄與可解釋性
- 具有說服力的決策記錄應包含的內容
- 置信度、選項及背景資訊的留存
- 模型與版本的追溯性
- 向客戶或監管機構解釋決策
政策與邊界控制
- 核准的選項集合與變更控制
- 閾值治理與定期審查
- 禁止的決策與硬性中斷
- 與模型輸出並行的政策代碼化（Policy as code）
監管預期
- 歐盟 AI 法案（EU AI Act）對決策系統的要求
- 金融、保險及健康產業的行業規則
- 資料保護與自動化決策權
- 文件記錄與符合性證據
供應商、許可證與來源風險
- 託管決策 API 與開放權重之比較
- 衍生模型與嵌入模型的許可證條款
- 供應商依賴及停產風險
- 權重完整性與版本鎖定
偏見、公平性與結果監控
- 各群組間的结果差異
- 代理變數與選項框架
- 申訴與投訴信號
- 定期公平性審查
錯誤決策的事件回應
- 偵測系統性決策錯誤
- 遏制措施與自主性暫停
- 補救措施與客戶賠償
- 根本原因分析與控制更新
決策層的保證審查
- 審計師應索取的證據
- 測試準確性與校準聲稱
- 抽樣決策與覆蓋（overrides）情況
- 向董事會匯報發現事項
最低要求
- 熟悉企業環境中的 AI 或自動化專案。
- 了解風險、合規或審計流程。
- 無需程式設計經驗。
目標受眾
- 風險、合規及模型風險官員
- 審查自動化決策的內部審計師
- AI 治理與資料保護負責人
- 對自動化工作流負責的產品負責人（Product Owners）
- 在代理系統中設計監督機制的架構師
