ESG最前線／生成式 AI 助攻 精準辨識風險

生成式人工智慧（Generative AI）正快速改變企業在環境、健康與安全（EHS）管理上的操作方式，特別是在風險辨識領域展現出高度潛力。透過自然語言處理（NLP）、非結構化資料解析及智慧預測分析等技術，AI可協助企業從過往的被動應對轉為主動預防風險，進而提升整體的安全與合規效能。

在應用層面上，生成式AI能處理事故報告、監控影像、語音紀錄等非結構化資料，分析並找出潛在風險因素。例如，AI模型可從過往事件中學習，辨識出類似的高風險作業模式，並在發現早期跡象時提出警示，讓管理人員及早介入。此外，AI也可整合即時監測數據與歷史資料，進行風險趨勢分析與預測，提供預防性行動建議以降低職業災害與法規違規的可能性。

在法規合規管理方面，生成式AI可自動比對內部SOP、作業流程與法令，如《職業安全衛生法》與《職業安全衛生設施規則》，即時提示不一致或潛在違規之處。這不僅提升法規鑑別的效率，也能幫助企業即時應對法規變更，確保內部制度的更新與合法性。

然而，導入生成式AI仍面臨幾項關鍵挑戰。首先是資料品質問題。AI模型的準確性依賴於高品質、標準化且具代表性的數據，但現階段許多EHS數據仍以紙本或非結構化格式保存，或缺乏歷史紀錄，導致分析結果不準確。

其次是法規的適用性與更新頻率，由於不同產業與地區法令差異大且更新頻繁，若AI模型未能即時同步最新法規，將可能產生錯誤判斷或建議。

另外，資料隱私與資安風險也是企業需高度關注的問題。EHS相關資訊常涉及作業風險評估、人員健康紀錄與事故調查等敏感資訊，若導入公有雲上的AI服務，將可能導致機密資料外洩。企業應採取建立私有AI模型與資料倉儲的方式，確保所有數據僅限內部使用並加以控管。

此外，AI模型雖具備強大資料處理能力，但其決策仍缺乏人類在現場經驗上的靈活判斷能力。在複雜或臨機應變的工作情境中，仍需仰賴資深安全衛生人員進行最終判斷與決策。因此，AI應作為輔助工具，與人類專業知識互補，形成「人機協同」的風險辨識與管理模式。

總結而言，生成式AI在環安衛風險辨識上的應用具備提升準確性、即時性與合規性的巨大潛力，但企業在導入過程中也須審慎評估資料基礎、法規適應性與資安架構，並結合專業團隊的實務經驗，才能真正發揮AI在EHS管理中的價值。