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現今的AI技術早已非存於科幻電影中的未來想像，而是大幅融入並影響現實生活的新工具，尤其各式各樣生成式AI與判別式AI問世，企業面對的將是AI管理及法遵新興議題，應如何避免相關風險，實為每個企業主所密切關注。
根據美國電腦科學家雷‧庫茲韋爾（Ray Kurzweil）之預測，人工智慧（AI）完全超越人類智能之科技奇點（Technological Singularity），將在2045年來臨， 屆時人類之社會及歷史，都將迎來天翻地覆的變化。實則，隨著近年AI技術之演進，從AlphaGo大戰韓國棋王、OpenAI推出人工智慧聊天機器人程式ChatGPT，以及各式各樣生成式AI與判別式AI問世，AI早已從遠在夜空中短暫絢麗的煙花，變成一把真正照亮新時代路徑的熊熊火炬。
對於當今世代而言，AI技術早已非存於科幻電影中的未來想像，而是大幅融入並影響現實生活的新工具。在過去的「網路時代」中，使用者進行資料檢索時，首先須點開搜索引擎（如Google），再進行預設「檢索關鍵字」、「過濾」關鍵字所檢索的資料、「分析」資料及「彙整」資料等繁冗程序。然而「AI時代」中之使用者， 僅須「下達指令」給AI工具，AI即會自動執行「關鍵字設定」、「過濾」、「分析」及「彙整」資料等動作，大量減少人力及時間的投入。
對於企業而言，將AI應用於大規模的數據整理及分析，能大幅降低成本的耗費， 譬如：我國金融業已將AI應用於消費者行為分析、智能客戶服務、風險預警等。然而，在企業內部導入AI應用之同時，亦可能面臨新的管理及法遵議題，應如何避免相關風險，實為每個企業主所密切關注。
AI技術之發展核心及運作架構
AI技術的核心即在於資訊分析（Information Computation）， 所謂資料分析之主要細部內容，則包含機器學習（Machine Learning）、類神經網路學習（Spiking Neural Network）、深度學習（Deep Learning）等多數人耳熟能詳卻也一知半解的技術領域。具體而言，如何運用AI技術之學習方法形成一套決策系統，本文試以「自動推薦使用人最快抵達目的地的交通推薦系統」為例，為設計這套系統，一位AI系統研發工程師至少需要以下資訊：
1.首先，定義抵達目的地之「交通工具選項」為何？
2.其次，不同交通工具抵達目的地之「路徑」為何？
3.再來，不同路徑在不同氣候、不同時間之「交通狀況」有何不同？
4.最後，使用者過往之交通工具「使用偏好」為何？