模組化 AI 治理框架

建立可信賴 AI 實踐路徑

BSI 人工智慧可信賴治理框架（AI Foundation Framework, AIFF）以全球公認的標準為基礎，提供模組化的治理與驗證架構，協助組織管理 AI 風險、建立治理能力，並持續提升企業信任與競爭力。

面對 AI 驅動的未來，組織不僅看見其潛力，也逐漸意識到，唯有建立適當的治理機制，才能真正贏得利害關係人的信任。

BSI 的人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 就是為此而生。它能協助組織辨識優先治理議題，聚焦當前最重要的風險與挑戰，並依循自身目標與成熟度，循序建立可信賴 AI 的治理能力。

透過系統化的治理與獨立驗證，AIFF 協助組織降低 AI 風險、提升營運韌性，並強化客戶、合作夥伴、投資人及其他利害關係人對 AI 導入的信任與信心。

從治理到驗證，循序強化 AI 所需的能力、信心與信任，穩健邁向可信賴 AI。

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下一步

靈活採用模組化的人工智慧可信賴治理框架 (AIFF)

人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 採用簡單且具彈性的架構，協助組織循序推動可信任 AI。透過不同的管理與測試模組，讓企業能依據自身需求與成熟度，自主規劃 AI 治理與風險管理方向。

AI 治理

驗證 AI 治理與風險管理機制的有效性

參照關鍵 ISO 與 NIST 標準，檢視組織的 AI 治理架構與風險管理機制，識別潛在風險並優先採取預防措施。

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AI 管理

評估 AI 系統管理成熟度，強化控制機制

依循 ISO 與 NIST AI 相關標準，建構涵蓋 AI 系統全生命週期的治理架構，協助組織建立完善的管理制度、風險控管與人為監督機制。

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AI 資訊安全

強化 AI 系統防護，降低新興攻擊風險

針對 AI 網路攻擊、資料污染（Data Poisoning）與模型操縱等新興威脅，協助組織建立涵蓋 AI 全生命週期的安全控制措施，提升 AI 系統的韌性與可信賴性。

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AI 隱私管理

回應隱私議題，保護個人資料安全

採取系統化的方法保護個人可識別資訊 (PII) ，並確保資料的蒐集、使用與管理符合法規與治理要求。

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AI 資料管理

強化 AI 資料品質，提升輸出可信度

透過良好的資料品質與生命週期管理機制，提升 AI 模型輸出的可靠性與可信度。

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AI 韌性測試

測試 AI 系統與防護機制的韌性

透過滲透測試、弱點評估與攻擊模擬，檢視 AI 系統的韌性與潛在弱點，協助組織提前強化防護能力。

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AI 效能評估

確認 AI 效能的可信度

透過獨立測試與確證，協助利害關係人建立對 AI 效能、偏誤控制與穩健性的信任。

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讓可信賴 AI 的導入變得更容易

瞭解 BSI 的人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 如何協助組織更輕鬆地推動 AI 治理。

掌握主導權 - 依循全球公認的標準，主動管理 AI 相關風險。
建立信任基礎 - 向利害關係人展現您以道德且安全的方式使用人工智慧。
穩步提升信心 - 依據組織現況與成熟度，循序建立 AI 治理能力。
靈活選擇 - 依照組織目標與優先事項，自主選擇最適合的模組。

常見問答

人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 常見問答

瞭解 BSI 的人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 以及它如何協助您的組織推動可信賴 AI。

人工智慧可信賴治理框架 (AI Foundation Framework, AIFF) 是一套以國際標準為基礎的模組化驗證架構，可依據組織的 AI 優先事項與成熟度靈活調整。

框架協助組織以更靈活的方式，建立 AI 導入的治理能力與當責機制，並可依需求自主選擇不同模組與目標成熟度。

讓組織循序建立 AI 時代所需的能力、信心與信任，一步一步穩健前行。

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人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 適用於不同 AI 導入階段與角色的組織，包括 AI 模型、產品與服務的開發、整合、驗證與評估單位。

作為一套模組化架構，人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 可依據組織實際使用 AI 的方式靈活調整。無論您是已有成熟經驗的 AI 解決方案提供者，或正準備開始導入 AI，都能找到適合的切入方式。

AIFF 可協助組織強化內部流程、提升產品與服務品質，並因應特定風險議題，例如：資安或隱私風險。
人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 共包含七大模組，涵蓋可信賴 AI 制度的重要面向。

AI 治理

AI 管理

AI 資訊安全管理

AI 隱私管理

AI 資料管理

AI 韌性測試

AI 效能評估

組織可依據自身目標，自主選擇適合的模組，並可獨立導入或依循建議路徑逐步推進。

您也可透過人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 指南，進一步了解各模組內容及其相互關聯。
探索指南
人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 的每個模組皆聚焦於 AI 治理的重要面向。部分模組協助組織強化 AI 導入與管理能力，部分則聚焦於 AI 模型、產品與服務的測試與驗證。

AIFF 管理類模組依循國際標準設計，並透過以下循序方式逐步建立能力：

教育訓練

自我評估工具

第三方獨立驗證

測試類模組則協助組織依據國際技術標準，檢視並查證 AI 系統的重要效能特性，協助您掌握目前已具備的優勢與可改善方向。
人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 模組採用六階段成熟度模型，從「尚未建置」到「持續優化」。

這代表組織可依據目前 AI 成熟度，從適合的階段開始導入，並針對最重要的治理領域設定目標成熟度。

組織可依自身步調逐步提升能力，並在達成預期目標後選擇適合的成熟階段。
人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 的各模組，皆由專家依據特定國際與產業標準要求所設計與整理，包括 ISO、ISO/IEC 與 NIST 等重要框架。

AIFF 指南中亦說明各模組所參照的具體標準內容。
組織可依據自身 AI 風險、目標與優先事項，自主選擇適合的模組數量。

「AI 治理」模組是相當適合作為起點的選擇。它能協助組織識別主要 AI 風險，並進一步判斷需要導入哪些其他模組。例如，若隱私被識別為重要風險，便可透過 AI 隱私管理模組協助降低相關風險。

若您不確定該從何開始，歡迎與我們聯繫。

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完成人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 各模組的驗證後，組織將可取得使用全球認可 BSI AI 信賴標誌 (AI Mark of Trust, AI MoT) 的資格。

這項專屬標誌代表組織的 AI 能力已通過 BSI 的獨立驗證，向利害關係人展現組織致力於以負責任的方式使用 AI，並持續推動改善與精進。

若要持續使用對應的 BSI AI 信賴標誌 (AI MoT) ，需定期完成更新與重新驗證。
人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 的設計理念，讓組織辨識優先治理議題與 AI 成熟度，選擇適合的標準內容逐步建構。

模組能降低 ISO/IEC 42001 管理系統導入門檻，並協助組織在邁向正式驗證的準備過程中，先建構穩固的 AI 治理能力。

完成人工智慧可信賴治理框架 (AIFF) 模組，是朝向 ISO/IEC 42001 (國際 AI 管理系統標準) 驗證的重要一步。

探索 ISO/IEC 42001 人工智慧管理系統