隨著人工智慧（AI）工具日益普及，企業在導入AI於風險管理（ERM）時，面臨著機會與曝險並存的局面。安侯建業（KPMG）最新報告指出，風險專業人員在AI應用中的角色將轉變為監督者，而非執行者，這意味著企業必須為AI工具建立嚴謹的治理與監督框架，以確保其可靠性。

該報告強調，企業應對AI工具的輸出進行持續監督，並提供不間斷的訓練，使其能適應實際部署場域。AI應用可分為兩種主要模式：一是「補充式AI」（Supplementary AI），指風險專業人員主動使用的AI系統，例如微軟（Microsoft）的Copilot，這類工具旨在輔助日常任務。二是「互補式AI」（Complementary AI），其在企業風險管理流程中扮演更核心、自動化的角色。不論何種模式，維持「人類居中」（human in the loop）的機制都至關重要，特別是對於補充式AI，其輸出結果在被採納前必須經過人為驗證。

AI的部署層級也有宏觀與微觀之分。宏觀層面涉及企業範圍內的策略性風險管理，而微觀層面則關乎風險專業人員的基本日常營運。KPMG分析指出，不同部署模式對治理要求亦有差異：互補式AI比補充式AI需要更強的治理，而宏觀層級的AI則比微觀層級的AI需要更嚴格的治理。

報告進一步說明，AI工具的有效性與所使用數據的品質和可用性直接相關。若缺乏足夠數據，仍需手動提供上下文資訊。儘管強化AI治理與基礎設施會增加需求，但這也為風險專業人員帶來更高的潛在效益。透過提升治理水平與基礎設施，AI的附加價值將從偶發性的效率提升，轉變為沿著價值鏈進行的整合性改善。