數據是寶 保護措施愈來愈嚴怎麼辦
編譯／黃竣凱
人工智慧（AI）技術，尤其是大型語言模型（LLM）的進步，正在提升企業將資訊轉化為有價值資源的速度，但各國政府不同的規定，卻正在逐漸提升這一步驟的難度。在全球，隨著AI技術的快速發展，數據的價值不斷提升，許多企業都視數據為核心資產，藉此獲取競爭優勢，並驅動商業創新，然而伴隨數據應用而來的規定和監管挑戰日益增加，特別是跨境數據傳輸與處理的複雜性，讓企業必須謹慎應對。
AI推動數據價值激增
過去，企業領導者常常聽到「數據是新石油」的比喻，強調數據在現代經濟中的關鍵地位，而如今，AI技術，尤其是LLM的應用，使這一比喻更加貼切，許多企業如西門子，就利用AI技術提升生產效率，預測設備維護需求，並開發新產品線，這些技術不僅讓企業能夠從海量數據中提取可行的見解，還大大增加了數據的商業價值。
監管環境日益複雜
然而，隨著AI技術的應用加深，企業在數據運用上的規定要求也愈加嚴格，尤其是在歐洲，企業面臨著越來越嚴苛的數據保護和隱私法規，如去年，西門子就簽署了一封公開信，敦促歐洲政策制定者重新考慮AI監管方法，並警告說，歐盟法律為在歐洲經營的公司帶來了「不成比例」符合規定成本和責任風險，此外，美國和中國也加強了對數據使用的監管。
美國聯邦貿易委員會（FTC）近期針對Reddit的AI數據處理計畫展開調查，凸顯了美國對企業數據再利用的關注，而中國則於2020年將數據列為「生產要素」，並設立國家數據管理局，推動數據經濟的發展，這些措施使企業必須密切關注各國的監管變化，以在使用數據的同時能符合規定。
跨境數據傳輸的障礙
儘管G7國家之間的數據傳輸相對簡便，但跨境數據傳輸仍存在多重障礙，尤其是歐盟與美國之間的數據隱私框架目前仍在早期階段，其對美國公司如何處理來自歐盟的個人數據進行了嚴格限制，而涉及中國等非G7國家的數據傳輸，則更具挑戰性，特別是考慮到不同國家之間的隱私保護標準和法律制度差異。
例如，許多國家都將車輛感測數據視為敏感資訊，並對地理定位數據的使用設立了嚴格規定，這些法規迫使企業必須在數據應用上更加謹慎，以避免潛在的法律風險。
AI時代的企業應對之道
面對這些挑戰，企業領導者必須重新思考其數據經營戰略，首先，企業需要確保數據的質量與可用性，並建立健全的儲存和處理基礎設施，此外，強化數據安全措施，開發數據映射和分類系統，並密切關注數據傳輸和本地化的相關規定變化，已經成為企業應對數據監管挑戰的關鍵步驟。
同時，企業也應積極探索數據變現的可能性，透過數據產品或數據合作夥伴關係創造新的收入來源，使企業必須不斷評估其數據資產的價值，並根據市場需求調整其數據管理策略，以保持競爭優勢。
參考資料：IMD
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