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數據是寶 保護措施愈來愈嚴怎麼辦
文章日期 2024-09-11

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。

 

 

數據是新石油,企業應積極探索數據變現的可能性。(圖/123RF)

 

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。

資料來源IMD

文章來源:科技島
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