搶佔 2026 AI 治理先機：如何利用 ISO 42001 將合規轉化為企業核心競爭力？

深度解構 ISO 27001 + ISO 27701 + ISO 42001 三合一數字信任（Digital Trust）集成架構

研討會背景：為何企業必須即時關注 ISO 42001？

當傳統網絡安全防線在生成式 AI (Generative AI) 與大語言模型 (LLM) 面前面臨考驗，演算法透明度疑慮、影子 AI (Shadow AI) 以及第三方供應商風險正呈指數級增長。單靠傳統資訊安全（ISO 27001）已不足以回應客戶及監管機構的質疑：「我們能否信任貴公司的數字生態系統及 AI 決策？」

香港關鍵監管亮點

香港關鍵監管亮點：

《私隱條例》第 48B 條及 DPP3：

嚴格禁止在未取得明確且知情同意的情況下，使用客戶渠道數據或互動記錄來微調/訓練人工智能模型。

金管局（HKMA）及證監會（SFC）指引：

明確要求金融機構建立董事會問責制（Board Accountability），並制定人工智能管治的具體實施時間表。

即將出台的本地法例：

香港特別行政區政府正積極籌備專門針對 AI 數據管治的法定框架。

核心要點

觀看這段 54 分鐘的錄影，您將獲得以下可落實的專業洞察：

從內部安全轉型為外部信任：

從傳統的網絡安全管控，跨越至建基於五大核心支柱的全面數字信任（Digital Trust）策略：安全、隱私、透明度、韌性及問責制。

消除合規孤島：

利用 ISO 的協調結構（Harmonized Structure），將 ISO 42001（人工智能管理體系 AIMS）整合至現有的 ISO 27001（ISMS）及 ISO 27701（PIMS）管理體系中，避免重複審核並優化資源配置。

應對全球監管法規：

使內部流程符合歐盟《人工智能法案》（EU AI Act）、NIST AI RMF、《網絡韌性法案》（CRA）及 DORA 對算法可解釋性（Explainability）與人工監督（Human Oversight）的要求。

人工智能風險分級實踐：

應用 4 級 AI 風險架構（不可接受、高風險、有限風險、最低風險），以有效管理 AI 資產清單、職責對應及模型輸出驗證。

講者簡介 (Featured Speakers)

Ingo Unger

DQS 總部全球資訊安全與網絡安全業務發展主管

擁有豐富的國際大型項目經驗，曾協助保時捷 (Porsche)、博世 (Bosch) 及 Continental 等全球企業建構數字轉型與安全架構。深諳 ISO 27001、ISO 42001、TISAX 及歐盟 Cyber Resilience Act (CRA)。

研討會錄影時間軸 UI

研討會影片時間軸

00:00 - 05:20

開場致詞與 DQS 全球簡介

研討會背景介紹及 DQS 在全球認證領域的優勢[cite: 1]。

05:21 - 06:18

香港本地監管焦點

深入分析 PDPO 私隱條例重點、HKMA/SFC 監管指引及未來 AI 立法趨勢[cite: 1]。

06:19 - 14:15

何謂「數字信任 (Digital Trust)」

剖析 5 大核心支柱（安全、私隱、透明度、韌性、問責）[cite: 1]。

14:16 - 20:30

全球 AI 監管風暴指南

歐盟 AI Act、NIST、CRA 及 DORA 對企業部署 AI 的具體影響[cite: 1]。

20:31 - 32:40

三大 ISO 體系聯動拆解

如何將 ISO 27001（資訊安全）、ISO 27701（私隱管理）與 ISO 42001（AI 治理）高效整合[cite: 1]。

32:41 - 44:10

AI 風險分級與人類監督

防範 AI 模型偏見、幻覺風險的控管機制及第三方 AI 供應商審查策略[cite: 1]。

44:11 - 50:10

7 步落地路線圖 (Roadmap)

從劃分 Scope 管理範圍到進行內部審核的實務流程[cite: 1]。

50:11 - 53:58

專家 Q&A 與本地支援

研討會總結及 DQS 香港團隊後續支援與聯絡通道[cite: 1]。

常見問題 (FAQ)

我們公司已經取得 ISO 27001 認證，引入 ISO 42001 會增加很多額外工作量嗎？

不會。ISO 42001 採用國際通用的高級架構 (Harmonized Structure)，設計初衷就是為了無縫融入 ISO 27001 體系。正如 Ingo 在影片中展示，風險評估模型、供應商管理及內部審核機制均可共享，避免資源重疊。

如果我們在香港沒有自行開發 AI 模型，只是使用第三方 AI 工具（如 ChatGPT 或 SaaS 軟件），也需要遵循 ISO 42001 嗎？

是的。ISO 42001 不僅適用於 AI 開發者 (Developer)，亦同樣適用於 AI 提供者 (Provider) 及使用者 (User)。只要企業在日常業務中引入了第三方 AI 工具，就必須管理「影子 AI (Shadow AI)」、防止機密數據外洩、進行供應商風險評估，並建立 AI 輸出結果的校驗機制。

ISO 42001 與 ISO 27001、ISO 27701 的主要分別是什麼？

ISO 27001 聚焦於資訊安全（保密性、完整性、可用性）；ISO 27701 專注於個人數據私隱保護 (PIMS)；而 ISO 42001 則是專為人工智能的獨特性而設，重點解決演算法偏見、模型透明度、可解釋性、幻覺風險以及人類監督 (Human Oversight) 機制。三者相輔相成，構成完整的數字信任防護網。

取得 ISO 42001 認證如何協助香港企業應對歐盟 AI Act 或其他跨國監管要求？

ISO 42001 的控制要點與歐盟 AI Act、NIST AI RMF 等全球主流 AI 框架高度兼容。獲得 ISO 42001 認證代表企業已建立標準化的 AI 治理與風險評估體系，能快速滿足跨國客戶的合規審計要求，降低跨境業務的法律風險。

如果我們在香港利用客戶數據微調 (Fine-tune) AI 模型，在香港 PDPO 框架下有何法律界限？

根據香港 PDPO（特別是第 48B 條及 DPP3 規定），未經數據主體明確且自願的同意，嚴禁擅自利用客戶的個人數據或互動記錄來訓練或微調 AI 模型。研討會中 Sophia 針對本地數據調用的邊界及防範措施作出了詳細解釋。

企業要展開 ISO 42001 認證，標準的落地路線圖 (Roadmap) 通常包含哪些步驟？

通常分為 7 個關鍵步驟：確定管理體系範圍 (Scope)、評估現有風險、建立 AI 管理政策、落實控制措施、內部審核、管理層評審，最後由 DQS 等第三方權威機構進行獨立認證審核。錄影回放中涵蓋了具體的實務細節。