新加坡 CFO 對本地經濟成長仍抱持信心。Optro 客戶長 Justin Greenberger 表示，當地財務主管的淨樂觀度為 26%；電子、半導體與製造業的表現，是支撐這份信心的重要因素。不過，對成長有信心，不代表企業已準備好安全擴大 AI 應用。 3

成長信心來自哪些產業？

這個 26% 的數字反映 CFO 對新加坡本地經濟的看法，即使全球前景較弱，仍有一定程度的樂觀。Greenberger 指出，電子、半導體與製造業的表現，讓財務主管對成長保持信心。這是情緒指標，不代表所有企業或產業都會以相同速度成長。 3

AI 治理信心與風險計畫之間的落差

隨 Greenberger 言論列出的數據指出，13% 的 CFO 廣泛使用 AI；58% 的領導者認為治理控制措施跟得上 AI 採用速度；但只有 18% 已制定積極的風險緩解計畫。 3

這些數字可能反映出一項落差：企業對治理進展的信心，未必等同於已備妥正式的風險應對措施。現有報導指出 AI 採用與積極風險規劃之間存在落差，但可取得的內容未交代這幾項數字的調查方法或定義，因此應視為報導中的指標，而非可直接互相比較的準備度衡量。 3

AI 代理開始採取行動，責任問題更迫切

當 AI 從提供分析或建議，進一步在核心工作流程中執行任務，企業需要回答的不只是「它的分析準不準」，還包括「它能存取什麼、可以做哪些事，以及出了問題由誰負責」。Optro 的報告指出，企業讓 AI 代理取得自主權的速度，可能快過建立清楚責任歸屬的速度。 1

對財務主管而言，部署前應先釐清幾個實務問題：AI 代理可存取哪些系統與資料？它獲准採取哪些行動？哪些決策必須由人員核准？又由誰檢視它執行的工作？這些是部署前應納入治理的事項，並非表示現有報導已證實某項特定控制失誤。

把投資理由和控制計畫一起規劃

CFO 可以要求每個 AI 投資提案同時說明商業目標、預期效益，以及評估成效的方式。例如，若應用情境是製造營運或庫存管理，提案就應說清楚要改善什麼，以及如何判斷投資是否帶來預期價值。

規劃初期便讓 IT、內部稽核、法遵與風險團隊參與，並共同確認資料與存取需求、決策界線、責任人，以及系統行動如何受到監控與記錄。如此一來，對治理的概括信心才有機會落實為特定部署中的實際控制。

上線後持續稽核，而非一次檢查了事

AI 系統上線後，風險管理並未結束。持續稽核可協助團隊了解系統在實際運作中的行為、辨識新出現的風險，並檢視控制措施是否有效。當 AI 從提供建議進一步轉為在企業流程中採取行動，持續觀察尤其重要。 1

對 CFO 而言，重點不是停下 AI 投資，而是把預期效益與實現效益所需的控制措施放在同一張評估表上。新加坡的成長信心相對明確；要負責任地擴大 AI 應用，還需要營運層面的準備證據，不能只靠信心。 3

新加坡 CFO 對本地經濟成長仍抱持信心。Optro 客戶長 Justin Greenberger 表示，當地財務主管的淨樂觀度為 26%；電子、半導體與製造業的表現，是支撐這份信心的重要因素。不過，對成長有信心，不代表企業已準備好安全擴大 AI 應用。 3

成長信心來自哪些產業？

這個 26% 的數字反映 CFO 對新加坡本地經濟的看法，即使全球前景較弱，仍有一定程度的樂觀。Greenberger 指出，電子、半導體與製造業的表現，讓財務主管對成長保持信心。這是情緒指標，不代表所有企業或產業都會以相同速度成長。 3

AI 治理信心與風險計畫之間的落差

隨 Greenberger 言論列出的數據指出，13% 的 CFO 廣泛使用 AI；58% 的領導者認為治理控制措施跟得上 AI 採用速度；但只有 18% 已制定積極的風險緩解計畫。 3

這些數字可能反映出一項落差：企業對治理進展的信心，未必等同於已備妥正式的風險應對措施。現有報導指出 AI 採用與積極風險規劃之間存在落差，但可取得的內容未交代這幾項數字的調查方法或定義，因此應視為報導中的指標，而非可直接互相比較的準備度衡量。 3

AI 代理開始採取行動，責任問題更迫切

當 AI 從提供分析或建議，進一步在核心工作流程中執行任務，企業需要回答的不只是「它的分析準不準」，還包括「它能存取什麼、可以做哪些事，以及出了問題由誰負責」。Optro 的報告指出，企業讓 AI 代理取得自主權的速度，可能快過建立清楚責任歸屬的速度。 1

對財務主管而言，部署前應先釐清幾個實務問題：AI 代理可存取哪些系統與資料？它獲准採取哪些行動？哪些決策必須由人員核准？又由誰檢視它執行的工作？這些是部署前應納入治理的事項，並非表示現有報導已證實某項特定控制失誤。

把投資理由和控制計畫一起規劃

CFO 可以要求每個 AI 投資提案同時說明商業目標、預期效益，以及評估成效的方式。例如，若應用情境是製造營運或庫存管理，提案就應說清楚要改善什麼，以及如何判斷投資是否帶來預期價值。

規劃初期便讓 IT、內部稽核、法遵與風險團隊參與，並共同確認資料與存取需求、決策界線、責任人，以及系統行動如何受到監控與記錄。如此一來，對治理的概括信心才有機會落實為特定部署中的實際控制。

上線後持續稽核，而非一次檢查了事

AI 系統上線後，風險管理並未結束。持續稽核可協助團隊了解系統在實際運作中的行為、辨識新出現的風險，並檢視控制措施是否有效。當 AI 從提供建議進一步轉為在企業流程中採取行動，持續觀察尤其重要。 1

對 CFO 而言，重點不是停下 AI 投資，而是把預期效益與實現效益所需的控制措施放在同一張評估表上。新加坡的成長信心相對明確；要負責任地擴大 AI 應用，還需要營運層面的準備證據，不能只靠信心。 3