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AI 行銷不只要精準：品牌還得說清楚資料怎麼用
一般行銷或分析用途的同意，不一定涵蓋將個資用於訓練 AI 模型或個人化服務；品牌應核對告知與同意紀錄是否涵蓋預定用途。[1][2] AI 專屬告知應區分資料是用來訓練或開發模型，還是用於提供特定產品或服務。[1][2] 將 AI 工作交由開發商、平台或處理服務商執行，不代表品牌可免除對客戶資料安全與供應商管理的責任。[1][2]
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研究答案
重點整理
- 一般行銷或分析用途的同意，不一定涵蓋將個資用於訓練 AI 模型或個人化服務；品牌應核對告知與同意紀錄是否涵蓋預定用途。[1][2]
- AI 專屬告知應區分資料是用來訓練或開發模型，還是用於提供特定產品或服務。[1][2]
- 將 AI 工作交由開發商、平台或處理服務商執行，不代表品牌可免除對客戶資料安全與供應商管理的責任。[1][2]
- 行銷團隊也須考慮資料與 AI 產出的洞察要保存多久、何時銷毀，以及如何安全刪除。[1][2]
AI 提示詞
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新加坡擬議中的生成式人工智慧（AI）指引，可能使行銷資料管理更講究「用途說明」與責任歸屬。對使用交易紀錄、觀看習慣等個人資料的團隊來說，課題不只在如何提升投放精準度，也包括能否說明資料從哪裡來、如何使用，以及由哪些供應商處理。1
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先確認同意是否涵蓋 AI 用途
行銷或分析用途取得的同意，不應被直接視為也涵蓋以個人資料訓練或開發模型，或用於個人化服務。團隊可能需要重新檢視既有的隱私告知與同意紀錄，確認其中是否說明預定的 AI 用途。1
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不同用途也應分開看待：用資料訓練或開發模型，與處理資料以提供某項產品或服務，並不是同一件事。更清楚的 AI 專屬告知，能讓客戶了解自己的資料會用在哪一類用途。1
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隱私政策之外，告知也要切合使用情境
一份內容籠統的隱私政策，未必足以讓客戶理解某項具體的 AI 用途。擬議中的做法更重視相關告知：例如，個人資料何時會進入 AI 系統、是否會用於模型訓練，或只是為了提供服務而處理。1
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新加坡個人資料保護委員會（PDPC）既有的 AI 推薦與決策系統指引，也鼓勵機構在蒐集資料時提供相關資訊，讓民眾能作出有意義的同意。該指引指出，《個人資料保護法》（PDPA）設有同意義務的例外情況，包括業務改善與研究用途；這是另一套框架，並非本文討論的生成式 AI 擬議指引。9
委外使用 AI，品牌仍須管理供應商
品牌可能仰賴 AI 開發商、平台或資料處理服務商，但委外並不代表供應商監督可以置之不理。若供應商遭遇網絡攻擊，品牌自身的資料保護措施與監督是否到位，也可能受到檢視。合約中的賠償安排或可在供應商疏失時提供財務追索途徑，但不能取代品牌應履行的監管責任。1
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因此，供應商管理也應納入行銷活動規劃：了解客戶資料如何被處理、評估現有防護措施，並與供應商釐清各自的責任。1
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活動結束後，資料保存與刪除仍是功課
資料治理不會在行銷活動結束時自動畫下句點。團隊也可能需要確認客戶資料及 AI 產出的洞察要保存多久、何時應銷毀，以及是否能安全刪除；若資料曾交由供應商處理，也要納入考量。1
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整體而言，這些擬議要求可能增加同意檢視、客戶告知、供應商監督、資安防護與資料處置等工作。對行銷團隊的實際影響，是責任範圍不再止於改善投放效果，還得能說明並管理支撐 AI 行銷活動的客戶資料。1
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以上是 Rajah & Tann Singapore LLP 科技、媒體及電信業務副主管 Steve Tan 對擬議指引可能影響的說明，不應解讀為所有 AI 用途都必須重新取得明確同意。適用要求仍取決於相關個資保護規範及資料的具體用途。1
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大家也會問
「AI 行銷不只要精準：品牌還得說清楚資料怎麼用」的簡短答案是什麼？
一般行銷或分析用途的同意，不一定涵蓋將個資用於訓練 AI 模型或個人化服務；品牌應核對告知與同意紀錄是否涵蓋預定用途。[1][2]
最值得優先驗證的重點是什麼？
一般行銷或分析用途的同意，不一定涵蓋將個資用於訓練 AI 模型或個人化服務；品牌應核對告知與同意紀錄是否涵蓋預定用途。[1][2] AI 專屬告知應區分資料是用來訓練或開發模型，還是用於提供特定產品或服務。[1][2]
接下來在實務上該怎麼做？
將 AI 工作交由開發商、平台或處理服務商執行，不代表品牌可免除對客戶資料安全與供應商管理的責任。[1][2]