AI 數據治理經理 職業訓練課程

AI職業訓練課程內容

AI 數據治理經理職業訓練課程（精華班）

課程時間：3 小時
課程對象：企業中高階主管、資料治理負責人、AI 專案經理、數位轉型推動者
授課形式：講授＋案例＋小組討論＋實務演練

一、課程簡介

在生成式 AI 與資料驅動決策成為企業競爭核心的時代，「數據治理經理」扮演著連接技術、策略與倫理的關鍵角色。
本課程針對想在組織中推動 AI 數據治理的主管與專業人員設計，三小時內帶你系統化理解數據治理框架、AI 模型的資料管理挑戰、風險與合規策略。透過真實案例與情境演練，學員將能掌握如何以「治理思維」引領 AI 專案落地。

二、課程大綱

模組一：AI 與數據治理的核心框架（約 50 分鐘）

• 為何 AI 需要數據治理：從資料品質到模型可信度

• 數據治理五大核心原則：完整性、安全性、透明性、一致性、可追溯性

• 現行標準與框架簡介（如 ISO/IEC 38505、GDPR、AI ACT）

• 案例分享：AI 專案因資料治理缺失而導致風險的實例分析

模組二：AI 專案的資料管理與風險控管（約 70 分鐘）

• 資料生命週期管理（收集、清洗、標註、使用、儲存、銷毀）

• 偏見與公平性：如何辨識與修正訓練資料風險

• 模型透明度與可審查性管理

• 案例研討：設計一套企業內部 AI 資料治理流程

• 小組討論：找出組織在資料治理上最需改善的三項挑戰

模組三：AI 治理新趨勢與領導實踐（約 60 分鐘）

• 全球 AI 治理政策與合規趨勢（歐盟、亞洲、美國）

• 建立企業級 AI 治理架構：角色分工與決策機制

• 數據治理經理的領導力：如何在技術與倫理間取得平衡

• 綜合演練：設計組織級「AI 治理原則聲明」

三、學習成果

完成本課程後，學員將能：

• 理解 AI 專案中數據治理的核心概念與管理流程。

• 建立符合國際標準的數據治理政策與實施架構。

• 辨識並管理 AI 發展中的資料風險與合規議題。

• 制定數據治理策略以支持 AI 的可信與永續發展。