臺灣的《人工智慧基本法》目前尚未形成一張對所有企業一體適用的導入清單。依據APPI News於2026年10月2日刊登的整理，現行治理架構由兩份文件構成：基本法確立七項推動原則，數位發展部於2026年7月7日訂定的風險分類框架，則把治理工作拆成盤點、識別、評估、應對四個步驟。兩者指向同一個實務結論：企業在導入AI時，需先就「用在哪裡、碰哪些資料、誰能覆核、出錯怎麼停」留下紀錄。
法源、框架與手冊的三層區別
根據該文整理，《人工智慧基本法》官方說明列出永續發展與福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資安與安全、透明與可解釋、公平與不歧視、問責共七項核心原則，並將風險分類、評估驗證、資料開放共享列為後續落實方向。此頁面描述的是政府推動AI的治理基礎，企業不能直接把它當成通用申報表。
風險分類框架於2026年7月7日公告生效，定位為跨部會的共同評估標準。最終治理執行權責仍由各目的事業主管機關負責，再轉成具法律拘束力的領域規範。也就是說，金融、醫療、教育、勞動或公共服務領域的AI應用，後續須各自對照所屬規範與既有法律。
另外兩份文件的性質也不同。數發部的公部門人工智慧應用參考手冊服務對象是政府機關，本身不會自動成為民間企業的法定義務，但手冊將模型用途、資料品質、版本、輸出、權責、人工監督、資料最小化與回報機制拆成檢核項目，可作為企業設計內控的參考。2026年9月30日，數發部再公告兒少、人權、性別影響評估報告2.0版，顯示政策仍處於累積風險情境與評估方法的階段。
第一項紀錄：AI應用清冊
該文指出，風險判斷的起點是應用情境，而非模型名稱。清冊中每一列至少應記錄業務目的、輸入資料、輸出內容、使用者、受影響對象、是否影響權益或資源分配、供應商與模型版本、人工覆核者，以及模型失效時的替代流程。
這張表對應數發部框架的第一步「盤點應用情境」。以客服摘要、履歷排序、授信輔助、內部知識搜尋為例，四者可能使用同類大型語言模型，但受影響的人、錯誤後果與人工處理時間各不相同。清冊把差異留下來，採購單位才能判斷需要的是摘要工具、決策輔助，還是需要更高強度驗證的系統。
第二項紀錄：風險矩陣
風險矩陣至少包含四欄：可能受影響的權益或資產、事件發生可能性、影響程度、控制措施。再加上負責人、驗收門檻、覆核方式與停用條件，矩陣才能從評分表變成可執行的管理工具。
原文作者主張，「影響誰」的判斷應放在「模型多準」之前。內部會議摘要弄錯一個日期，與履歷篩選漏掉一名合適求職者，兩者所需的測試深度、人工核準權限與客訴處理強度不同。企業可借用框架結構自訂低、中、高影響門檻，但作者提醒，這類分級應標示為內部管理方法，不能宣稱是臺灣通用的法規分級。類似的治理與安全設計議題，也出現在OpenAI擴展零數據留存機制的公告中，兩者同樣涉及資料留存與風險分析的邊界畫定。
第三項紀錄：資料流與個資理由
依該文整理，企業需為每種輸入資料寫明來源、蒐集目的、使用目的、儲存期間、處理地區、接收者、權限角色，以及刪除或停止使用的條件。若資料進入外部API，還應把供應商是否儲存提示與輸入內容、是否用於訓練、管理者能否刪除、跨境處理發生在哪裡等事項，寫進採購與資安文件。個人資料保護法對處理、儲存、檢索、刪除、輸出等環節均有對應要求。
此一紀錄要求與國際供應商近期的政策動向可以對照。資料留存條款近年成為模型服務談判的重點，企業在採購文件中事先界定資料去向，與Codex傳將取消上下文壓縮所涉及的上下文資料處理議題，屬於同一層面的治理考量。
後兩項紀錄與後續進度
該文標題所列的第四與第五項紀錄為測試覆核與版本事件紀錄。依來源脈絡，測試覆核對應手冊將建置前測試與資料品質納入風險管理清單的要求；版本事件紀錄則涉及模型版本變更與事件回報機制。來源正文在個資段落之後截斷，此兩項的細節內容本臺無法核實，不做進一步補充。
可核實邊界
就本臺所能確認的部分：基本法的七項原則、2026年7月7日生效的風險分類框架、2026年9月30日的影響評估報告2.0版公告，均有官方文件依據。至於企業「應該」如何設計內控文件，屬於原文作者的整理與建議，並非現行法規的直接義務。在主管機關將風險要求寫進各產業規範之前，企業的治理紀錄仍屬自願性質的準備工作。