在全球化供應鏈日益複雜的環境中，企業面臨的壓力不斷增加，必須確保其產品不涉及任何人權侵害事件。從食品、消費電子到時尚產業，若被揭發與強迫勞動或童工等行為有關，不僅會造成品牌信譽嚴重受損，還可能引發漫長的法律訴訟與市場抵制。全球供應鏈的透明化與監管不僅是企業社會責任的一部分，更是維護企業經營穩定性的關鍵。
AI 介入供應鏈監管的契機
對於規模龐大、供應網絡遍佈全球的企業而言，要全面掌握供應鏈情況是一項極其複雜且昂貴的工作。人工智慧（AI）因其整合與分析大量資料的能力，逐漸被視為能協助企業在人權盡職調查上突破困境的技術方案。
美國科技公司 Altana 便是代表案例。該公司透過 AI 分析採購訂單、航運文件等數據，建立全球供應鏈地圖，幫助企業找出與涉嫌違規實體的潛在連結，並交由企業透過既有供應商關係加以驗證。Altana 首席科學家 Peter Swartz 指出，傳統依賴問卷調查的方式因供應商可能拒絕提供資訊，往往效用不彰，即便全面合作，資料的龐雜程度也會使分析幾乎不可能百分之百完成。AI 則能幫助規模化整合資訊、識別風險並優先處理。 同樣地，人權與商業研究中心（The Institute for Human Rights and Business，簡稱 IHRB）執行長 John Morrison 也認為，AI 工具可標示出人權侵害風險較高的供應鏈環節，或透過數據異常分析發現隱藏問題。IHRB 參與的「全球反強迫勞動數據合作夥伴關係」計畫，便利用 AI 匯集多方數據，以提升稽核精準度並集中資源於已知弱點。
法規與市場力量的推動
近 15 年來，國際法規對企業偵測並應對供應鏈人權侵害提出更高要求。例如歐盟則透過《企業永續報告指令》（CSRD）與《企業永續盡職調查指令》（CSDDD）要求大型企業強化對直接供應商的盡職調查，儘管今年稍早範圍有所縮減。
在亞洲，南韓於 2024 年 6 月重新提出立法，若通過，將成為首個要求企業在供應鏈中強制進行人權與環境盡職調查的亞洲國家，適用對象包括全球僱員達 500 人以上的企業，以及在韓國設有子公司的跨國企業。此外，聯合國《工商與人權指導原則》與 OECD 的相關盡職調查指南等框架，也為企業提供了國際參考標準。
AI 應用的限制與風險
儘管 AI 在供應鏈風險管理中展現潛力，但其效能高度依賴輸入數據的品質與完整性。因此，當數據有限時，企業需採取更具調查性的策略，直接與利益相關方互動，傾聽並納入其觀點，才能形成更全面的風險管理方案。這是現階段AI尚無法替代的部分。此外，AI 的導入也需謹防其本身可能引發的倫理與人權風險，例如數據隱私保障、演算法偏見等問題。若 AI 工具在設計與使用過程中未遵循相關標準，反而可能在不知不覺中成為侵權的助力。
結語
儘管 AI 在供應鏈風險管理中展現潛力，但其效能高度依賴輸入數據的品質與完整性。因此，當數據有限時，企業需採取更具調查性的策略，直接與利益相關方互動，傾聽並納入其觀點，才能形成更全面的風險管理方案。這是現階段 AI 尚無法替代的部分。此外，AI 的導入也需謹防其本身可能引發的倫理與人權風險，例如數據隱私保障、演算法偏見等問題。若 AI 工具在設計與使用過程中未遵循相關標準，反而可能在不知不覺中成為侵權的助力。
資料來源：
- Reuters — How AI is helping companies zero in on human rights risks
- Reuters — US court sides with Apple, Tesla, other tech companies over child labor in Africa
- Reuters — EU to pare back sustainability rules for companies, draft shows
- Business & Human Rights Resource Centre — S. Korea: Mandatory Human Rights and Environmental Due Diligence bill marks first push under new government
- Business & Human Rights Resource Centre — UN Guiding Principles
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