薪資管理中的負責任人工智慧：消除偏見，確保合規

Fidelma McGuirk 是 Payslip 的執行長兼創始人。

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由摩根大通、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高層閱讀

薪資行業正迅速演變，這一切都受到人工智慧（AI）進步的推動。隨著AI能力的擴展，應用者的責任也在增加。在歐盟AI法案（自2026年8月生效）及其他全球框架的規範下，影響員工決策或處理敏感勞動力資料的薪資解決方案，受到比其他AI應用更為嚴格的監管。

在薪資領域，準確性與合規性已是基本要求，倫理的AI開發與使用尤為重要。這也是為何整合、標準化資料是基礎，採用時必須謹慎、深思熟慮，並且以倫理為核心。

有了這個基礎，AI已在薪資管理中展現其價值，例如簡化驗證與對帳流程、揭示原本隱藏的資料洞察、強化合規檢查以及識別異常。這些任務傳統上耗時耗力，且常因資源不足而未能完成，或在每個薪資周期的有限時間內讓團隊承受巨大壓力。

管理薪資是任何組織的關鍵職能，直接影響員工信任、法律合規與財務完整性。傳統上，薪資依賴手動流程、舊有系統與碎片化資料來源，導致效率低下與錯誤頻出。AI則提供了轉型的潛力，能自動化例行任務、偵測異常並大規模確保合規。然而，這些好處只有在資料整合、準確且標準化的前提下才能實現。

為何資料整合優先

在薪資管理中，資料常散落於人力資源系統（HCM）、福利供應商與本地供應商之間。若資料碎片化，風險就會增加：偏見可能滲入、錯誤可能擴散、合規漏洞可能擴大。在某些國家，薪資系統將育嬰假記錄為無薪缺勤，而其他國家則將其歸類為有薪假或使用不同的本地代碼。如果這些碎片化資料未能在組織內標準化，AI模型就可能誤解誰缺勤以及原因。AI的輸出可能是對女性的績效或獎金建議，反而造成偏見。

在加入AI之前，組織必須先整合並標準化薪資資料。只有建立在資料整合的基礎上，AI才能真正發揮其作用，提示合規風險、識別異常並提升準確性，同時避免偏見擴散。沒有這個基礎，AI不僅是盲目操作，更可能將薪資變成合規的負擔而非策略資產。

薪資AI的倫理挑戰

薪資AI不僅是技術升級，更牽涉深層的倫理問題，包括透明度、責任歸屬與公平性。不負責任的使用可能造成實質傷害。薪資系統處理敏感員工資料，直接影響薪酬結果，倫理保障不可或缺。風險來自資料本身。

1. 演算法偏見

AI反映其訓練資料的內容，如果歷史薪資記錄中存在性別或種族薪資差距，AI可能重現甚至放大這些差異。在與人力資源相關的應用中，例如薪酬公平分析或獎金建議，這個風險尤為明顯。

我們已見過一些高調案例，例如亞馬遜的求職者篩選AI，因訓練資料偏見導致歧視性結果。預防這類問題不僅需要善意，更需積極措施：嚴格審核、刻意去偏資料集，以及公開透明地說明模型的設計、訓練與部署方式。只有如此，薪資AI才能促進公平，而非削弱它。

2. 資料隱私與合規

偏見不是唯一風險。薪資資料是組織中最敏感的資訊之一。遵守GDPR等隱私規範只是最低標準，維護員工信任同樣重要。這意味著從一開始就要實施嚴格的治理政策，盡可能匿名化資料，並建立清晰的審計追蹤。

透明度是絕對必要的：組織必須能解釋AI產生洞察的方式、應用方式，並在決策影響薪酬時，清楚傳達給員工。

3. 可靠性與責任歸屬

薪資AI絕不容許出現“幻覺”。錯誤不僅是小插曲，更可能是合規違規，帶來法律與財務的直接後果。因此，薪資AI應專注於可審核的狹窄範圍，例如異常偵測，而非追逐大型語言模型（LLMs）的熱潮。

例如，提示員工在同一月內被支付兩次，或承包商支付遠高於歷史平均值的情況。這些都可能是錯誤，若能早期發現，便能避免漏掉或耗時人工查證。

由於幻覺的風險，像這樣的狹義應用AI比起已成為日常一部分的LLMs更為適合薪資管理。想像一個LLM完全捏造新稅法或誤用現有規則，這並非不可能。LLMs或許永遠無法完全適用於薪資，這不是它們的缺陷，而是提醒我們，薪資的信任建立在精確、可靠與負責任的基礎上。AI應輔助人類判斷，而非取代。

最終責任仍在企業。當AI應用於敏感領域，如薪酬基準或績效獎勵時，HR與薪資主管必須共同治理。共同監督能確保薪資AI反映公司價值觀、公平標準與合規義務。這種合作是保障倫理完整性，並在高風險、高影響的商業領域中守住底線的關鍵。

建立倫理AI

若要讓薪資AI公平、合規且無偏見，倫理不能事後附加，而必須從一開始就融入設計。這需要超越原則，落實於實務。有三個不可妥協的原則，組織若想讓AI提升而非侵蝕薪資信任，必須採用。

1. 謹慎實施

從小規模開始。先在低風險、高價值的領域部署AI，例如異常偵測，這些結果可衡量且監督較為容易。這樣可以在擴展到更敏感範圍前，優化模型、早期發現盲點，建立組織信心。

2. 透明與可解釋性

黑箱AI在薪資管理中絕不應存在。如果專業人士無法解釋算法如何產生建議，就不應使用。可解釋性不僅是合規的保障，更是維護員工信任的關鍵。透明模型配合清楚的文件，能確保AI促進決策而非削弱。

3. 持續審核

AI不會停止進化，其風險亦然。隨著資料變動與規範更新，偏見可能逐漸滲入。持續審核、測試輸出是否符合多元資料與合規標準，不是選擇，而是確保薪資AI長期可靠、倫理且符合組織價值的唯一方式。

未來展望

AI的潛能尚在萌芽，其對薪資的影響不可避免。速度並非成功的保證；真正的優勢在於結合AI的力量與嚴格的治理、倫理監督，以及對人員的重視。將AI監管視為持續的治理職能：建立堅實基礎、保持好奇心，並將策略與價值觀對齊。如此，組織才能在AI時代中領先。