英國切斯特大學金融科技及數據分析教授 梁港生 

   會計界流傳一個半認真、半戲謔的說法：會計師不會被人工智能(AI)取代，因為即使AI出錯，也不能把AI拉去坐監。

   這句話之所以耐人尋味，不在於它是否準確預言職業未來，而在於它點出一個制度性的空白：當決策逐漸由機器參與甚至主導，責任卻依然停留在人類身上。

   從財務預測到風險評估，AI工具已經由輔助角色走向半自主運作。管理層未必逐行檢視模型輸出，但卻需要對結果負全責。問題因此不在於是否信任AI，而在於如何處理AI出錯的後果。

   過去，人為錯誤可以歸因於疏忽或判斷失誤，責任清晰。今天，錯誤可能源於數據偏差、模型假設，甚至是演算法在特定情境下的不可預期行為。這些因素往往交織在一起，使責任變得複雜，也讓企業難以為潛在風險作出準確估算。

   在這種不確定性之中，保險的角色開始浮現。與其將AI視為一個需要完全控制的工具，不如承認其不可避免的誤差，並透過制度安排將後果納入可承受範圍。

   換言之，既然不能把AI送上被告席，那麼至少可以為其「失手」預先作出財務準備。

   所謂AI保險，正是在這樣的邏輯下逐步成形。它並非憑空出現，而是保險業對新型風險的延伸回應。當企業因AI判斷失準而遭受損失，或因自動生成內容引發法律糾紛時，相關責任如何分擔，便成為實際問題。

   更重要的是，AI風險並非單點事件，而具有放大效應。一個模型中的細微偏差，若被廣泛應用，可能在短時間內累積成重大損失。這種「規模化錯誤」，與過去偶發性失誤截然不同，也令企業在風險管理上面對全新挑戰。當風險難以預測，將其轉化為固定成本，便成為理性的選擇。

   保險在此提供的，不只是賠償機制，更是一種市場化的風險評估。保險公司在承保前，必須理解企業如何使用AI、如何監控模型，以及如何介入關鍵決策。這些評估過程，本身已構成一種外部壓力，促使企業建立更嚴謹的治理框架。某程度上，這比單純的法規要求更具彈性，也更貼近實際運作。

   說到底，那句關於「AI不能坐監」的玩笑，其實提醒我們一個簡單現實：技術可以進步，責任卻不會消失。當AI成為決策的一部分，人類便需要為其後果建立新的承擔方式。保險，正是這種承擔方式之一。

   頂圖：港澳金融資訊交流協會圖片