前言
隨著國際對於企業 ESG（Environmental, Social, Governance）標準的重視，EHS（Environment, Health, Safety，環安衛）管理的角色也不斷演變。不僅需要符合職業安全衛生法、毒性及關注化學物質管理法、廢棄物清理法等法規，還需在社會責任和公司治理方面展現卓越表現，以達到永續發展目標。當前 EHS 不再只著眼於依法合規，而是進一步思考企業如何積極擔負社會責任、落實治理結構、並提高安全與環境保護效能；在此背景下，EHS 管理人員所面臨的工作內容與挑戰亦隨之增加。
EHS 是 ESG 的基礎
EHS 是推動 ESG 的重要基石之一，兩者息息相關、相互交織。以台灣常見的 EHS 職責來看，除了確保合規，更需評估作業現場之風險與潛在事故管理機制，並兼顧勞工及社會整體利益。而在 ESG 的評估指標中，如環境面（碳排放、水資源管理、化學品管理等）、社會面（勞工權益、職場安全、工傷事故率）、治理面（內部審計與合規政策），都與 EHS 管理脈絡密不可分。
這樣的綜合性需求使得環安衛的工作範圍與深度大幅提升，企業必須同時掌握跨部門協作、內外部利害關係人管理，以及國際法規或永續準則（如 GRI、ISO 45001、ISO 14001、ISO 14064/67、TCFD）等規範，以整合其 ESG 與 EHS 的策略目標。
因此，許多企業的環安衛相關部門紛紛尋求數位工具，期望藉助科技智能來提升資料收集、數據分析、即時監控和報告製作的效率，減少繁瑣的手動操作和人為錯誤，提升即時性，不僅能提高工作效率，還能確保數據的透明性和可追溯性，使環安衛管理者能夠做出更精確的決策。
提到 EHS 數位工具的應用，大家比較熟悉的可能是一些數位化系統或功能，如數據資料庫、電子化管理流程等，然而，隨著 AI 技術的突破性發展，各行各業都在積極探索並準備引入 AI 技術，EHS 管理領域也不例外。大家也都很好奇，未來 AI 可以幫助環安衛管理到什麼程度呢？
作為環安衛軟體開發品牌，匡騰致力於分享環安衛管理科技新知，本文將說明 EHS 數據管理挑戰探討變革過程，從傳統的人工作業到數位化，再到生成式 AI 的應用，並結合實際案例，說明 AI 技術的特點以及未來如何助力 EHS 管理者應對挑戰，實現更高效的資料管理和 ESG 決策訂定。
EHS 管理變革 1：從人工到數位化
人工作業的挑戰 vs. 數位工具解決方案
傳統的 EHS 數據管理主要依賴人工作業，容易導致得到的資料過於片段或零散（或者是散落在各部門單位）難以進行系統化分析和利用（各部門間的資料不易串聯），且人工容易遺漏出錯，分析數據也相對較無法全面。資料留存問題也常見，紙本和電子表格方式留存數據，容易遺失或損壞，不利於長期保存和即時查閱。
數位科技的應用使環安衛管理變得更加高效，其自動化、即時性、大數據處理、高透明度及可擴展等特性，幫助企業環安衛人員自動收集、存儲、處理及比對數據，大幅減少了人為錯誤和工作量，提升效率和準確性。以下以常見的化學品管理、職安管理、碳盤查等工作說明人工和數位工具管理差異。
案例一、數位工具於化學品管理的應用
以化學品管理為例，從化學品入廠到真正使用的過程需要經過 SDS 資訊輸入、化學品資料建立、法規查找、標示製作、進行分級申報等多項工作。人工處理過程中會遇到許多不便和問題，如資料輸入容易出錯、法規查找及申報耗時、標示製作不一致等，甚至在資料收集、分析以及預測方面，可能存在許多缺陷，導致決策無法正確訂定或執行。若以數位工具輔助，可在自動化資料輸入、法規自動查找與符合性檢查、自動生成申報報表及危害標示、數據收集和分析等方面提供幫助，大幅提高工作效率和準確性，並輔助決策的制定和執行。
以匡騰化學品管理系統為例，數位工具在化學品各階段可協助部分如下。
首先，化學品入廠時即可先利用系統文字辨認技術 (OCR)，快速從（供應商）SDS 檔案中提取資料，並自動將資訊導入系統透過合規比對功能（如下圖），比對 SDS 危害資訊是否合規，正確無誤後即可透過化學品審核功能，從各經手單位層層把關做好採購前的風險評估。同時管理人員也可快速從系統查找該化學品成分受到哪些國內外法規管制，以及需要採取哪些措施，特別一提，匡騰獨家具備16萬筆成份資料庫以及台、美、歐、中、日等多國列管規範，自動判斷化學品應對規範，查找輕鬆快速，且濃度限值等所需資訊一目了然，環安衛管理人員就不須到處查找確認管制資料。
在前期，系統已將透過 OCR 掃描的 SDS 資訊，如 GHS 危害資訊等自動建立於系統，使用者只要更新儲放量、最大運作量、物化特性等資訊，系統即可自動建議及判定是否為第四類公共危險物品、優先管理化學品、毒化物等，供化學品申報使用（參考文章：化學品管理系統如何協助輕鬆完成優先管理化學品申報）。此外，針對進廠後須採取各規定措施，分級管理、GHS 標籤、各類申報等可透過利用化學品管理系統智能功能自動完成，如一鍵產出多種格式及語言的 GHS 標籤、各式申報表單，化學清單和 H-Card，且下載後即符合要求不需人工額外修改編輯，加速作業效率，減少化學品管理需面臨的職安、消防、環保等複雜規範的困擾以及降低人工錯誤風險。
案例二、數位工具於法規鑑別的應用
法規鑑別方面，許多環安衛人員需要手動查詢各網站的法規，逐字逐句查看修正內容，並以 Excel 或紙本方式進行鑑別流程，耗時、不易管理且容易遺失數據。數位化科技幫助建立強大的法規數據庫，供環安衛管理人員輕鬆查閱法規，例如匡騰法規鑑別系統即收錄台灣環安衛相關規範，使用者可以根據需求選擇適用的公司以及部門法規清單，系統會自動更新法規內容並顯示新舊條文的修正比較（如下圖）。
此外，企業環安衛管理者還可於系統進行線上法規鑑別以及矯正改善。查找完法規後，即可發起鑑別任務，並指派相關單位同仁透過系統鑑別相關法規的適用性，於系統即可線上完成各單位的法規鑑別工作，不須再費力透過線下方式進行，減少紙本或 Excel 的傳遞及保存成本，在面對各項內外部稽核時，透過時間、關鍵字、法規條文等條件快速查找歷史的鑑別紀錄。
案例三、數位工具於碳盤查的應用
碳管理方面，減碳之首為盤查。盤查相關工作可能由總務、財會、人資、採購、厰務、環安衛等部門負責，而人工盤查面臨許多問題，如資料收集及文件產出耗時耗力、盤查資料計算容易出錯、係數取得麻煩、不知如何進行減量行動等，特別若是企業交由環安衛人員負責，在原有環安衛相關工作夾擊下，更是力不從心，即可透過系統自動化處理這些繁瑣的工作，提升效率並降低錯誤機率。
以匡騰 Q-Carbon 碳盤查系統為例，跨國企業、多廠區、上下游供應鏈皆可偕同使用系統進行盤查，跨單位間透過單一平台即可輕鬆向所有盤查關係人收集資料，避免資料散落各單位收集的困難，以及各單位提供的資料性質不一的問題，此外，系統也具備許多自動化功能，如串接企業內外部系統自動傳輸資訊、自動寄送資料催繳通知、自動生成盤查報告書等文件，省去許多人工處理資料的問題，此外，匡騰 Q-Carbon 碳盤查系統 串聯 Google Map API，可於系統內直接利用 Google Map 查詢上下游運輸距離，並儲存圖片附於系統中，不須額外截圖。
係數資料庫查找耗時以及複雜的數據計算，皆可透過碳盤查系統解決，例如 Q-Carbon 碳盤查系統 即具備國際係數資料庫，含中國、歐盟 ILCD 足跡庫等基礎資料庫，且持續蒐集及更新各國地區係數資料，包含台、中、美、英、越、泰等燃料及電力係數係數；在碳盤查方面，用戶僅需簡單輸入各項原始數據，系統內建的係數及運算公式，將依照 GHG Protocol/ISO 14064/ISO 14067 的範疇及類別，自動計算出碳排放，減少人為錯誤的可能性。
針對盤查後的措施採取，系統具備視覺化儀表板幫助了解各廠區碳排狀況、評估減碳目標，且使用者可考慮系統建議的減量專案，輸入成本、預計減量，評估投資報酬率、定期追蹤專案進度及績效。
案例四、數位工具於風險評估與事故管理的應用
為了符合職業安全衛生法與 ISO 45001 等規範，企業需要不斷地辨識作業場所中的危害、評估風險等級，並建置完善的事故管理機制。然而，若僅依賴人工作業紀錄與紙本填寫的方式，除了可能因跨部門流程不一致而導致重複或遺漏，也經常缺乏即時性和歷史數據整合能力。當事故發生時，若無法在第一時間通報、追蹤和調查，往往會錯過重要的改善時機。這些管理困境隨著作業環境和業務規模的擴大而日益凸顯，使企業面臨更高的安全風險與合規風險。
為了提升執行效率與準確度，愈來愈多單位採用數位化的風險評估與事故管理工具。例如，藉由導入匡騰（Q-Safety）系統的風險評估或事故管理模組，企業可將風險辨識流程全面線上化：從前端的危害辨識、風險分級，到中後段的矯正措施指派和完成情況，所有程序均透過系統紀錄並自動提醒主管或負責人審核，降低人為遺漏。系統亦能自動整合過去累積的事故通報紀錄及檢討報告，透過儀表板或圖表將風險熱區與事故趨勢呈現給管理者，協助精準鎖定高風險作業或場所進行優先改善（參考文章：企業如何透過環安衛系統改善職安管理問題－以長榮航空為例）。
當作業場所發生墜落、高溫灼傷或化學品外洩等突發狀況時，系統也能支援使用者透過電腦或行動裝置，立即完成線上事故通報表的填寫，並同步通知相關部門（例如職安衛、工務、管理階層等）介入調查與處置。匯整並分析完事故原因後，系統會將結論與預防建議歸檔，供後續稽核、內部培訓或未來同類情況發生時參考。這種跨部門共享的數據資料庫，能讓企業在面對複雜的 EHS 要求時，更高效且更精準地落實安全管理，也能在 ESG 報告中呈現更具體且可量化的安全績效與環境保護成果。
雖然數位化工具已經大幅提高環安衛管理的效率，仍存在一些限制，如不同格式數據整合困難，傳統數位工具難以整合來自不同來源和格式的數據，特別是非結構化數據，且數位工具通常只能處理結構化數據，對於非結構化數據的分析能力有限，數位化工具仍需部分人工介入來設定參數、監控運行和解讀結果，而生成式 AI 的出現解決了這些問題。
EHS管理變革 2：從數位化變成生成式 AI
數位工具解決方案 vs. 生成式 AI 技術
生成式 AI 技術（如 ChatGPT）相較於傳統 AI，不僅能處理更為多元且複雜的數據，還具備更高的靈活性與創造力，使環安衛管理在數據分析與決策支援上更精確、高效。其核心優勢包含自動整合與解析非結構化數據、智慧化風險預測、即時決策輔助等，進一步提升企業在 EHS 領域的管理效能。
- 智能生成報告：自動化數據整理與分析，快速產出易讀且結構清晰的報告，減少人工撰寫的負擔，提高資訊透明度與可追溯性。
- 風險預測與預防：基於歷史數據與即時監測資訊，主動識別潛在危害，並提出預防性對策，降低工安事故與法規違規風險。
- 智慧法規查詢與解析：運用自然語言處理技術，即時回應 EHS 人員的法規查詢，提供具體條文解釋與適用性分析，強化企業合規管理。
- 高效數據處理與洞察：自動篩選、比對、解析大量非結構化數據（如事故報告、監控影像、語音記錄等），挖掘隱藏風險，提升決策準確度。
- 應急應變輔助：當發生突發事件（如化學品洩漏、設備故障），可根據標準作業程序（SOP）與歷史應變資料，提供即時決策建議，縮短反應時間，降低事故影響範圍。
案例一、生成式 AI 於化學品管理的應用
以化學品管理為例，傳統數位化工具能夠通過 OCR 技術自動提取 SDS 中的數據，但因為技術限制，可判斷的格式有限，且使用者必須提供非常完整的文件資料，才能讓系統進行判讀，若沒有提供的資訊可能就沒辦法完整提取；此外，許多評估和預測都還需要人工去分析和進行，也難免出現人為疏漏的預測面向。
生成式 AI 能夠進一步提升這個過程的智能化程度，如同先前提到可判定非結構化數據以及自動整合與解讀資料的特性，自動判斷不同格式的 SDS，且更精準的辨識內容，從各種 SDS 中提取和整理化學品的危害數據，並自動生成報告，針對不完整內容提供建議答案。
未來，也可結合企業內外部資訊，如 ERP系統、法規資料、平面圖等資訊，管理供應商 SDS 提交狀況、即時監控廠內化學品庫存等，且透過餵入的 GHS 及各國危害化學品資訊驗證 SDS 正確性。此外，AI 將可根據不同國家的法規要求，自動生成符合當地法律的報告和文件，減少了人工查找和編寫的時間。例如化學品出口時，生成式 AI 可自動查找進口國的相關法規，並生成符合要求的 SDS 和其他必需文件，確保化學品能夠順利通關。
生成式 AI 還能在化學品管理方面自動識別和記錄化學品的使用情況，追蹤庫存變化，並在發現異常時即時發出警報。例如某種化學品使用量突然增加時，AI 可分析其原因並建議管理者是否需要採取進一步行動，並在洩漏時迅速分析 SDS 中的資料，提供精確的應急措施。同時，AI 還可運用其智能分析及預測特點，根據歷史數據預測未來可能的化學品管理風險，並提出預防建議。目前匡騰化學品管理系統已經導入生成式 AI 技術至 OCR 功能，強化 SDS 辨識及判讀的準確，幫助企業更快速精確匯入 SDS 資訊進系統做有效管理。
案例二、生成式 AI 於法規鑑別的應用
在法規鑑別方面，傳統數位工具可以幫助查找法規，但在理解和應用方面仍存在侷限。之後的生成式 AI 技術能夠自動閱讀和理解大量法規文件及產業趨勢資料，並在使用者提出問題時提供詳細的解答。例如，當 EHS 管理者問到新廠房欄杆的高度規定時，由於問題本身不夠明確，AI 可以做到引導用戶問出更具體問題，又或者可以全盤性讀取資料庫後，幫助列出營造安全衛生設施標準及建築技術規則中對於欄桿規定的差異性；透過 AI 查找法規就像是詢問專業的顧問般，可以快速地提供詳細的規範解釋和建議，且生成式 AI可以自動更新法規資料，通知管理者任何新的法規變更，確保企業始終遵守最新的法規要求，正確快速完成法規鑑別工作。
案例三、生成式 AI 於事故管理與風險評估的應用
在傳統事故管理與風險評估中，企業通常依賴人工填寫通報、手動分析事故原因，且數據彙整不易，導致事故預防與應變效率低落。即便數位化工具能記錄事故與風險評估結果，但仍無法即時分析或預測未來潛在風險，使得企業多數仍處於「事故發生後才處理」的管理模式。
生成式 AI 的導入，使企業能夠透過歷史數據分析，預測高風險作業場域，並提供改善建議。例如，當某廠區機械夾傷事故頻繁發生，AI 可自動分析作業條件與人員操作模式，找出潛在問題，如設備老化或員工訓練不足，並建議採取適當措施，如增加防護裝置或調整 SOP。此外，AI 亦能強化事故通報與處理流程，當事故發生時，可透過影像辨識或 IoT 感測器即時偵測異常，並自動啟動通報機制，通知相關部門應變。系統可根據事故類型，提供符合法規要求的調查報告與矯正措施，確保企業在最短時間內完成合規程序。
在風險評估方面，AI 可根據歷史事故、作業環境與法規要求，自動計算風險等級，並建議適當的預防措施，例如增加特定作業區域的監測頻率或加強特定設備維護。同時，AI 亦能整合企業內外部法規，確保評估結果符合最新職安衛規範，降低合規風險。
透過 AI，企業不僅能提升事故應變效率，也能從被動應對轉變為主動預防，使 EHS 管理更加智能化，進而強化企業 ESG 表現，降低職災發生率，並提升整體安全管理水準。
案例四、生成式 AI 於ESG資訊揭露的應用
生成式 AI 在提升 ESG 透明度揭露方面也有顯著優勢。AI 能夠自動收集和分析來自不同部門和系統的數據，生成可視化的儀表板，幫助 EHS 管理者即時了解企業在環境、社會和治理方面的表現。例如未來 AI 可結合 ERP 系統、人資系統和工廠 IoT 設備數據，自動計算碳排數據並即時顯示企業各區資訊，提供全面的碳排放報告和減排計劃，幫助企業實現永續發展目標。
AI 還能根據不同受眾的需求，生成針對性的報告和建議，例如 ESG 報告負責人可透過 AI 針對不同閱讀者，如股東、員工、管理階層等，自動生成詳細的 ESG 表現報告。此外，未來生成式 AI 還能分析外部環境變化，幫助企業預測和應對潛在的 ESG 風險，如分析氣候變遷對企業運營的影響，並提出相應的應對策略，幫助企業減少碳排放和環境影響。
AI 在 EHS 應用中的風險與限制
雖然生成式 AI 在環安衛（EHS）管理中展現出高度的自動化與分析能力，但其應用仍面臨不少關鍵挑戰。
首先，數據資料品質與準確性問題是 AI 在風險評估、事故預測及法規適用性分析時的最大限制。EHS 涵蓋多個領域，包括化學品管理、碳盤查、勞工安全、設備維護等，每個領域的數據來源與格式各異，例如感測器數據、SDS 文件、監視影像、稽核報告等。AI 需要大量高品質、標準化的數據進行學習，但目前許多企業的數據仍以非結構化格式存在，或缺乏完整的歷史紀錄，使得 AI 在分析時可能產生錯誤判斷，進而影響管理決策。
其次，AI 生成的內容仍然需要人工監督與審查，特別是在法規適用與合規管理方面。EHS 規範因產業類別、國家法規、更新頻率的不同，存在極大的變異性，若 AI 未能即時同步最新法規或缺乏完整的判讀邏輯，可能導致企業依據過時或錯誤的資訊進行合規決策，進而增加法律風險。例如，在職安衛規範或環境法規鑑別時，AI 可能根據舊版標準提供建議，導致企業未能符合最新法規要求，進而面臨罰款或稽核壓力。此外，在 SDS 安全資料表管理方面，目前 AI 雖可自動擷取 SDS 內容，但在比對不同國家法規時，可能無法細緻地根據化學成分濃度、分類標準等細節，完全準確地計算與判定危害資訊，這可能導致資訊或標示錯誤，進而影響企業的產品合規性。因此，企業在導入 AI 進行法規分析時，應確保法規數據庫定期更新，並由專業法規人員持續調整強化 AI 模型的判讀邏輯，以降低誤判風險，確保企業能夠正確遵循最新的 EHS 規範。
特別是 ChatGPT 等大眾使用的 AI 工具，由於其訓練資料主要來自開放網路與公開資訊，缺乏針對 EHS 領域的專業數據與法規資料餵養，因此在進行環安衛法規解析、風險評估或事故管理建議時，結果可能較為初淺，甚至可能與現行法規要求不符。例如，當使用者詢問「某類化學品在不同國家需要哪些合規標準？」時，ChatGPT 可能只能給出一般性回應，而無法提供最新、最精確的 SDS 申報要求或區域性危害分類資訊。此外，ChatGPT 無法存取企業內部專屬的數據或法規資料庫，因此其回應無法與企業現行管理標準、風險評估模型或合規流程完全對應，導致適用性受限。因此，企業若希望透過 AI 強化 EHS 管理，應導入專屬的 AI 系統與內部法規數據庫，確保 AI 能夠根據企業需求提供更準確、合規的建議，而非依賴開放式 AI 進行高風險決策。
此外，隱私與數據安全問題也是企業在導入 AI 時必須考量的風險。EHS 相關資料通常涉及企業內部的作業監控、環境數據、職災報告等敏感資訊，若企業直接使用公有 AI 模型（如 ChatGPT 或其他開放式 AI 平台）來處理這些數據，可能導致機密資訊被外部存取，增加資料外洩風險。因此，企業應建立內部 AI 模型與私有資料庫，確保所有數據僅在公司內部運行，並設置嚴格的存取權限與資安機制，以符合 ISO 27001 資訊安全管理標準及 GDPR、個資法等隱私保護規範。
最後，AI 在複雜情境中的決策能力仍有限。雖然 AI 可自動分析事故原因、預測風險趨勢，甚至在應急管理中提供標準作業程序（SOP）建議，但實際現場狀況往往比數據所能涵蓋的內容更加複雜。例如，在化學品洩漏或火災應變時，AI 可透過歷史資料提供一般處理建議，但現場可能因天氣、設備狀態、人員配置等因素而需要即時調整應變策略，這時 AI 可能無法做出最佳決策，仍需依賴經驗豐富的管理人員來進行判斷。因此，AI 在 EHS 領域的應用應被視為輔助決策工具，而非完全取代人為判斷，企業應結合 AI 的數據分析能力與專業人員的經驗，確保安全管理的準確性與靈活性。
總結
生成式 AI 技術正為 EHS 管理帶來革命性的變革，不僅提升企業對環境、健康與安全的管理效率，也讓 ESG 目標的落實更加輕鬆且精準。與傳統數位工具相比，生成式 AI 能夠理解並處理來自跨單位、跨領域的非結構化數據，如監測報告、法規條文、SDS 資料、事故紀錄等，並針對不同受眾（如管理層、法規專員、現場作業人員）提供量身訂製的資訊與建議，成為 EHS 管理者的重要決策輔助工具。此外，AI 也能即時分析歷史數據，提前預測可能的風險，幫助企業由被動應對轉向主動預防，進一步降低工安事故發生率，確保合規經營。
未來，生成式 AI 將在 EHS 管理中發揮更關鍵的角色，促進數據的自動整合、優化風險評估機制，並提升法規鑑別與 ESG 透明度，使企業能夠達到更高標準的管理要求。我們也針對匡騰環安衛管理系統的各模組制定了生成式 AI 強化計畫，目前 AI 技術已部分應用於化學品管理系統、以及法規鑑別系統，進一步提升 SDS 解析、法規符合性判讀、數據標準化與合規報告自動化的能力。未來，我們期望 AI 能夠自動整合與分析各類數據、精準判讀法規與風險資訊、提供即時管理建議與預測分析，幫助企業在快速變動的環安衛法規與市場趨勢中保持競爭力。透過 AI 的應用，企業將能夠更高效地制定 EHS 政策，做出準確的決策，並穩健邁向 ESG 目標的實踐。(參考文章：AI賦能EHS管理革新：雷技資訊AI技術強化匡騰環安衛管理系統）。
