EP082｜用 AI 寫永續報告書：Prompt 工程實戰

研究報告

研究報告：用 AI 寫永續報告書——Prompt 工程實戰全解析

核心概念探討：永續揭露與生成式 AI 的交集

在 2026 年這個時間點，永續報告書（Sustainability Report）已不再是企業的「加分題」，而是生存的「必答題」。隨著金管會要求全體上市櫃公司（含資本額 20 億元以下）均須申報，企業面臨的是資料量爆炸與編製時程縮短的雙重挑戰。生成式 AI 的介入，並非單純的文字代寫，而是將複雜的 GRI（全球永續報告協會）、SASB（永續會計準則委員會）以及 IFRS S1/S2 準則，轉化為 AI 可理解的結構化指令。

Prompt 工程在永續報告書中的核心價值在於「語境對齊」。傳統 AI 容易產生「幻覺」或過於空泛的永續願景，而透過精準的 Prompt 設計，我們可以讓 AI 扮演「資深 ESG 顧問」，針對企業內部的能耗數據、社會參與紀錄，進行邏輯化的梳理與轉化。這不僅是技術的革新，更是管理流程的數位轉型。AI 能夠處理海量的原始資料，將零散的數據轉譯成具備專業語感的敘述內容，從而讓永續人員從繁瑣的初稿撰寫中解放，專注於策略制定與風險管理。

子綱專論：AI 輔助編製方法論與實務 2.1 Prompt 四階段演進在報告書情境的應用（600字以上）

Prompt 工程的發展經歷了從簡單對話到複雜系統指令的演進。在編製永續報告書時，我們必須理解這四個階段，才能精準控制 AI 的輸出品質。

第一階段：零樣本提示（Zero-shot Prompting） 這是最基礎的階段，使用者直接要求 AI「幫我寫一段關於節能減碳的報告內容」。在永續報告情境下，這種做法通常會導致內容過於大眾化，缺乏企業特色。例如，AI 可能會寫出「我們致力於節約能源，保護地球」這類無法滿足 GRI 準則要求的廢話。此階段僅適用於尋找靈感或初步構思。

第二階段：角色與背景設定（Role & Context Setup） 在此階段，我們開始導入結構化框架。透過賦予 AI 一個明確的身份（如：資深 ESG 審核員）並提供企業背景（如：台灣半導體封測廠，員工人數 5000 人），AI 的語氣會變得更專業。我們會告訴 AI：「你現在是負責 GRI 302 能源揭露的專家，請根據以下數據撰寫初稿。」這能顯著提升內容的「專業相關性」。

第三階段：少樣本提示與結構化引導（Few-shot & Structured Prompting） 這是目前實務上最推薦的寫法。我們會提供 AI 1-2 個過去年度獲獎報告書的優質範例，讓 AI 學習特定的語法結構與術語使用。同時，我們利用結構化模板（如 Role-Context-Task-Constraint）來規範 AI。例如，要求 AI 在 500 字內完成，且必須包含 ISO 50001 認證細節，不得使用誇大詞彙。

第四階段：鏈式思考與工具集成（Chain-of-Thought & Tool Integration） 這是 2026 年最新的趨勢。我們不再一次性要求 AI 寫完，而是將任務拆解。第一步讓 AI 分析數據異動，第二步讓 AI 根據異動原因撰寫敘述，第三步讓 AI 根據 GRI 準則進行合規自我檢查。配合像 Google AI Studio 的 API 串接，AI 可以直接讀取內部的 Excel 數據表，自動生成符合邏輯的分析段落，實現真正的自動化。

2.2 不同章節（治理、環境、社會）的 Prompt 設計策略（600字以上）

永續報告書的三大支柱（E、S、G）核心邏輯各異，因此 Prompt 的設計必須具備針對性。

治理面向（Governance, G）：側重穩定性與政策性 在撰寫「公司治理」章節時，Prompt 應強調「合規性」與「程序性」。指令設計應聚焦於董事會結構、風險管理架構以及反貪腐政策。例如：「請參考《上市櫃公司治理實務守則》，摘要本公司年度審計委員會之運行重點，語氣需嚴謹、客觀，強調制度的健全性。」此處 AI 的任務是將生硬的會議紀錄轉化為符合資訊揭露要求的正式報告。

環境面向（Environmental, E）：側重數據化與指標性 環境章節是 AI 最能發揮威力的地方。Prompt 必須強制要求 AI 引用具體數據。例如：「請針對 GRI 305-1 直接溫室氣體排放進行撰寫。輸入數據：[此處數據應依據企業年度 ARO 碳盤查清冊之確信值為準，例如 2025 年實際排放量數據]，並對比去年同期之增減百分比。請解釋原因（如導入太陽能板或製程改良）並描述其對 2050 淨零目標的貢獻。」此時，Prompt 的關鍵是限制 AI 不得自行捏造數據，必須嚴格遵守輸入的真實參數。

社會面向（Social, S）：側重故事性與影響力 社會章節（如員工福利、社區參與）需要更多的感性敘述與品牌溫調。Prompt 應導向「共融」與「價值創造」。例如：「請以『以人為本』的語調，描述本公司 2025 年實施的彈性工作制度。重點放在如何提升員工幸福感及女性主管比例（從 20% 提升至 25%），並引用員工滿意度調查的正面反饋。」

2.3 AI 生成內容的合規審核流程（600字以上）

AI 寫得快，但不代表寫得對。2026 年金管會對「漂綠」的查核極為嚴格，因此建立一套 AI 產出的審核 SOP 至關重要。

事實查核（Fact-Checking）： AI 生成的每一組數字、每一個年度，都必須對照原始財務報表或碳盤查報告。審核者應建立一個「數據追蹤表」，將 AI 輸出的段落標註對應的來源頁碼。

合規性過濾（Compliance Filter）： 使用 AI 輔助檢查生成的內容是否漏掉了準則要求的關鍵要素（Requirements）。我們可以再寫一個 Prompt 給另一個 AI 模型，擔任「審計員」角色：「請根據 GRI 401 準則要求，檢查上述段落是否漏掉了關於員工離職率的具體揭露？」

一致性校對（Consistency Check）： 大型企業報告書動輒上百頁，常見的問題是「前面說節能，後面電費卻增加」。審核流程必須包含「跨章節對照」，確保治理篇提到的風險，在環境篇有對應的減緩措施。

去幻覺處理（De-hallucination）： 針對 AI 產出的過於浮誇的形容詞（如：全球領先、完美解決、無可比擬）進行刪減。2026 年的永續報告書規範強調的是「平衡報導」，必須包含遇到的挑戰與未達標的項目，而不僅僅是成就。

2.4 人機協作的最佳實務：AI 產出 + 人工審辨（600字以上）

「人機協作」不是 AI 做 90% 人做 10%，而是 AI 負責「廣度與初稿」，人負責「深度與判斷」。

AI 的強項：數據整理與初階轉譯 AI 可以在幾秒內讀完 10 份分公司的節能報告，並彙整成一個總表。這種重複性高、邏輯相對單一的工作應完全交給 AI。

人的價值：價值判斷與策略連結 報告書最核心的「重大性分析」（Materiality Assessment）雖然可以透過 AI 輔助排序，但最終「哪些議題對公司最致命」或「哪些機會值得投資」，需要高階主管的判斷。人必須審視 AI 寫出來的願景，是否真正符合企業文化。

動態迭代實務： 最佳的作法是「對話式協作」。人看到 AI 寫出的第一版初稿後，給予具體回饋（例如：這一段太像公關稿了，請增加更多失敗後的檢討與改進方案）。透過 2-3 次的迭代，產出的內容才會具備「靈魂」。這就是為什麼 Prompt 工程在 2026 年被視為一項專業技能，因為它代表了人如何有效地將管理意旨傳達給機器。

最新趨勢與新聞整合

根據最新的產業資訊與媒體報導，2026 年已進入「永續報告 AI 化」的戰國時代：

法規強制轉型： 根據《利鳴 ESG 觀測》2026 年 3 月的報導，全體上市櫃公司（含資本額 20 億元以下者）已正式進入申報元年。這引發了對 AI 工具的爆發性需求，企業不再詢問「要不要用 AI」，而是「如何用 AI 確保 8 月底前準時申報」。

Prompt 工程專業化： 《聯曜企業管理顧問》與《數位時代》均指出，2026 年企業培訓的重點已轉向「結構化 Prompt 工程」。尤其是 Gemini 3 等模型的普及，讓「Role-Context-Task」這類進階寫法成為 ESG 管理師的標配技能，用以解決 AI 內容空泛的問題。

防漂綠與監管科技（RegTech）： 《工商時報》強調，金管會強化了對 ESG 漂綠的查核。這使得 AI 在應用上必須更加謹慎，Prompt 工程不再只是為了追求效率，更是為了透過結構化指令引導 AI 產生具備「證據支撐」的內容。

台灣觀點：在地法規與企業實戰 4.1 具體法規背景

台灣企業目前受到《上市公司編製與申報永續報告書作業辦法》的嚴格約束。2026 年是一個分水嶺，所有上市櫃公司必須強制揭露。此外，金管會推動的「上市櫃公司永續發展行動方案」，更要求企業必須導入 IFRS 永續揭露準則（S1、S2），這意味著財務資訊與永續資訊必須高度整合。

4.2 企業案例：電子製造業的 AI 實踐

以台灣某 Tier 1 電子代工大廠為例，該公司在 2026 年導入了 AI Agent 協作系統。他們將過去 10 年的 CSR/ESG 報告書匯入向量資料庫，並設定專屬的 Prompt 模板。當需要撰寫「供應鏈管理」章節時，AI 會自動調取該年度的「供應商稽核系統」數據，並比對《電子行業公民聯盟》(RBA) 準則。

實戰 Prompt 範例：

「身為 [公司名稱] 的永續經理，請根據 2025 年 RBA VAP 稽核結果（平均分 185 分），撰寫符合 GRI 414 準則的供應商社會評估段落。請強調我們如何處理 5 件關於超時工作的缺失，並描述後續的輔導改善計畫。語氣需專業且展現負責任的態度。」

這種在地化的實踐，讓台灣企業在面對全球品牌商（如 Apple, Google）的嚴苛減碳要求時，能以最快速度產出合規且具競爭力的報告。

結論與未來展望

用 AI 寫永續報告書，絕非「偷懶」的手段，而是「高效管理」的必然。2026 年的實務證明，擁有良好 Prompt 工程能力 的企業，能將報告書從單純的法規成本，轉化為與投資人溝通的強大工具。

未來的發展方向將朝向「即時揭露」邁進。當 AI 能夠即時介接企業的能源管理系統（EMS）時，永續報告書可能不再是年度一次的作業，而是隨時生成的動態看板。但在這一天到來之前，我們仍需謹記：AI 提供的是效率，人類提供的是誠信與決策。