AI系統已運用於協助人類做出決策，例如利用AI技術自動化核准或拒絕貸款，但AI系統決策存在自動化偏差與缺乏可解釋性的風險。

為解決上述問題，人工審核有其重要性。可從一開始依資料屬性劃分，採取管控措施減輕自動化偏差，例如以AI系統判讀求職者的年資，人工審核則評估求職者的技能。另採取少量可解釋特徵（如年齡和體重）的模型，比使用大量特徵或涉及預先處理（Pre-processing）的模型更容易解釋。

未來可從培訓與監控兩方面著手。一方面培訓人工審核者之能力，並賦予其權力應高於AI系統之產出，且有不受懲罰保障；一方面監控人工審核結果，分析人工審核接受或拒絕AI系統產出的原因和次數。兩者將成為AI風險控管的關鍵作法。