導入 AI，別讓資料安全成為盲點我曾被一位企業老闆問倒：「我們能不能直接把客戶名單丟進 ChatGPT 分析？」這問題乍聽之下有點荒謬，卻暴露了一個企業在導入 AI 過程中常見但致命的誤解——他們以為只要用了 AI，資料的風險就能一併交給機器處理，無需再多費心。然而，處理個資並不是一場科技賽跑，而是一場風險控管的博弈。 雲端便利背後的法律風險在這個生成式 AI 快速普及的年代，很多人誤以為「雲端」等同「萬能」。尤其是當市面上出現一堆主打即時、高效、免部署的 AI 工具，更讓人忽略了資料本身的敏感性。企業在導入 AI 的時候，若只看到工具的便利性，卻沒有釐清資料風險，等於把機密檔案隨手交給陌生人。 事實上，根據《個人資料保護法》，只要資料涉及跨境傳輸、未經當事人同意，或是未落實適當的安全維護措施，企業與負責人都可能面臨鉅額罰款，最高可達 1,500 萬元。這可不是「講講而已」的法律條文，而是近期已有企業因為使用外部 AI 工具不當，導致內部資料外洩而受罰的前車之鑑。 「冷熱分艙法」：兼顧效率與資安的策略那麼，我們該如何既擁抱 AI 的效率，又能守住資料安全的底線？這裡我提出一個親測有效的策略，我稱之為「冷熱分艙法」。 所謂冷熱分艙，核心概念在於依據資料的敏感程度與外洩風險，決定是否允許該資料進入雲端系統處理。 第一步，是先對資料進行分類。我會問自己一個問題：「這筆資料如果外洩，會不會上新聞？」如果答案是肯定的，那它就是「熱資料」——包括病歷、財務報表、客戶名單等高度敏感資訊。 這類熱資料，應優先使用地端部署的 AI 模型處理。透過私有的 LLM 模型（如在內網中部署 Hugging Face 模型），我們能確保資料不會離開公司內部系統，即便處理過程中產生錯誤，也不會有外洩風險。 反過來說，像是行銷文案撰寫、市場趨勢彙整、產業報導歸納等，這類不涉及個資或屬於公開資訊的「冷資料」，就可以大方使用 ChatGPT、Claude 等雲端 AI 工具處理。這樣既能保有效率，也不需擔心風險。 混合部署應對灰色地帶不過，現實中還有許多「灰色地帶」的資料。例如半結構化的客服紀錄、包含人名但無聯絡方式的問卷結果等等。這時候，我建議企業採取「混合部署」的方式，也就是部分前處理交給地端、部分再用雲端工具微調，並配合內部訂定的資料分類與使用規範。 以我自己協助的一間醫療新創為例，他們原本習慣把醫病對話逐字稿全丟給 GPT 重寫，雖然成效不錯，但存在極高的風險。後來我們改為：先在地端模型初步過濾掉個資，再把剩下的語意內容交給雲端 AI 做語氣潤飾與簡化。這樣的作法，不僅大幅降低法遵風險，也讓內部資料流程更清晰。 最小權限原則是資安底線這套「冷熱分艙法」背後，其實對應的是資安領域中最核心的原則之一：「最小權限原則」（Principle of Least Privilege）。也就是說，每一段資料、每一項任務，只授權給必要的處理系統，無論人或機器都一樣。 AI 不該是全能神，也不該變成資料黑洞。企業在導入 AI 的時候，唯有善用分類策略，才能真正做到既效率又安全。 結語：用對方法，才能用得安心最後提醒一句：資料才是企業最核心的資產，而不是附加品。你怎麼看待資料，就決定了你怎麼用 AI。 #企業AI導入 #資料治理 #個資法 #雲端AI #地端部署 #生成式AI #資料保護