
生成式人工智能已逐漸成為日常工作工具。由整理會議紀錄、撰寫程式,到分析客戶資料,員工只需開啟瀏覽器或桌面應用程式,便能找到合適的 AI 助手。效率提升之餘,企業亦要面對一個不太容易察覺的問題:資料究竟去了哪裏?
不少機構已批准使用特定 AI 平台,但實際工作情況往往更分散。員工可能因功能、速度或個人習慣,轉用未經 IT 團隊審核的網上服務。這類「影子 AI」不一定出於惡意,卻可能令機密文件、客戶資料或內部程式碼在不知情下進入外部模型。
先看清使用情況,再決定管理方法
全面封鎖 AI 工具看似直接,卻容易把員工推向更難掌握的使用方式。相反,若只依靠員工自行申報,管理團隊亦難以掌握實際使用量。較務實的做法,是先建立清晰的使用視野,了解哪些團隊使用哪些工具、使用頻率如何,以及涉及甚麼類型的資料風險。
NordLayer 於 2026 年 10 月推出 AI Scout,定位正是協助機構集中掌握企業內的 AI 活動。官方介紹指出,AI Scout 可呈現獲批准及未獲批准的 AI 工具使用情況,涵蓋網頁及桌面環境,讓管理人員不必逐一登入不同服務的管理介面,亦能取得較一致的觀察基礎。
提示內容在送出前接受檢查
AI 使用管理的重點,不只是知道員工開啟了哪個網站。真正需要留意的,是提示內容有沒有包含客戶個人資料、合約細節、內部財務數字或尚未公開的產品資訊。NordLayer AI Scout 的內置 AI 資料外洩防護(AI DLP)會在提示提交前於裝置端檢查內容,並可按設定發出警告、遮蓋敏感資料,或阻止提示送出。
這種「提交前」的檢查方式,與事後才追查資料外流有明顯分別。當敏感內容仍停留在使用者裝置上,機構便有機會在資料離開工作環境前作出處理。不過,實際效果仍取決於企業如何定義敏感資料、設定政策,以及選擇哪些使用情境納入監察。
AI 代理與 MCP 連接亦需要納入視野
AI 工具的使用方式正在改變。除了直接向聊天機械人輸入問題,開發人員亦可能使用具備代理功能的工具,讓 AI 連接知識庫、程式碼資源或其他服務。只監察聊天視窗,未必足以反映整個工作流程。
NordLayer 表示,AI Scout 亦提供 MCP 伺服器清單,以及編碼代理可使用的技能與能力資料。這讓管理團隊有機會了解 AI 代理連接了哪些服務、具備甚麼操作能力,從而把權限審視延伸至工具與代理層面。對涉及程式碼、客戶資料或內部知識庫的團隊而言,這部分尤其值得留意。
用實際使用數據檢視 AI 投資
採購了多少 AI 帳戶,不代表員工真正使用了多少。若企業只按已分配的授權數量評估成效,可能忽略閒置帳戶、跨部門重複採購,甚至未經批准的服務。AI Scout 的使用指標以觀察到的實際活動為基礎,並涵蓋團隊及工具的採用情況、已付費與活躍授權的差異,以及不同大型語言模型的估算 Token 開支。
這些資料可協助 IT、資訊保安及業務部門以較一致的數據討論 AI 投資:哪些工具值得保留、哪些部門需要培訓,以及風險較高的使用情境應否加強限制。數據本身並不會自動帶來治理,仍需要配合清晰的政策與定期檢視。
由使用者體驗出發,建立可持續的 AI 規範
對員工而言,理想的管理方式不是每次使用 AI 都遇上繁複程序,而是在不妨礙合理工作流程的情況下,清楚知道哪些資料可以分享、哪些工具獲准使用,以及遇到敏感內容時應如何處理。機構可先選擇一至兩個高使用量部門試行,整理常見 AI 工具清單,再按資料分類及部門職責設定不同規則。
同時,IT 團隊應與法務、合規及部門主管共同訂立資料使用界線,並向員工解釋監察目的、資料處理方式及申訴渠道。透明的政策有助減少「為了方便而繞過限制」的情況,也讓使用者理解安全措施並非單純阻礙創新。
評估前宜先確認的幾個問題
- 是否能辨識機構內獲批准及未獲批准的 AI 工具?
- 監察範圍是否涵蓋網頁與桌面應用程式?
- 敏感提示能否在提交前接受警告、遮蓋或封鎖處理?
- 能否掌握 AI 代理、MCP 伺服器及相關技能的連接情況?
- 使用數據是否足以支援授權整理、成本分析及風險檢視?
NordLayer AI Scout 展示了 AI 安全管理由「封鎖工具」走向「掌握使用、辨識風險,再按情況介入」的方向。對香港企業而言,當 AI 已融入日常協作與開發流程,建立可見度及提交前的資料防護,將有助在工作效率與資訊保護之間取得更穩妥的平衡。
關於 NordLayer
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