AI 工具愈用愈多，企業如何看清資料流向？NordLayer AI Scout 的治理新思路

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。