企業導入 AI Agent 最常被問到的問題之一，就是資料會不會外流。核心解法有三個：支援私有雲或 VPC 部署、採用本地模型（如 Llama、Qwen）讓敏感資料不離開企業環境，以及在敏感欄位進入 LLM 前自動去識別化。三者可依場景搭配使用，不是非黑即白的選擇。
為什麼資料安全是導入 AI Agent 的第一道門檻
多數企業在評估 AI Agent 時，第一個顧慮往往不是「準不準」，而是「資料會不會外流」。這個顧慮是合理的——客服對話、內部文件、客戶資料一旦進入第三方 LLM 服務，企業對資料流向的掌控度就會降低。因此在導入之前，先確認資料安全策略，往往比選擇哪個 LLM 更重要。
策略一：私有雲 / VPC 部署
把 AI Agent 部署在企業自己的私有雲或 VPC（虛擬私有網路）環境中，讓資料處理過程完全留在企業可控的邊界內，不經過公開網路傳輸到第三方服務。這是目前最常見的資料安全做法，特別適合金融、醫療等高度重視資料治理的產業。金管會已於 2024 年發布〈金融業運用人工智慧（AI）指引〉，金融業導入 AI 時可作為治理參考。
策略二：採用本地模型
除了部署環境，也可以選擇本地模型（如 Llama、Qwen 等開源模型），讓模型本身就運行在企業自己的伺服器上，敏感資料完全不會離開企業環境。這種做法對資料安全要求最高，但也需要企業具備相應的硬體與維運能力，需與團隊一起評估投入產出比。
策略三：敏感欄位自動去識別化
在資料送進 LLM 之前，先自動遮蔽或替換姓名、身分證字號、電話號碼等可識別個人的欄位，讓模型實際處理的是去識別化後的內容。這種做法即使搭配雲端 LLM 服務，也能有效降低個資外流的風險，是目前性價比較高的做法之一。依個人資料保護法第 1 條，該法之立法目的即為「規範個人資料之蒐集、處理及利用，以避免人格權受侵害，並促進個人資料之合理利用」，去識別化正是落實此一目的的具體技術手段。
三種策略比較
| 策略 | 資料是否離開企業環境 | 導入門檻 | 適合情境 |
|---|---|---|---|
| 私有雲 / VPC 部署 | 否，處理過程留在企業邊界內 | 中 | 金融、醫療等高度重視資料治理的產業 |
| 本地模型 | 完全不離開，模型跑在自有伺服器 | 高，需自有硬體與維運能力 | 資料安全要求最嚴格的場景 |
| 敏感欄位去識別化 | 去識別化後的內容可能送往雲端服務 | 低，可搭配任何部署方式 | 多數企業導入初期的務實選擇 |
一定要用本地模型才算安全嗎？
不一定。本地模型是資料安全光譜中最嚴格的一端，但並非唯一解方。若企業選擇使用雲端 LLM 服務，仍可透過資料去識別化、嚴格的存取權限控管，以及合約層級的資料使用條款（例如明訂資料不得用於模型訓練），把風險控制在可接受範圍內。
評估 AI Agent 資料安全策略時，建議確認以下事項：
- 敏感資料是否有明確的去識別化流程
- 部署環境是否符合企業既有的資料治理要求
- 若使用第三方 LLM 服務，合約是否明訂資料使用範圍
- 是否有存取權限分級與操作紀錄可供稽核
國際上，NIST（美國國家標準暨技術研究院）AI 風險管理框架也提供了類似的治理參考方向，其目標是「improve the ability to incorporate trustworthiness considerations into the design, development, use, and evaluation of AI products, services, and systems」（提升在 AI 產品與服務的設計、開發、使用與評估各階段納入可信賴性考量的能力），可作為企業建立內部 AI 資料治理流程時的參考架構之一。
下一步
如果您正在評估 AI Agent 導入的資料安全策略，建議先盤點哪些資料屬於敏感類別，再依產業合規要求決定部署方式。諾訊科技協助企業依資料治理需求選擇合適的部署與去識別化策略，歡迎參考 AI Agent 導入服務 了解合作方式。
參考資料
- 個人資料保護法 — 全國法規資料庫（法務部），現行版本
- 金融業運用人工智慧（AI）指引 — 金融監督管理委員會，2024
- AI Risk Management Framework — NIST（美國國家標準暨技術研究院），2023