在數位轉型的浪潮下，企業對資料的依賴程度日益加深，而生成式 AI 的崛起更進一步放大了資料風險邊界的複雜性。從過往封閉式資料中心到如今以雲端、SaaS、端點與 API 存取為核心的架構，傳統的資料風險控管模式已難以應對當前的威脅現實。更嚴峻的是，生成式 AI 模型如今不僅能存取與使用敏感資料，還可能在無意間洩露或衍生新的敏感資料。
為了在 AI 時代維持企業資料安全保護，極需擺脫零散工具部署與流程分散的治理思維，轉而採取均一化的資料風險管理策略。
AI 時代下資料風險的變化
AI 尤其是大語言模型（LLMs）改變了組織處理資料的方式：
- 資料使用方式爆炸性成長：AI 工具能即時分析、摘要、分類資料，導致更多人能快速接觸與操控高敏感性的內容。任何人都能透過語言操作數據，無需 SQL 或程式知識，即可查詢、摘要、推論敏感資料。
- 跨平台存取風險上升：員工可將資料複製到 Notion、Slack、第三方 AI 工具等，有別於傳統存取方式與傳輸管道，風險難以追蹤。
- 資料外洩的型態更多樣化：透過 Prompt Injection、Model Extraction 或 Shadow AI（未經授權的 AI 工具使用）等手法，敏感資訊可能在無意中被模型「記住」或「生成輸出」。
- AI 模型成為資料容器：訓練資料若包含機密或受保護的個資，模型本身可能成為新的資料載體。部署在本地的 LLM 也有風險，企業內部模型若被濫用，亦可能成為內部洩漏管道，第三方模型 API 的黑盒，資料流並非透明可控，例如 OpenAI、Claude 等可能儲存輸入內容做訓練。
資料風險不再來自靜態儲存，而是來自交互式、語意層面的「間接洩漏」，企業組織若無法對這些新風險有系統性了解與回應，很容易在無意中違反資料保護法規（如 GDPR、CCPA），或招致聲譽與法律上的損失。
傳統資料防護策略的限制
傳統的資料外洩防護（DLP）工具，雖在靜態資料與端點控管效力上表現良好，但面對 AI 驅動的資料存取與處理流程時，明顯力有未逮之處：
- 工具平台零散：資料分類、存取控管、活動監控往往分屬於不同平台；事件資料來源自網路設備、防火牆無法統整風險。
- 難以擴展其它面向：無法涵蓋 API存取、模型輸出、AI 應用中的新型資料流。
- 無上下文分析能力：只根據資料型態（如正規表達式）判斷敏感性，缺乏語意與業務情境的分析。
在多元 AI 工具與跨平台的工作環境中，傳統策略顯得力不從心。AI 驅動的 DLP 在識別敏感業務數據方面更出色更快。它具備自學的特性，減少了對使用者活動干預，使IT能夠專注於更關鍵的任務。
統一化的資料風險管理核心
統一化資料風險管理，強調以跨系統、跨資料流、跨使用者行為的整合視角進行風險判讀與防禦，包含下列面向：
- 統一的資料分類與標籤架構
結合 NLP、OCR、ML 模型自動分類文件與非結構化資料，並依據機密等級標註，涵蓋本地端、雲端與 AI 模型資料。 - 即時行為監控與異常識別
透過 AI 模型監測使用者對資料的操作模式（如存取頻率、複製貼上、上傳外部服務），及早發現異常或偵測潛在內部威脅。 - AI 模型輸入與輸出的風險掃描
建立 AI DLP 模組，檢查 Prompt 與回應中是否含有敏感詞彙、商業機密或個資，並依據風險等級執行阻擋、遮罩或記錄。 - 統一政策治理平台
將機密資料控管政策自動化部署至各應用層，包括 Office 365、Slack、ChatGPT API、內部 RAG 系統等，確保一致性。
統一化不只是工具整合，更是重構風險治理策略
AI 為組織帶來了巨大效能優勢，但也無可避免地擴大了資料的可見性與敏感性暴露範圍。唯有將資料分類、存取、使用、分享、模型應用整合納入一個共同的治理框架，企業才能在享受 AI 助力的同時，有效掌握資料風險。