SOLUTIONS / ENTERPRISE
讓 AI 跨越部門，
不越過治理邊界。
從一個團隊的 AI 試點，到全企業的規模化應用。
用同一套治理基礎，管理身分、資料、模型與責任。
讓不同團隊透過共同入口，帶入應用與使用者脈絡。
統一入口
減少分散的 AI 使用盲點
分層治理
部門自主，不犧牲企業控制
完整脈絡
從使用到責任，持續可追溯
01 / THE SCALE CHALLENGE
AI 可以分散創新，
治理不能各自為政。
當工具、模型與資料跨越組織邊界，單點防護不再足夠。企業需要兼顧部門彈性與一致控制的治理機制。
- 01
看不見的 Shadow AI
各部門自行採用工具，資安團隊難以掌握使用範圍與資料去向。
- 02
不一致的使用政策
角色、專案與資料等級不同，單一的開放或封鎖無法支援實際工作。
- 03
分散的責任與紀錄
缺少共同脈絡，事件發生時難以還原誰核准、誰使用，以及政策如何執行。
02 / GOVERNANCE IN PRACTICE
把治理放進工作流程，
而不是擋在工作之前。
企業應用
需要控制的風險
TrustAI 治理方式
內部知識助理
人資 / 法務 / 營運
跨部門查詢可能碰觸機密文件，回答內容需符合使用者權限。
依部門與角色限制存取範圍，檢查敏感資料並保留政策判斷紀錄。
Trust Access + Trust Protect
研發與程式碼輔助
研發 / 資訊團隊
原始碼、金鑰或專案資訊，可能在提示內容中被送往未核准模型。
檢查敏感輸入，限制可使用模型與資料類型，異常事件交由團隊追蹤。
Trust Protect + Trust Policy
企業 AI API 平台
平台團隊 / 各事業單位
多個應用各自串接模型，政策、使用紀錄與責任人難以統一管理。
在共同治理入口執行政策，將使用與事件紀錄關聯到應用及負責人。
Trust Monitor + Trust Governance
03 / FROM PILOT TO ENTERPRISE
先建立可控的試點，
再擴大可信任的 AI。
依資料敏感度、既有架構與內部政策，規劃地端或受控混合部署。保留企業的資料邊界，也保留選擇模型的彈性。
資料邊界
依資料分類定義可用模型、傳輸範圍及處理方式。
組織邊界
區分部門與應用權限，明確指定政策與事件負責人。
紀錄邊界
依內部政策設定紀錄範圍、遮罩與存取權限。
- 01
盤點與定界
確認使用情境、資料敏感度與治理責任人。
- 02
試點與驗證
串接核准模型，驗證權限、政策與紀錄。
- 03
分批擴展
依部門與風險逐步開放應用及使用者。
- 04
持續治理
追蹤事件與政策成效，定期檢視使用範圍。
實際部署方式、模型串接與紀錄設定，需依企業環境及專案範圍評估。
NEXT / SCALE AI WITH CONFIDENCE
下一個 AI 專案，
從治理基礎一起開始。
與 TrustAI 一起盤點使用情境、部署需求與治理邊界，
規劃適合企業的導入路徑。
可先準備預計導入的 AI 情境、
資料類型與既有系統需求。