人工智能正由內容生成及問答工具，逐步發展成企業業務流程的一部分。 現時不少企業正建立 Retrieval-Augmented Generation（RAG）應用、企業知識平台及 AI Agent。這些 AI 系統不但能搜尋內部文件，更可以連接資料庫、SaaS 平台及外部工具，甚至代表用戶執行操作。 AI 的能力越強，能夠接觸的數據及系統亦越多。企業在推動創新的同時，亦需要重新審視現有安全架構能否應對 AI 帶來的新風險。 企業 AI 帶來哪些安全挑戰？ 企業 AI 環境可能同時涉及公共 AI 平台、內部數據、第三方模型、AI Agent、MCP Server 及不同外部工具。 這些組件令企業需要保護的，不再只是用戶登入及網絡流量，還包括 AI 如何理解指令、搜尋資料、選擇工具及執行操作。 Shadow AI 與數據外洩 即使企業未正式推出 AI 計劃，員工亦可能已經自行使用不同的公共 AI 工具。 當員工將客戶資料、內部文件、財務紀錄或程式碼輸入未經批准的平台，便可能形成 Shadow AI 及數據外洩風險。 企業首先需要了解員工正在使用哪些

企業對人工智慧及生成式AI（GenAI）的態度已逐漸演變。最初的觀望和評估階段，現在已轉向實際應用於生產環境。在這一過程中，企業考量到以下幾個因素： 敏感資料的安全性 人才資源的配置 成本預算的考量 因此，越來越多的企業選擇內部部署，並更偏好微調及檢索增強生成（RAG）技術...