有一種對話，發生的頻率遠比多數人想像的還高。
一位客戶正與客服人員合作解決問題。過程中，客戶提供了姓名、電子郵件地址、電話號碼或客戶 ID 等常見帳戶資訊。偶爾，客戶也會提供過多資訊：例如社會安全號碼、信用卡資料，或診斷、處方藥名等醫療資訊。
問題很簡單，卻至關重要：這些資料接下來該如何處理？
在 Maven AGI，我們明確區分「核准資訊」與「不必要的敏感資訊」。只有針對特定使用情境明確核准的資料，才能進入 AI 處理流程。任何不必要的敏感資料都會在擷取時自動偵測並遮蔽，確保其不會被用於 AI 推論、傳送給外部模型供應商、寫入稽核日誌，或顯示在客服介面中。
這些控管機制以政策為依據且一致執行，不會因個別對話而調整。客戶自行定義哪些資訊可用於其工作流程，Maven AGI 則在整個平台上一致地執行這些政策。
這不是事後補上的功能，而是系統從第一天起就採用的架構設計。
企業 AI 的信任難題
企業導入 AI 的瓶頸已不再是模型能力，而是信任。
正在評估對話式 AI 平台的組織，都在問相同的實際問題：這套系統能否安全處理敏感的客戶資料？如何避免高風險資訊遭到不必要的暴露？我們該如何向稽核人員、主管機關與客戶證明控管的有效性？能否在受監管的環境中部署 AI，而不帶來新的風險？
這些並非紙上談兵。一家高度重視資安的企業客戶在審查 Maven 的合規狀態後，第一時間的反應是：「我們的董事會一定會非常滿意。」這樣的反應不只是針對功能，而是確信部署 AI 不會造成治理或合規上的負擔。
資安是架構，而非附加功能
Maven 的做法建立在一個簡單的原則上：委派式資安。
我們不要求客戶採用新的身分或存取模型，而是與客戶早已信任的系統整合。客戶定義存取政策，Maven AGI 則一致地執行。
這點很重要，因為資安需求並非一體適用。不同產業與組織面臨的法規、營運與風險限制各不相同，一體適用的資安方案行不通。
整體而言，Maven AGI 提供企業身分整合、角色型存取控制、特權使用者強化驗證、完整的稽核日誌、傳輸中與靜態資料加密、租戶隔離，以及持續的獨立資安測試。
產品資安：AI 專屬防護層
傳統資安控管固然必要，但並不足夠。AI 系統會帶來新的失效模式，需要額外的防護措施。
核准資料放行，不必要的敏感資料排除。 Maven AGI 採用由客戶定義、以政策強制執行的允許清單模型。姓名、電子郵件地址、電話號碼與帳戶識別碼等核准資料元素，在支援工作流程需要時可予以使用。社會安全號碼、金融帳戶資訊或醫療細節等非必要的高風險敏感資料，則會在擷取時偵測並遮蔽。遮蔽作業會在呼叫外部模型、長期儲存、寫入稽核日誌或顯示於客服介面之前完成。
客戶資料不會用於訓練模型。 Maven AGI 不會使用客戶資料來訓練或微調基礎模型，也不會為了改善模型而彙整或重複使用客戶資料。
安全性與對抗攻擊韌性。 平台能辨識有害內容，並防禦 AI 專屬威脅，包括提示詞注入、混淆手法，以及意圖竊取敏感資料或覆寫系統行為的攻擊策略。
有所依據且可追溯的回答。 回應皆以客戶核准的知識來源為依據。使用者可查看每則回應參考了哪些資訊，減少缺乏依據的輸出，並提升可稽核性。
內建人工監督機制。 當不適合自動化處理時，Maven AGI 可依據可設定的訊號（例如信心門檻、客戶要求或對話風險指標）轉接給真人客服。客服人員能取得完整脈絡，客戶不必重複說明。
透過獨立稽核驗證
強大的控管機制很重要，而獨立驗證更能鞏固信任。
Maven 的資安、隱私與 AI 治理實務皆經過第三方稽核與認證，包括 ISO/IEC 27001:2022（資訊安全管理）、SOC 2 Type II（安全性、可用性與機密性控管）、ISO/IEC 27017（雲端安全控管）、ISO/IEC 27018（雲端環境個人資料保護）、PCI-DSS v4.0 Level 1 AOC、HIPAA/HITECH（可簽署 BAA）、ISO/IEC 27701（隱私資訊管理），以及 ISO/IEC 42001（AI 管理系統）。
ISO/IEC 42001 獨立驗證了 Maven 的 AI 系統是透過明確的政策、監控與事件管理加以治理，而非部署後便放任不管。
受監管企業環境中的資安與治理
認證很重要，但它只是更完整體系中的一環。
真正衡量成功的標準，在於組織能否放心部署 AI：確信資料受到保護、義務得以履行，且 AI 系統在正式環境中的行為可預期且負責任。
如果您正在為企業或受監管產業評估對話式 AI，以下是值得向供應商提出的問題：哪些資訊被明確允許進入 AI 系統？不必要的敏感資料在何處、何時被遮蔽？客戶資料是否會用於訓練模型？實際取得了哪些認證？必要時能否進行地端部署？如何因應提示詞注入及其他 AI 專屬攻擊？當 AI 轉接給真人時，客戶是否必須從頭說起？
在 Maven AGI，資安與 AI 治理不是事後補強，也不是行銷話術，而是讓企業得以導入 AI 的架構基礎。
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