Generative AI 和 Agentic AI 等應用日漸普及，成為企業營運及流程數碼化的驅動力。在部署人工智能（AI）初期，不少企業都會利用成本較低和實施較快的公共雲端 AI 服務（Public AI），作為實踐 AI 的第一步。然而，將企業資料或流程整合到這類 Public AI 卻潛藏數據安全和合規風險等挑戰，企業在逐步擴大 AI 應用的深度與範疇時，需謹慎考量。
所謂 Public AI，是指由雲端服務供應商結合 AI 和公共雲端平台，透過互聯網所提供的 AI 運算和應用服務。企業在使用這類服務時，不但難以完全掌控資料的儲存和使用方式，更會憂慮敏感商業數據可能在 Public AI 平台上被用作大模型訓練，甚至在不知情的情況下洩露給第三方，引發商業資料外洩或未經授權存取的風險。若企業未能妥善處理客戶隱私資料或遵守行業監管要求，企業聲譽不僅有機會嚴重受損，更可能面臨監管機構罰款。
要確保數據安全和嚴守合規要求，企業可考慮部署既高效又安全的 Private AI 解決方案。透過在企業級私有雲或在企業本地部署的 Private AI 應用系統（On-Premise Private AI），企業可以在受控環境下使用 AI 模型，有效降低 Public AI 所帶來的數據洩露風險，確保行業的資料處理合規要求。On-Premise Private AI 不但完全斷離互聯網連接，確保所有資料操作在內部進行，實現極高的資料私隱和安全性，且本地部署的自主度和彈性亦很高，能處理敏感的客戶個人資料、財務數據或機密資料，實現安全且私密的 AI 應用。例如，保險業可透過本地 Agentic AI 查詢保險條款及進行客戶分析，以智慧方式提供產品建議，亦保障客戶資料。醫療業可利用本地大模型分析患者病歷，協助護理人員提供用藥指引，同時保障患者資料安全。企業亦可以運用On-Premise Private AI進行業務分析，利用AI監察業務成效，並確保業務資料不會外洩。
企業在部署 On-Premise Private AI 時，除了要考量 Private AI 部署工具 (如 Mac Studio 工作站等配置) 外，還要注意軟體安裝、Deepseek/ Qwen 等 AI 模型部署、統一系統及管理、測試、用戶培訓等幾個關鍵元素，以確保系統的有效性及可持續性。展望未來，隨著 AI 應用的數據安全意識提升，Private AI 架構將成為企業 AI 發展的重要策略，讓企業能夠在創新與合規之間取得平衡，在 AI 浪潮中穩健前行。
文章來源：2025年9月4日，吳家隆先生於《經濟一週》發布的專欄