人工智慧（AI）時代來臨，使得AI代理已全面融入企業運作，這些高度自主、設計上難以預測且迅速擴散的實體，對企業帶來根本性的巨大轉變。相較於過往受制於嚴格預設規則的傳統軟體，AI代理運用推理能力達成目標，也使其在部署時的行為難以預測。IDC預測至2028年亞太地區的AI和生成式AI投資將達到1,750億美元規模，其中AI代理系統將占有極高的比例。然而，現階段多數企業對於管理這個新風險領域所需的架構仍嚴重不足。
AI過度授權惹議 企業缺乏應對治理工具
基本而言，AI代理透過機器身分在企業網路中運作，透過API Tokens、服務帳戶和系統憑證以存取敏感數據。儘管攻擊面正在迅速擴大，Gartner指出機器身分存取管理（IAM）仍是大多數IAM計畫中最不成熟的領域之一。數據反映出值得關注的議題：機器身分數量已超過人類用戶，但絕大部分企業的安全政策仍然只將人類視為特權實體。
這樣的盲點導致過度授權，由於企業缺乏針對非人類身分的強大治理工具，AI代理經常被賦予遠超其特定任務需求的權限。一項最新的全球研究顯示這個巨大的安全漏洞，高達77%的組織嘗試使用傳統IAM平台管理機器身分，但僅有2%企業採用了針對非人類身分的安全解決方案。上述的明顯落差導致高達80%的組織報告其AI代理曾執行未經預設的操作，包括未經授權存取或分享敏感資訊，反映當前企業AI身分治理方式的根本缺陷。
台灣AI實質監管時代 揭幕四大部會聯手監管
另一方面，對於在台灣營運的企業而言，合規的緩衝時間正迅速縮短。2026年1月，台灣隨著《人工智慧基本法》的推行，正式邁入AI實質監管時代。該法指定「國家科學及技術委員會（國科會）」為中央主管機關，並責成「數位發展部（數發部）」建立與國際接軌的AI風險分級框架。關鍵在於，該法確立了七大核心原則，包括隱私、數據治理與權責歸屬等，明確規範「高風險」應用必須具備清晰的營運防禦欄（Guardrails）。
與此同時，台灣《個人資料保護法》（個資法）的里程碑式修正案，也確定成立「個人資料保護委員會（個資會）」作為獨立運作的中央主管機關，並針對資料外洩引入了重罰機制與嚴格的通報協定。此外，金融監督管理委員會（金管會）也持續推行《金融業運用人工智慧（AI）指引》，要求金融機構對第三方平台實施嚴格監督並進行演算法審計。在《個資法》與《AI基本法》的雙軌框架下，企業若部署未受監控的AI代理，將面臨極其嚴重的合規與法律法律責任。
雖然組織內部的科技主管對AI風險管理能力很有信心，但事實上，企業根本無法掌握已部署的AI代理到底存取了哪些資料、或是做了什麼決策，缺乏微觀層面的能見度與掌控力。這種認知掌控與實際治理之間的落差，正是導致數據外洩的主因。此外，隨著企業從採用封閉式內部輔助工具，進展至部署複雜且對外的多代理架構，風險態勢將呈指數級急遽攀升。
因此，組織必須在AI部署中優先考慮治理，而非事後補救。每個AI代理都必須被視為獨特身分，擁有嚴格歸屬、緊密限制的權限和可審計的生命週期。對這些「數位工作者」的存取審查必須採用等同於人類身分使用者的嚴格標準執行，從零散的審計轉向持續、即時監控。
產業正邁向SailPoint所定義的Agentic Fabric，一項專為大規模發現、治理並持續監控AI代理身分所量身打造的能力，其範圍涵蓋所有類型的部署環境，從現成的套裝SaaS代理到企業客製化的自主系統皆包含在內。核心原則在於「身分優先治理」（Identify-first Governance），任何AI代理的運作，都必須具備明確的權責所有者、定義清晰的存取權限，且有可被稽核或隨時撤銷權限的能力。
結語
隨著台灣監管審查日趨嚴格，加上全球採購標準漸趨要求證明企業安全的成熟度，展現AI治理能力將成為關鍵競爭優勢。AI代理的潛力毋庸置疑，但隨之而來的則是相關的安全風險。最終，決定生產力與風險之間勝負的，不在於AI的開發程度，而在於圍繞它所建立的治理框架有多堅固。
＜本文作者：戴健慶現為SailPoint香港台灣及澳門董事總經理＞