員工已經在用 ChatGPT，公司還沒有規定

重點摘要

員工已在使用 AI 工具而公司沒有規範時，順序是：先盤點誰在用什麼、處理過哪些資料；再把資料分成可用、限制、禁止三級，規範寫在一頁內；最後為最常用的用途提供一個資料不出廠的正式管道。單純禁用通常無效，只會讓使用轉為看不見。

這個情境長什麼樣子

業務把客戶的英文規格書貼進 ChatGPT 翻譯，採購用 AI 整理供應商的報價比較，工程師用它改程式。沒有人惡意，也確實變快了。但客戶圖面、價格與製程參數已經進了外部服務，而公司沒有任何一條規定說什麼可以、什麼不行。

先用一週了解：哪些部門在用哪些工具、拿來做什麼、貼過哪些類型的資料。用問的，不用查的——目的是看清現況，不是抓人。多數公司盤點後會發現使用比想像中普遍，而且集中在三到五個重複的用途。

把公司資料分成三級：可以進外部 AI 的（公開資訊、通用文件）、需要去識別化才能用的（拿掉客戶名稱與數字後的文件）、絕對不能出去的（客戶圖面、製程參數、價格、個資）。規範寫在一頁內，附具體例子。超過一頁，沒有人會讀。

禁用幾乎沒有效果，只會讓使用轉為地下。對盤點出來最常見的兩三個用途，提供一個資料留在公司環境、有權限、有紀錄的正式做法。員工得到的是更好用的工具，公司得到的是看得見的資料流向。這也是導入第一個 AI 場景最自然的起點。

可以禁，但很難執行：員工可以用手機、用個人帳號。禁令的結果通常是使用轉為看不見，風險反而更難管理。比較可行的是分級加正式管道：告訴大家什麼不能貼，並提供一個可以安心用的替代方式。

先確認貼過哪些類型、用的是哪種帳號與服務條款——部分服務的付費或企業方案不會把輸入內容用於訓練。無法收回的部分，重點放在避免再發生，並依與客戶的合約評估是否需要說明。

AI 導入與陪跑是把公司內部既有的知識與流程交給 AI 承接：先畫好資料邊界與人工批准點，從單一小場景做起，部署到你的環境，陪到現場真的在用；沒被用起來或答錯了，查到根本原因再修。

資安落地服務以零信任架構（持續驗證、最小權限、微隔離）為方法核心，把資安要求真正做進工廠：從資安健檢、方案規劃、分階段部署，到教育訓練與持續守護。適合有 IT 但沒有專職資安人員的製造業中小企業。

不推銷、不綁約。我們花半天看過你的環境：誰在用哪些 AI 工具、哪些資料已經貼出去過、三件最卡的工作、目前的資安缺口。給你一頁報告，這份報告是你的，就算不合作也一樣。