導入 AI Agent 前必知的 5 大風險

如果沒有事先做好風險管理與導入策略規劃，可能帶來多層面的隱憂。

AI lab

01 Aug 2025

2026.01 更新

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隨著 2026 年企業 AI 應用進入「代理人時代（Agentic AI Era）」，AI Agent（人工智慧代理人）已不再只是被動回答問題的聊天機器人，而是能主動執行任務的數位員工。然而，許多企業在急於轉型的過程中，往往忽略了伴隨而來的隱性成本。

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企業導入 AI Agent 若無完善的風險管理，最常見的 5 大風險包括：資料隱私外洩、決策過程不透明（黑箱作業）、資安漏洞、組織文化衝突以及模型偏誤。

身為長期協助企業進行 AI 轉型的專業顧問，我們發現「想贏在起跑點，卻輸在安全網」是許多台灣企業的痛點。本篇將深入剖析這 5 大風險，並結合 2025 年下半年的最新國際數據，提供具體可行的解決方案，協助您穩健駕馭 AI 數位員工。

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‍AI Agent 的運作高度依賴企業內部資料。如果資料來源不完整、內容錯誤，或包含敏感個資，AI 判斷就可能失準，甚至觸犯個資法規，帶來法律與信任危機。

一、資料品質與隱私風險：垃圾進，垃圾出

AI Agent 的智商取決於它「讀」了什麼書。如果企業餵養的資料庫（Knowledge Base）充斥著過時資訊、錯誤數據，甚至是未經脫敏的敏感個資，AI 的產出不僅無效，更可能觸犯法規。

風險痛點

幻覺（Hallucination）： 當資料不足時，AI 可能會「一本正經地胡說八道」。
合規地雷： 若 AI 誤將客戶個資或薪資數據作為訓練素材，並在回答其他員工問題時洩漏，將引發嚴重法律危機。

專家解決方案

導入具備 RAG（檢索增強生成） 技術的平台是關鍵。以 AltaBots.ai 為例，其支援多元資料學習（文件、資料庫、API），能確保 AI 僅在受控的知識範圍內回答，並透過即時更新機制，告別過時資訊。

行動建議： 在導入前進行全面的「資料清洗」，並設定資料存取的「最小權限原則」。

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‍AI Agent 自動化決策雖然方便，但決策過程往往不透明，企業難以追蹤或解釋 AI 的行為。當出現錯誤或爭議時，責任歸屬與風險控管將變得困難。

二、決策透明度與可控性不足：拒絕黑箱作業

傳統自動化是「寫死」的規則，錯了知道錯在哪；但 AI Agent 具有自主推論能力，其決策過程往往如同黑箱。當 AI 客服承諾了錯誤的折扣，或是 AI 分析師給出了激進的投資建議，企業該如何追溯責任？

風險痛點

不可解釋性： 無法得知 AI 為何做出該判斷。
失控風險： 缺乏人工審核機制的自動化，可能導致連鎖錯誤。

專家解決方案

企業應採用「人機協作（Human-in-the-loop）」模式。針對高風險決策（如財務核銷、法律合約），必須保留人工覆核關卡。AltaBots.ai 支援完整的決策紀錄與審查功能，讓每一次 AI 的判斷路徑都可被追蹤、可解釋，確保企業對「數位員工」擁有 100% 的掌控權。

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‍AI Agent 可能成為駭客攻擊的新目標，或因權限控管不當，誤用企業內部敏感資料，造成資安事件或商業機密外洩。

三、資安與身分安全風險：駭客的新入口

根據我們在 2025 年的實戰觀察，針對 AI 模型的「提示注入攻擊（Prompt Injection）」已成為新興資安威脅。駭客可能透過精心設計的對話，誘導 AI Agent 繞過安全機制，洩漏企業機密。

風險痛點

權限越級： AI 若擁有過高權限，可能被濫用來存取高階主管的機密文件。
惡意操控： 外部攻擊者透過對話介面竊取資料庫內容。

專家解決方案

資安防護必須從「身分」做起。選擇具備企業級資安控管的平台至關重要。AltaBots.ai 提供角色權限設定與 AI 積分管控，不僅能精準限制每位員工與 AI 的互動權限，還能透過多層次防護機制，防堵敏感資料外洩，符合 ISO 與 GDPR 等高標準資安要求。

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AI Agent 導入後，可能引發員工抗拒、流程混亂或責任歸屬不清等問題。若缺乏良好溝通與規劃，反而會降低團隊士氣與執行效率。

四、組織流程與文化衝擊：員工的抗拒心理

導入 AI 不僅是技術問題，更是「人」的問題。許多員工擔心被 AI 取代，導致在導入過程中消極配合，甚至因操作門檻過高而放棄使用，最終導致高昂的 AI 系統淪為蚊子館。

風險痛點

學習曲線陡峭： 需要寫程式才能操作的 AI 工具，難以在非技術部門推廣。
職能焦慮： 員工缺乏轉型指引，對 AI 產生敵意。

專家解決方案

降低使用門檻是提升接受度的不二法門。採用 No Code（無程式碼） 平台能讓業務、行銷等非技術人員也能輕鬆建立自己的 AI 助手。透過 AltaBots.ai 的拖拉式設計介面與「企業 AI App Store」，各部門可以像下載手機 App 一樣選用所需的 AI 工具，讓員工從「被 AI 取代」轉變為「駕馭 AI 的管理者」，大幅提升內部士氣與效率。

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‍AI Agent 若訓練資料有偏誤，可能產生不公平、歧視或違反倫理的決策，進而損害企業形象與信譽。

五、模型偏誤與倫理風險：品牌形象的潛在殺手

如果 AI Agent 的訓練資料存在歷史偏見（如性別、種族刻板印象），它在招聘篩選或客戶服務時，可能會表現出歧視行為，這對重視 ESG 的現代企業來說是致命傷。

風險痛點

品牌商譽受損： 不當的 AI 回應被截圖流傳，引發公關危機。
決策不公： 在核貸或招聘場景中產生系統性偏見。

專家解決方案

建立「AI 倫理審查委員會」，並選擇允許客製化 AI 人格的工具。AltaBots.ai 允許企業自由選擇底層 LLM 模型，並設定客製化的 AI 個性與回應風格（System Prompt），確保 AI 的每一句回應都符合企業的品牌形象與核心價值觀。

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2026 年企業 AI 趨勢觀點：權威數據佐證

根據 Gartner (July 2024) 的最新預測指出，至 2025 年，將有高達 30% 的生成式 AI 專案在概念驗證（PoC）階段就會宣告失敗並被放棄，其核心原因正是因為「信任機制與風險控管不佳」。這項數據給了企業一個明確的警示：風險管理不再只是加分項，而是 AI 專案能否存活的關鍵命脈。

此外，McKinsey 2025 年《The state of AI in 2025》調查顯示，雖然 88% 的企業已在至少一個業務功能中經常性使用 AI，但將近三分之二仍停留在實驗或 PoC 階段，只有約三分之一真正進入大規模導入。同時，有 51% 的使用 AI 組織曾經歷至少一次 AI 帶來的負面後果，其中「AI 產出不準確」是最常見的風險之一，並與隱私、合規等議題一起成為企業最積極緩解的風險類別。

專家觀點總結：從上述數據可見，市場風向已出現顯著轉變。企業已從初期「盲目追求 AI 效能」的狂熱，轉向冷靜「追求可信賴的 AI（Trustworthy AI）」。唯有建立在安全、透明基礎上的 AI Agent，才能真正為企業帶來長期的商業價值。

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