一句話說明

不是所有公司資料都不能貼，也不是所有平台都一樣危險。關鍵是先搞清楚資料的敏感等級，再選對平台和版本。

為什麼這件事需要一套流程

飛飛在企業培訓中最常聽到兩種極端反應。

一種是「我們公司禁止使用任何 AI 工具」，結果員工偷偷用個人帳號處理公司資料，風險反而更大。這就是 Shadow AI 問題——你看不到的 AI 使用，比你管得到的 AI 使用危險得多。禁令只是把問題從「可見」變成「不可見」。

另一種是「大家自己決定要不要用」，結果有人把客戶合約、薪資表、系統密碼全部貼進免費版 ChatGPT。飛飛真的看過有人把整個 .env 檔案（裡面有資料庫密碼和 AWS Access Key）貼進去請 AI debug。

這兩種做法都有問題。你需要的是一套判斷流程，讓每個員工在遇到「這個可以貼嗎？」的時候，能快速做出正確決定。

三步驟判斷流程

第一步：確認資料等級

把你要貼進 AI 的內容，對照公司的資料分類政策。如果公司還沒有分類政策，用以下四級框架：

公開等級：已經對外發布的資訊。公司官網內容、公開的產品文件、已發布的新聞稿、公開的 API 文件。這些可以使用任何 AI 平台，因為這些資訊本來就是公開的。

內部等級：公司內部流通但不對外公開的資訊。會議紀錄（不含敏感決策）、內部流程文件、一般性的工作郵件、內部培訓資料。這些可以使用公司核准的 AI 平台（通常是 Team 或 Enterprise 版本）。洩漏不會造成直接損失，但可能讓競爭對手了解你的運作方式。

機密等級：洩漏會造成公司損失的資訊。客戶名單與聯絡資料、未公開的財務數據、產品路線圖、合約條款、尚未公開的產品功能規劃、內部報價單。這些只能使用企業版 AI 或本地部署的模型。洩漏可能導致客戶流失、商業優勢喪失、或法律問題。

限制等級：法規或合約特別保護的資訊。客戶的身分證字號和信用卡號、員工薪資和個資、醫療紀錄、法律訴訟文件、系統密碼和 API Key、加密金鑰、受保密協議（NDA）約束的資訊。這些不應該使用任何雲端 AI 服務——即使是企業版。處理這類資料需要本地部署的 AI 模型或完全不用 AI。

第二步：選擇正確的平台版本

不同版本的 ChatGPT 在資料處理上有顯著差異。選錯版本可能讓你以為安全但其實不安全。

ChatGPT 免費版和 Plus 版：預設會用對話內容改善服務（包含可能用於訓練）。雖然可以手動關閉（Settings → Data Controls → Improve the model），但你沒辦法確認每個員工都有正確設定。只適合處理公開等級的資料。

ChatGPT Team（每人每月約 $25-30）：不會用對話內容訓練模型，提供團隊管理後台，管理員可以統一設定。適合處理公開和內部等級的資料。資料保留 30 天後刪除。

ChatGPT Enterprise（需聯繫業務）：不訓練、SOC 2 Type II 合規、SSO/SCIM 整合、管理員控制台、資料不會與其他客戶混合。加密傳輸和靜態加密。適合處理到機密等級的資料。

Claude 的版本差異：Claude API 和 Team/Enterprise 版本不會用資料訓練模型。claude.ai 免費版的資料處理政策需要確認最新版本。企業版可透過 Amazon Bedrock 或 Google Vertex AI 使用，享有這些雲端平台的合規保證。

Gemini 的版本差異：Google Workspace 的 Gemini 功能遵循 Workspace 的企業資料處理政策（不用於訓練），但免費版 Gemini 的政策不同。Google 的資料處理政策因產品和方案而異，比較複雜——使用前確認你使用的具體版本的條款。

第三步：執行前的最後檢查

即使資料等級和平台都對了，貼入前再做三件事：

移除不必要的識別資訊。如果你要請 AI 分析銷售數據，把客戶名稱換成代號（客戶 A、客戶 B），不影響分析結果但大幅降低洩漏風險。把日期模糊化（「上季度」取代「2026Q2」）、地點泛化（「北部分公司」取代「台北市信義區某某路 123 號」）。

確認內容沒有夾帶其他敏感資訊。一封看起來普通的郵件裡可能包含客戶的手機號碼、內部系統的 URL、或其他人的個資。一份技術文件裡可能包含 API endpoint、測試環境的 IP 位址、或內部工具的帳號。在貼之前花 30 秒掃一遍。

確認這個任務用 AI 處理是合理的。有些任務用 AI 處理的風險遠大於效率提升——例如用 AI 寫法律意見書（可能有嚴重的法律責任問題）、做醫療診斷建議（涉及人身安全）、或處理涉及國家安全的資訊。

絕對不能貼的東西

不管用哪個版本的 AI，以下內容不應該出現在任何雲端 AI 服務中：

密碼、API Key、SSH 金鑰、任何認證憑證。飛飛看過有人把 .env 檔案整個貼進 ChatGPT 請 AI debug，裡面有資料庫密碼、AWS Access Key、第三方 API Token。這些憑證一旦洩漏，攻擊者可以直接存取你的系統。即使 AI 服務承諾不保留，傳輸過程中的風險仍然存在。

客戶的完整個資（身分證字號、信用卡號、銀行帳號）。即使是 Enterprise 版本，這類資料的處理通常需要額外的法律審查。台灣個人資料保護法對個資的收集、處理和利用有嚴格規範，把個資傳到第三方 AI 服務可能構成違法。

未公開的財務報告和併購資訊。這涉及證交法的內線交易規範。如果你是上市公司的員工，把未公開的財報數據貼進 AI，這個行為本身可能就有法律問題——不管 AI 有沒有洩漏。

正在進行的法律訴訟文件。律師與客戶之間的保密特權（Attorney-Client Privilege）可能因為將文件上傳到第三方服務而喪失。一旦喪失，對方律師可以要求揭露這些文件。

原始碼中的安全機制。加密演算法的實作細節、認證流程的程式碼、權限控制的邏輯——這些如果被看到，攻擊者可以找到繞過的方式。

通常可以安全使用的情境

用公開資訊請 AI 幫忙整理格式、翻譯、或產生摘要。例如把公司官網的產品說明貼進去，請 AI 翻譯成英文。

用已經脫敏的資料做分析。把「王大明，0912-345-678，台北市大安區某某路」換成「客戶 A，電話 XXX，台北市」。保留分析需要的結構，移除識別個人的資訊。

請 AI 幫忙撰寫一般性的商業郵件、提案大綱、會議議程。這些通常不包含敏感資訊。但要注意——如果你在 prompt 中加了「針對 XX 客戶」「根據上次跟 XX 公司的會議」，那就帶入了具體的商業關係資訊。

用 AI 解釋技術概念、debug 公開函式庫的程式碼、產生範例程式碼。只要你貼進去的程式碼不包含公司的商業邏輯或安全機制。

草擬標準化文件。請 AI 幫忙寫 SOP 的初稿、產出表格模板、格式化文件——只要初稿中不包含實際的敏感資料。

如果公司還沒有 AI 使用政策

很多中小企業還沒有正式的 AI 使用政策。如果你的公司是這種情況，在政策制定之前，個人可以遵循的原則：

問自己一個問題：「如果這段內容明天出現在 Google 搜尋結果的第一頁，會怎樣？」如果答案是「沒什麼影響」，那大概可以安全使用。如果答案是「會出大事」，那就不要貼。

跟主管談。不需要等到公司發布正式政策，跟你的直屬主管聊一下「我們部門用 AI 的底線在哪裡」，至少達成一個部門層級的共識。

紀錄你的使用方式。記錄你用了哪些 AI 工具、處理了什麼類型的資料。當公司開始制定政策時，這些紀錄是有價值的輸入。

安全與限制

這套流程假設公司已經有基本的資料分類政策。如果你的公司還沒有，建議先建立資料分類制度再開放 AI 使用。沒有分類就沒有判斷的依據。

判斷流程無法涵蓋所有情境。當你不確定的時候，預設選擇是「不貼」，然後向主管或資安團隊確認。寧可多問一次，不要事後才發現有問題。

員工的安全意識是最大的變數。流程再好，如果員工不理解為什麼要這樣做，他們會找方法繞過。培訓的重點在於讓員工理解風險——「你把客戶的信用卡號貼進 ChatGPT，等於把它交給了一個你不認識的第三方」——而不是只列一堆禁止事項。

即使使用企業版 AI，也無法保證零風險。平台可能遭到入侵、員工可能截圖外洩、AI 的回應可能在其他人的螢幕上被看到。資安是多層防護，AI 使用政策只是其中一層。

AI 平台的政策會變。OpenAI、Anthropic、Google 的資料處理政策會更新。建議每季度檢查一次你使用的平台的最新政策，確認是否有變動。

知識檢測

讀完文章後，測試一下你對這個主題的理解。

常見問題

我們公司很小，買不起 Enterprise 版本怎麼辦？

ChatGPT Team（$25-30/人/月）或 Claude Team 是比較經濟的選擇。如果預算更有限，可以要求員工使用免費版時關閉訓練選項，並且只處理公開等級的資料。對於真正敏感的需求，考慮使用本地部署的開源模型（如 Ollama + Llama），完全不需要把資料送到雲端。

員工用個人帳號的 ChatGPT 處理公司資料怎麼辦？

這是 Shadow AI 的典型場景。用禁令處理效果有限，更好的做法是提供公司核准的替代方案，讓員工沒有理由使用個人帳號。同時在 AI 使用政策中明確規定，公司資料不得使用個人帳號處理。如果發現有人這麼做，處理方式和處理「員工用個人郵件傳輸公司文件」是一樣的。

把程式碼貼進 AI 算不算洩漏公司資料？

要看程式碼的性質。公開的開源專案程式碼沒有問題。公司內部的專有程式碼，特別是包含商業邏輯、演算法、或安全機制的部分，應該視為內部或機密等級。使用 .copilotignore 或 .cursorignore 可以排除特定檔案，避免 AI 工具自動讀取敏感程式碼。

ChatGPT 的「Temporary Chat」模式是否安全到可以處理機密資料？

Temporary Chat 不會儲存對話紀錄，也不會用於訓練。但 OpenAI 仍然可能保留對話最多 30 天用於安全審查和防止濫用。它比一般模式好，但處理機密或限制等級的資料，建議使用 Enterprise 版本或本地部署。

我們需要制定正式的 AI 使用政策嗎？

是的。即使只是一頁的簡要政策，也比沒有好。政策至少要包含：核准的 AI 工具清單、資料分級對應的使用規則、禁止行為清單、違規處理方式。沒有政策的情況下，每個員工自行判斷的標準不一樣——有人很謹慎、有人很隨意——這種不一致本身就是風險。

如果公司已經有資安政策，需要另外寫 AI 政策嗎？

建議寫。現有的資安政策通常涵蓋資料分類和存取控制，但不會具體提到 AI 工具的使用規則。AI 使用政策可以作為現有資安政策的補充，專門處理「什麼資料可以用什麼版本的 AI 工具處理」這個問題。

相關文章

  • ChatGPT、Claude、Gemini 隱私設定比較
  • AI 使用政策範本
  • Shadow AI 管理指南
  • 企業 AI 導入第一份使用政策

參考資料

  • OpenAI Enterprise Privacy（openai.com/enterprise-privacy）
  • Anthropic 商業條款（anthropic.com/commercial-terms）
  • 台灣個人資料保護法（全國法規資料庫）