讓全公司都能建 AI 代理，但 IT 不失控——Writer 用 Amazon Bedrock 原生整合解開企業兩難的秘訣

DIGITIMES / 台北
2025-12-30 00:00:00

一家金融服務公司的 CIO 正面臨兩個完全矛盾的壓力。業務部門不斷要求加速 AI 應用的部署——行銷團隊想要內容生成代理、客服中心需要自動化回應系統、法務部門希望合約審查助理、風險管理團隊要求即時異常偵測工具。每個部門都看到了生成式 AI 的潛力，也都有急迫的業務需求。但與此同時，資訊安全長 (CISO) 卻在董事會上提出嚴厲警告：如果沒有適當的控制機制，散落各部門的 AI 工具可能成為資料洩漏的途徑、合規審計的黑洞、以及品牌聲譽的隱患。一個實際案例是，行銷部門自行建立的內容生成工具意外使用了包含客戶個資的訓練資料，差點觸發 GDPR 違規；另一個部門的 AI 助理則在沒有適當審查的情況下，生成了可能誤導投資人的財務預測內容。CIO 陷入了兩難：如果嚴格管控，會扼殺創新並讓業務部門抱怨 IT 成為阻礙；如果放手讓各部門自行開發，則可能造成難以收拾的安全和合規災難。這個困境不是個案，而是當前幾乎每個企業都在面對的現實問題——如何在「AI 民主化」與「集中管控」之間找到平衡？Writer 與 Amazon Web Services (AWS) 的最新合作，正是為了解決這個看似無解的企業兩難。

企業 AI 民主化的隱藏代價：為什麼「讓每個人都能建 AI」會變成 IT 噩夢

「AI 民主化」是過去兩年科技產業最熱門的口號之一。這個概念的核心訴求很吸引人：讓組織中的每個人——不只是資料科學家或工程師——都能利用 AI 工具來提升生產力。市場行銷人員可以用 AI 生成廣告文案、人力資源專員能透過 AI 篩選履歷、業務代表使用 AI 分析客戶需求、財務分析師借助 AI 建立預測模型。這些應用確實創造了價值，許多企業也看到了員工生產力的顯著提升。但隨著 AI 工具的普及，IT 部門開始發現一個嚴重的問題：失控的工具擴散 (tool sprawl)。

具體來說，這種失控表現在三個層面。第一個是模型選擇的混亂。不同部門可能選擇不同的 AI 供應商和模型——行銷部門使用某個熱門的內容生成工具、客服團隊採用另一家的對話 AI、工程團隊則偏好開源模型。這些模型各有優缺點，但問題在於它們的安全特性、資料處理方式、以及合規認證都不相同。IT 部門發現自己需要評估和監督數十個不同的 AI 服務，每個服務都有自己的使用條款、資料駐留政策、以及安全漏洞報告機制。這種複雜度迅速超出了大多數企業的管理能力。

第二個層面是資料存取權限的失控。AI 工具的價值很大程度上取決於它能存取什麼資料。一個行銷內容生成工具如果能讀取過去成功案例的資料庫，就能產生更有針對性的文案；一個客服 AI 如果能查詢客戶的完整互動歷史，就能提供更個人化的服務。但這也意味著這些 AI 工具需要存取敏感資料——可能包括客戶個資、商業機密、或受監管的財務資訊。當每個部門都在建立自己的 AI 工具時，誰來確保這些工具只存取它們「應該」存取的資料？誰來防止一個行銷 AI 意外讀取到財務預測資料？誰來追蹤哪些敏感資訊被哪些 AI 處理過？傳統的存取控制機制 (Access Control) 是為人類使用者設計的，面對可能每秒發出數百次資料請求的 AI 代理，這些機制往往力不從心。

第三個層面是治理政策的碎片化。大型企業通常會有詳細的 IT 治理政策——例如規定哪些資料可以儲存在雲端、哪些必須保留在本地；哪些資訊可以傳送到海外、哪些必須留在特定司法管轄區；哪些內容可以公開分享、哪些屬於商業機密。但當業務部門自行採用 AI 工具時，這些政策往往被忽略或誤解。一個常見的場景是：某個部門為了「提升效率」，將包含客戶資料的文件上傳到公開的 AI 服務進行分析，完全沒有意識到這可能違反資料保護法規。另一個問題是不同 AI 工具之間的政策不一致——某個內部開發的工具有嚴格的輸出審查機制，但從外部供應商採購的工具可能完全沒有這類控制。

這些問題的根本原因是：開發的民主化速度遠超過治理機制的建立速度。過去，當只有 IT 部門能開發應用程式時，所有系統都經過統一的審查、測試、和部署流程。但現在，配備無程式碼 (no-code) 或低程式碼 (low-code) AI 工具的業務人員可以在幾小時內建立並部署一個 AI 代理，完全繞過 IT 部門的監督。調查顯示，許多企業的 IT 主管根本不知道組織內實際運行著多少個 AI 工具，也無法掌握這些工具的資料流向和風險等級。這種「影子 AI」 (Shadow AI) 現象，正是「讓全公司都能建 AI 代理」的隱藏代價。

Amazon Bedrock 原生整合：打破模型選擇與安全管控的矛盾

Writer 與 AWS 合作推出的解決方案，核心在於將模型選擇的彈性與安全管控的一致性結合在單一平台。透過 Writer 平台與 Amazon Bedrock 的原生整合，企業獲得了一個看似矛盾但實際可行的能力：業務團隊可以自由選擇最適合他們需求的 AI 模型，而 IT 團隊則能在所有模型上套用統一的安全政策和監控機制。

這種整合的第一個關鍵優勢是多供應商模型存取的統一介面。Amazon Bedrock 本身就是一個模型市場，提供來自 Anthropic、Meta、Mistral AI、Cohere、AI21 Labs、以及 Amazon 自己的 Nova 系列等多家頂尖 AI 公司的模型。Writer 的整合讓企業客戶能夠直接從 Writer AI Studio 中存取這些模型，無需在多個供應商之間切換介面或管理多套憑證。更重要的是，如果企業已經透過 Amazon Nova Forge 或其他方式訓練了自己的客製化模型，這些模型也能夠無縫整合到 Writer 平台中。這意味著企業可以建立一個混合策略：針對通用任務使用成本效益高的公開模型、針對特定領域使用客製化模型、針對需要最高準確度的關鍵任務使用最先進的大型模型——而所有這些選擇都在同一個開發環境中進行。

第二個關鍵優勢是 **Amazon Bedrock Guardrails 的自動套用**。Guardrails 是 Bedrock 提供的一套內建安全機制，能夠在模型生成內容之前和之後執行多層檢查。例如，Guardrails 可以配置為：阻擋任何包含個人識別資訊 (PII) 的輸入或輸出、拒絕生成可能涉及仇恨言論或暴力內容的回應、強制為所有生成的內容標註「AI 生成」標籤、限制輸出的長度或格式以符合企業規範、或要求所有財務預測必須包含免責聲明。在 Writer 與 Bedrock 的整合中，這些 Guardrails 不需要在每個 AI 代理中單獨配置，而是在平台層級統一定義，然後自動套用到所有使用 Bedrock 模型的應用。這確保了即使業務人員使用無程式碼工具快速建立新的 AI 代理，這些代理仍然自動遵守企業的安全政策。

第三個優勢是統一的可觀測性框架。Writer 的可觀測性工具能夠追蹤每個 AI 互動的完整生命周期：誰啟動了請求、使用了哪個模型、輸入了什麼提示、模型生成了什麼回應、是否觸發了任何 Guardrails 規則、使用者是否接受了生成的內容。這些資料整合到統一的儀表板中，讓 IT 團隊能夠獲得企業 AI 使用的全景視圖 (panoramic view)。更重要的是，這個可觀測性框架不僅涵蓋 Bedrock 模型，也包括 Writer 自己的 Palmyra 系列模型，以及任何透過平台存取的外部模型。這種跨模型的統一可見性是解決「影子 AI」問題的關鍵——IT 部門終於能夠看到組織內所有的 AI 活動，無論它們使用什麼底層模型。

這種整合也解決了「模型鎖定」 (model lock-in) 的問題。許多企業擔心如果大量投資於特定供應商的模型，未來會難以切換到更好或更便宜的替代方案。Writer 與 Bedrock 的架構設計本質上就是「供應商中立」的——企業可以根據效能、成本、或新功能的出現，靈活調整模型組合，而不需要重寫應用程式碼或重新訓練內部團隊。這種彈性讓企業能夠持續追求最佳的模型選擇，而不會被早期的技術決策所束縛。

統一治理框架：無程式碼工具與正式開發的同一套規則

Writer 平台的一個獨特設計是它同時提供無程式碼 (no-code) 和專業程式碼 (pro-code) 開發工具，並且確保兩者都在同一個治理框架下運作。這個設計直接回應了企業 AI 民主化的核心挑戰：如何讓非技術人員也能建立 AI 應用，同時又不會創造治理上的盲點？

無程式碼工具的價值在於降低了 AI 應用開發的門檻。Writer AI Studio 的視覺化介面讓行銷人員、客服主管、或業務分析師可以透過拖放元件、填寫表單、以及自然語言描述，就能建立功能完整的 AI 代理。例如，一個客服主管想要建立一個「常見問題自動回應代理」，他只需要：選擇一個預訓練的對話模型、上傳公司的 FAQ 文件作為知識來源、配置代理應該如何處理無法回答的問題 (例如轉給人工客服)、以及設定部署的管道 (例如整合到 Slack 或網站聊天視窗)。整個過程不需要寫一行程式碼，也不需要理解機器學習的技術細節。這種可及性 (accessibility) 正是 AI 民主化的承諾。

但無程式碼工具的風險在於，它們可能繞過企業既有的開發和審查流程。在傳統軟體開發中，程式碼需要經過版本控制、同儕審查 (peer review)、安全掃描、以及測試階段才能部署到生產環境。無程式碼工具如果沒有適當設計，可能讓使用者直接跳過這些關卡，創造出未經審查的「野生」應用程式。Writer 的解決方案是將治理機制嵌入到無程式碼開發流程的每一個步驟。

具體來說，當一個業務人員使用無程式碼工具建立 AI 代理時，系統會自動執行幾層檢查。首先，資料來源驗證：系統會檢查使用者上傳的文件或連接的資料庫是否包含敏感資訊，如果偵測到個人資料或機密內容，會觸發警告並要求額外的審批。其次，模型選擇限制：根據使用者的角色和部門，系統會限制他們可以選擇的模型範圍——例如，行銷部門可能只能使用經過內容安全審查的模型，而不能存取專為程式碼生成設計的模型。第三，輸出審查規則：系統會根據代理的用途自動套用適當的 Guardrails——例如，面向客戶的代理必須啟用「有害內容過濾」和「品牌一致性檢查」。

對於需要更多控制和客製化的場景，Writer 也提供專業程式碼開發工具。開發人員可以使用 Python SDK 或 API 來建立複雜的多代理工作流程、整合企業內部系統、或實作特殊的商業邏輯。關鍵在於，無論是透過無程式碼工具還是專業程式碼建立的代理，都會經過同樣的治理管線 (governance pipeline)。這個管線包括：

代理註冊與分類：每個新建立的代理都必須註冊到中央目錄，並標記其用途、資料來源、以及風險等級。
自動合規檢查：系統會根據代理的分類，自動檢查它是否符合相關的法規要求 (例如 GDPR、HIPAA、或金融服務業的特定規範)。
核准工作流程：高風險的代理 (例如會存取客戶財務資料的代理) 需要經過 IT 或安全團隊的明確核准才能部署；低風險的代理可能自動核准但仍會被記錄。
持續監控：部署後的代理會被持續監控，任何異常行為 (例如突然的大量資料存取或觸發 Guardrails 的頻率異常增加) 都會觸發警報。

這種統一治理框架的優勢是雙重的。對業務團隊來說，他們不會感受到過度的限制——大多數情況下，他們可以自由建立和部署 AI 代理，審批流程只在必要時介入。對 IT 團隊來說，他們獲得了完整的可見性和控制權——即使有數百個代理在運行，他們也能確保每一個都符合企業標準。這正是「讓全公司都能建 AI 代理，但 IT 不失控」的實現路徑。

代理監督套件：從核准到生產的完整生命周期控制

Writer 新推出的代理監督與編排套件 (Agent Supervision and Orchestration Suite) 是實現企業級 AI 治理的核心工具。這個套件不只是事後監控工具，而是涵蓋代理完整生命周期的控制中心——從設計階段的審查、部署前的核准、運行中的即時監控、到問題發生後的根因分析。

套件的第一個核心功能是集中式代理核准 (Centralized Agent Approval)。在許多企業中，AI 代理的部署決策是分散的——每個部門各自決定要部署什麼代理，IT 部門往往是在事後才發現。Writer 的監督套件改變了這個流程：所有代理在部署到生產環境之前，都必須經過一個標準化的核准流程。這個流程是可配置的——企業可以根據風險等級設定不同的核准路徑。

例如，一個典型的核准工作流程可能是：

低風險代理 (例如內部文件摘要工具)：自動核准，但通知 IT 團隊並記錄到審計日誌
中風險代理 (例如客服自動回應系統)：需要業務主管和 IT 安全團隊的雙重核准
高風險代理 (例如自動化信用評估系統)：需要經過完整的安全審查、合規評估、以及高階管理層的核准

核准過程中，審查者可以看到代理的完整規格：它使用哪個模型、存取哪些資料來源、套用了哪些 Guardrails、預期的使用量、以及開發者提供的測試結果。審查者也可以要求修改——例如要求加強資料過濾、縮小存取權限、或增加額外的監控指標。這種透明化的審查流程確保了決策的可追溯性，也讓風險在代理上線前就被識別和緩解。

第二個核心功能是全域防護機制 (Global Guardrails)。除了模型層級的 Guardrails (由 Amazon Bedrock 提供)，Writer 的監督套件還允許企業定義跨代理的全域規則。這些規則可能包括：

敏感資訊保護：任何代理都不得輸出包含信用卡號、身份證號、或其他法規定義的敏感資訊
品牌一致性：所有面向客戶的代理必須使用統一的語調和免責聲明
成本控制：單一代理每小時的推論次數不得超過設定上限 (防止失控的資源消耗)
地理限制：某些代理只能在特定國家或地區運行 (符合資料駐留要求)
時間窗口：部分代理只能在特定時間運行 (例如只在工作時間提供服務，減少非必要的運算成本)

這些全域規則會自動套用到所有代理，無論它們是如何建立或由誰管理。如果某個代理違反了全域規則，系統會立即暫停該代理並通知相關人員。這種「預設安全」 (secure by default) 的架構大幅降低了人為疏忽導致的風險。

第三個核心功能是詳細的行為可見性 (Detailed Behavioral Visibility)。監督套件提供了多層次的可觀測性儀表板：

組織層級視圖：顯示所有代理的使用統計、成本分佈、以及風險熱點
部門層級視圖：讓各部門主管看到他們團隊建立和使用的代理效能
代理層級視圖：深入單一代理的詳細日誌，包括每次互動的輸入輸出、觸發的規則、以及使用者反饋
使用者層級視圖：追蹤個別使用者如何與代理互動，識別異常使用模式

這些儀表板不只是靜態報表，而是支援即時警報和主動通知。例如，如果某個代理的錯誤率突然上升 (可能是模型品質問題或資料來源變更導致)、如果某個使用者頻繁觸發 Guardrails (可能是惡意嘗試繞過限制)、或如果某個部門的 AI 使用成本超出預算——系統都會立即發送警報給相關負責人。這種主動監控讓問題能夠在造成嚴重影響前就被發現和處理。

第四個功能是事後分析與持續改進。當代理發生問題時 (例如產生不當內容、洩漏敏感資訊、或提供錯誤建議)，監督套件提供完整的審計追蹤 (audit trail)。調查人員可以回溯到問題發生時的確切狀態：當時的輸入是什麼、模型的推論過程、哪些規則被觸發或未被觸發、以及最終的輸出。這種詳細的追蹤能力不僅對合規審計至關重要，也是持續改進的基礎——團隊可以分析歷史事件，識別系統性問題，並優化 Guardrails 和工作流程。

互通性優勢：與既有安全與可觀測性工具的無縫整合

企業通常已經投資了大量的安全和可觀測性工具——可能包括 Splunk、Datadog、New Relic、Dynatrace 等監控平台，以及 ServiceNow、Jira、PagerDuty 等事件管理系統。Writer 監督套件的設計理念是整合而非取代這些既有投資。

透過標準的 API 和預建的整合連接器，Writer 能夠將 AI 代理的可觀測性資料推送到企業既有的監控平台。這意味著 IT 團隊不需要學習新的介面或切換到不同的工具——他們可以在習慣的 Splunk 儀表板上看到 AI 代理的日誌、在 Datadog 中監控代理的效能指標、在 ServiceNow 中管理代理相關的事件工單。這種整合也確保了 AI 治理與既有的 IT 治理流程無縫對接。

例如，當 Writer 監督套件偵測到某個代理觸發了安全警報 (例如嘗試存取未授權的資料)，它可以自動在 ServiceNow 中建立一張事件單，指派給相關的安全團隊成員，並按照企業既有的事件回應流程處理。如果警報嚴重性達到一定等級，系統也可以透過 PagerDuty 呼叫值班人員。這種自動化的整合確保了 AI 相關的安全事件能夠獲得與傳統 IT 事件相同等級的重視和處理速度。

Writer 也支援與 Amazon CloudWatch 和 AWS CloudTrail 的深度整合。所有 AI 代理的活動都會自動記錄到 CloudTrail (提供完整的審計追蹤)，效能指標會推送到 CloudWatch (支援自定義警報和儀表板)。對於已經標準化使用 AWS 監控工具的企業，這種原生整合提供了一致的可觀測性體驗。

互通性的另一個重要面向是資料可攜性 (data portability)。Writer 確保所有透過監督套件收集的資料都能以標準格式匯出——無論是 JSON、CSV、或其他常見格式。這意味著企業可以將 AI 使用資料整合到既有的商業智慧 (BI) 系統中，進行自定義的分析和報告。例如，財務團隊可能想要分析 AI 使用成本與業務產出的關係、合規團隊可能需要生成監管機構要求的季度 AI 活動報告、或產品團隊想要研究哪些類型的 AI 應用最受員工歡迎。

這種開放的資料架構也為未來的擴展提供了彈性。隨著 AI 治理最佳實踐的演進，企業可能會採用新的分析工具或合規框架。Writer 的設計確保了這些新工具能夠輕鬆整合，而不會被鎖定在特定的監控生態系統中。

解開兩難：讓創新與控制並存的企業 AI 新範式

Writer 與 Amazon Bedrock 的整合，以及全新的代理監督套件，共同實現了一個看似矛盾的目標：真正的 AI 民主化，但沒有失控的風險。這不是透過限制來達成，而是透過智慧的架構設計——讓安全和治理機制嵌入到開發流程的每一層，而不是作為事後的檢查點。

從業務團隊的角度看，他們獲得了前所未有的自主權和敏捷性。無程式碼工具讓他們能夠快速將想法轉化為實際運行的 AI 代理，多模型選擇確保他們能找到最適合特定任務的工具，而簡化的核准流程意味著低風險的創新可以幾乎立即實現。這種環境鼓勵實驗和創新——團隊不會因為擔心 IT 阻礙而放棄嘗試新的 AI 應用。

從 IT 團隊的角度看，他們不再需要在「完全開放」和「完全封鎖」之間二選一。統一的治理框架提供了細粒度的控制——允許大部分創新自由進行，同時確保關鍵的安全邊界不被跨越。全域 Guardrails 提供了安全網，即使某個代理的開發者犯了錯誤或疏忽了某項規則，系統層級的保護仍然能夠防止災難發生。而完整的可觀測性讓 IT 團隊能夠快速識別和解決問題，而不是在事後才發現已經造成的損害。

這種平衡的實現依賴於三個關鍵設計原則。第一個是預設安全 (secure by default) ——安全不是選項而是內建。第二個是漸進式審查 (progressive review) ——風險越高的應用需要越嚴格的審查，但低風險的創新不應該被不必要地延遲。第三個是統一但不單一 (unified but not monolithic)——治理是統一的,但實作可以是多樣的,企業可以選擇最適合的模型和工具,而不會因此犧牲控制力。

對於正在規劃或擴展企業 AI 策略的組織,Writer 與 AWS 的解決方案提供了一條清晰的路徑：你不需要在創新速度和安全控制之間妥協,也不需要建立龐大的 IT 團隊來手動監督每個 AI 專案。透過正確的平台選擇和架構設計,「讓全公司都能建 AI 代理」與「IT 不失控」可以同時實現。這不是烏托邦的願景,而是已經在實踐中被驗證的現實。

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參考資料：

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