一、AI開始「做事情」，企業治理邏輯也必須跟著改變

過去企業使用生成式AI（Generative AI），最常擔心的是幻覺（Hallucination）、答案錯誤、機密資料外洩與著作權等問題。

但Agentic AI正在改變風險邊界。當AI Agent可以連接Email、ERP、CRM、企業知識庫、API甚至製造現場系統，問題就不再只是「AI說了什麼」，而進一步變成：

AI做了什麼？誰允許它做？造成後果後，誰負責？

研究已將這種變化整理為 Identity → Tool → Data → Autonomy → Human Approval → Logging → Kill Switch，並指出AI失控不能只視為模型問題，而要同時從身分、權限、架構及事件應變管理。

這與2026年台灣政策方向高度一致。

數位發展部於2026年7月7日正式訂定並生效《人工智慧風險分類框架》，核心流程不是單純把某種AI技術貼上「安全／危險」標籤，而是依序進行：

盤點應用情境 → 識別風險 → 評估風險 → 應對風險。

而且數發部明確說明，該框架是跨部會共同評估標準；實際治理仍須由各目的事業主管機關依領域特性轉化為管理規範。

這代表企業導入AI Agent時，不能只問：「這個模型準確率多少？」

更應問：「這個Agent在這個場景中能取得什麼資料、能使用哪些工具、能採取哪些行動，以及做錯一次會造成多大影響？」

這才是Risk-based AI Governance（風險導向AI治理）。

二、AI Agent進入企業後，最容易忽略的6大治理風險

風險一｜Hallucination：錯誤答案變成錯誤行動

生成式AI的幻覺本來可能只是產生錯誤文字，但如果Agent將錯誤資訊直接帶入後續Workflow（工作流程），風險就會被放大。

例如Agent錯判客戶需求，接著自動修改CRM、建立報價或寄出Email。

因此企業不能只測「回答準確率」，還要驗證：Output → Decision → Action

每一層錯誤可能造成什麼後果。

NIST的生成式AI風險管理文件也強調，AI風險應放回完整生命週期、組織目標、法規要求與實際應用情境進行管理，而不是只評估模型本身。

風險二｜Excessive Agency：AI被給了過大的權限

Agent真正危險的地方，往往不是「太聰明」，而是權限給得太多。

一個只讀取文件的Agent，與能修改ERP資料、建立採購單、寄信、執行程式的Agent，風險完全不同。

因此應套用資安既有的Least Privilege（最小權限）概念：

AI只取得完成當前任務所需要的最低權限。

研究也把Agent安全拆成身分、權限、工具、行為與中止五層，核心不是限制所有AI能力，而是確保自主性仍處於可控邊界。

風險三｜Data Leakage：AI成為新的資料外洩通道

Agent為完成工作，可能同時存取客戶資料、內部文件、Email、API與企業知識庫。

於是問題變成：AI看得到什麼？又能把資料送到哪裡？

企業因此必須把Data Classification（資料分類）、DLP（資料外洩防護）、IAM（身分與存取管理）及API權限納入Agent治理，而不能只靠Prompt提醒「不要洩漏資料」。

風險四｜Prompt Injection與工具誤用

當Agent會讀取網頁、文件、Email與外部資料時，外部內容可能同時成為不可信輸入。

因此：

AI讀得到，不代表AI應該相信；AI知道怎麼操作，也不代表AI應該被允許操作。

這正是Agent治理與一般Chatbot最大的差異之一。

企業需要把Input、Context、Tool與Action拆開控制，避免一段外部內容直接改變Agent的高風險行為。

風險五｜Accountability Gap：大家都參與，最後沒有人負責

AI供應商提供模型、IT建立系統、顧問設計流程、業務部門使用Agent。

那麼Agent做錯決策，到底誰負責？答案不應該等到事故發生才討論。

金融AI治理研究即指出，金管會《金融業運用人工智慧（AI）指引》要求建立治理及問責機制，同時關注公平、隱私、穩健安全、透明與可解釋性；高影響決策則應保留Human-in-the-Loop。

金管會正式指引也把「建立治理及問責機制」列為第一章核心要求。

因此企業應建立清楚的AI Owner、Process Owner與Risk Owner，不能把責任抽象地丟給「AI系統」。

風險六｜Logging Gap：AI做錯了，卻不知道它做過什麼

這可能是企業最容易低估的問題。如果Agent執行20個步驟後出錯，企業至少必須知道：

用了什麼模型？讀了哪些資料？呼叫哪些工具？誰核准？修改哪些資料？最後產生什麼結果？

沒有Audit Trail（稽核軌跡），就很難進行事件調查、責任判定與改善。

所以Agent治理的最後一道防線不是「希望AI不要犯錯」，而是：

即使AI犯錯，企業仍然看得見、停得下、查得到、救得回。

三、兩個實際技術應用案例：自主性越高，控制就必須越強

案例一｜製造業品質AI Agent

假設工廠建立品質異常Agent：

MES異常 → Agent讀取製程資料 → RAG搜尋SOP與歷史8D → 分析原因 → 建立改善任務。

如果Agent只是提供異常原因建議，風險相對可控。

但如果再授權它修改製程參數或判定產品放行，風險就完全不同。

因此比較成熟的設計應該是：

AI Analyze → AI Recommend → Human Approve → System Execute → Log

特別是品質放行、設備控制、安全參數等高影響工作，應設計Human-in-the-Loop及Manual Override（人工覆寫）。

這不是理論上的控制概念。Microsoft目前Agent Framework已提供Tool Approval機制，允許特定工具在真正執行前暫停，由人類核准或拒絕；Workflow orchestration同樣支援這類Human-in-the-Loop控制。

案例二｜金融客服／理賠Agent

假設AI Agent可以讀取客戶資料、保單與歷史紀錄，再產生理賠建議。

若AI只協助「整理資料」，風險相對較低；如果直接決定拒賠、核保或涉及客戶權益的重大結果，就必須提高人工監督、可解釋性與稽核要求。

研究因此提出金融Agent較適合：

Read → Analyze → Recommend → Approve → Execute → Log

尤其涉及金流、客戶資料、帳戶權限或重要系統異動，不宜給予無限制自主執行權。

這也反映一個非常重要的Agentic AI治理原則：

不是所有Action都需要人工核准，但Action風險越高，Human Oversight就應越強。

四、CCChen觀察：企業真正需要的是「可治理的自主性」

從就享知 DigiKnow × CCChen陳正健－CCChen產業觀察室持續觀察AI政策、AI治理、資安、智慧製造與企業數位轉型，我認為2026年之後企業AI成熟度應增加一項新的衡量尺度：

Governed Autonomy——可治理的自主性。

企業不能只比較誰部署最多Agent。

真正應該比較的是：

哪家公司知道AI有哪些身分、拿到多少權限、可以使用哪些工具、哪些行動需要人工核准、如何留下紀錄，以及發生異常時能不能立即中止。

因此，我會把企業AI Agent治理濃縮成一條控制鏈：

Inventory → Identity → Permission → Data → Tool → Action → Approval → Logging → Monitoring → Incident Response

第一步先建立AI Inventory（AI清冊），知道企業到底部署了哪些AI與Agent

接著建立Owner、身分及最小權限，再對資料、工具與Action分級。

高風險工具應增加Approval Gate（核准閘門）

重要行為保留Log與Trace

最後還必須把Agent事件正式納入Incident Response（事件應變）。

Microsoft現行Agent Framework甚至已把購買、退款等不可逆或敏感操作列為適合Tool Approval的情境，顯示Human-in-the-Loop正在從治理口號逐漸成為工程控制。

因此，「AI Agent犯錯誰負責？」真正的企業答案不能只有一句「最後還是人負責」。

更精確的管理問題應該是：

誰是業務Owner？誰授權Agent？

誰定義風險容忍度？誰核准高風險Action？

誰負責監控？事故後誰負責調查與改善？

這才是Accountability真正落地。

我的核心判斷是：

AI越能自主行動，企業越不能只治理模型，而必須治理整條「身分—資料—工具—權限—行動—責任」鏈。

未來成熟企業追求的不會是Maximum Autonomy（最大自主），而是Controlled、Traceable、Reversible與Accountable Autonomy——可控制、可追溯、可逆轉、可問責的自主性。

這才是Agentic AI從「技術展示」真正進入企業正式營運的分水嶺。

作者｜CCChen 陳正健

CCChen具化工與材料碩士背景，長期投入製造業品質、ISO管理及數位轉型，研究與教學聚焦AI應用規劃、生成式AI、AI治理、資安、智慧製造、淨零與跨域人才培育。於**就享知 DigiKnow「CCChen產業觀察室」**持續從產業證據、企業管理與製造現場角度，將AI趨勢轉譯成經理人可理解、可判斷、可執行的方法。

參考資料｜

1. 數位發展部。（2026年7月7日）。人工智慧風險分類框架。
2. 數位發展部。（2026年7月7日）。訂定「人工智慧風險分類框架」，並自即日生效。
3. Financial Supervisory Commission. (2024). 金融業運用人工智慧（AI）指引。
4. Autio, C., Schwartz, R., Dunietz, J., Jain, S., Stanley, M., Tabassi, E., Hall, P., & Roberts, K. (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST AI 600-1). National Institute of Standards and Technology.
5. National Institute of Standards and Technology. (2026). AI Risk Management Framework.
6. Microsoft. (2026). Using function tools with human-in-the-loop approvals. Microsoft Learn.
7. Microsoft. (2026). Human-in-the-loop with Agent Framework workflows. Microsoft Learn.
8. 
   

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