面向管理者、IT 與資料負責人的指南。了解可見風險，共同定義 Private AI 範圍。
Private AI 是企業定義資料邊界、使用者、模型及部署的方法。隱私來自架構與營運，而非產品名稱。
本地 LLM 在選定電腦或伺服器執行推論。模型靠近資料有助定義處理路徑，但 OCR、嵌入及日誌服务仍需個別檢查。
RAG 檢索相關資訊並作為產生答案的情境。企業 RAG 加入權限、版本及稽核要求，使檢索使用提問者獲准知識。
Shadow AI 是企業核准或可見範圍之外的 AI 使用。風險取決於資料、工具、帳戶及合約，並不代表所有公共 AI 不安全。
資料控制涵蓋原文、分塊、嵌入、索引、快取、答案及日誌。明確位置、權限、刪除與還原。
AI 紀錄應說明誰何時用哪些資料與模型做什麼、誰可審查。平衡必要證據與日誌敏感資訊。
依來源、版本及負責人整理核准 AI 知識。內部文件不代表所有員工可存取。
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依企業需求設計資料邊界
第 14 頁 · 第 8.2 條 · 範例版本
所示能力為設計概念，使用前需確認範圍並測試實作。本示範未連接真實 AI 或客戶資料。
裝置記住語言與同意。分析為選用，不接收表單文字或評估答案。可於頁尾變更。