個資法上路 文件該如何管控
個資法上路 文件該如何管控

隨著科技發展日新月異、網路普及化,個人資料在未被告知的情況下遭外洩及盜賣,並被非法使用的頻率與數量,有節節升高的趨勢,造成當事人的困擾與損害,但礙於原有法令的不完整,受害人常常求助無門,為了維護個人資料、防範個資外洩衍生之犯罪行為。

個人資料保護法已於2012年10月1號上路,進日來的種種個資被公怖的報導顯示出,企業與政府並未完全的準備好。

企業面對個資法時代的來臨,因應方式不外乎對個資法條文的認知宣導及教育、個人資料檔案的清查盤點、建立適當的安控管理和稽核機制、管理和稽核流程的不斷改善等,以符合個資法要求,達到事前防範、事後減少損害與訴訟的目的。

個資法施行細則條文中明列必須要有「適當安全維護措施」,也因此企業對建置文件安控的需求與意識開始抬頭。有鑑於此,有媒體針對個資保護議題做了一項調查,發現在許多企業資訊主管的心中,最有可能造成個資外洩的對象,不是從外部做惡意竊取的駭客,反而是內部的員工,因此在做個資防護與控管的規劃導入時,能夠防止內部資料外洩的DLP系統就一躍成為主管們的第一優先考量。

文件保護與權限控管需兼顧
為了滿足企業對文件保護與控管的需求,必須結合兩大技術,分別為加密技術和DRM技術。加密採用RSA, AES對稱金鑰和非對稱金鑰加密技術混合運用的方式,將需要保護的文件加密起來,被准予的使用者才可以開啟加密文件,不相關的使用者則無法開啟加密文件;再使用DRM(Digital Rights Management)技術去針對每份文件可以做到不同使用者分別授與不同使用權限,權限可細分為讀、印、存、寫、截圖和閱讀期間等,透過不同權限的授與,讓有權利對資料內容做處理運用的使用者,獲得較大的操作權限。

分層管理,下放權限

部門文件多,管理者為了文件的控管與權限疲於應付,一套好的文件安控系統,在管理上也必須要有一定的彈性與便於控管的機制。系統中有一個最高權限的管理者,可將最高管理者的權限下放給各部門主管,讓他們去當所屬部門的管理者,分擔最高管理者的責任,另一方面,由於對其部門較為熟悉,更清楚要如何制定和管理文件政策、要授權多大權限給其下使用者、並可即時稽核文件使用狀況,達到分層管理的目的。

對於文件政策的防患未然與亡羊補牢可同時進行

每份加密文件都有一份專屬的文件政策,記錄可以開啟這份文件的使用者,以及開啟後的操作權限。當發現使用者試圖或有可能做洩密的行為時,管理者可隨時回收或更改權限,降低資料外洩造成的損害。

完整事件記錄,提供稽核查詢

個資法施行細則第12 條中,要求把個資文件的使用紀錄、軌跡資料進行保存。這個步驟,首先可以確保所有的個資控管環節之落實,其次也能做到個資文件流向的事後舉證,在萬一意外發生時得以進行自保。

另外,不管是管理者或是使用者,在系統上從登入、登出到使用文件的操作行為,包括不合法的使用狀況,以及對文件政策的修改,都會被詳細的記錄下來,提供企業做為稽核的依據,也可以用來過濾不安全的使用者,立即採取必要措施,倘若發生資料外洩,亦能透過事件記錄在最短時間找出原因和對象。

關鍵字: #隱私與資安
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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