代理式 AI 時代？AI 熱潮下的資安風險警示
從財會與內控視角看代理式 AI 的信任、責任與風險控管

代理式 AI 正從「提供建議」進化為能自主規劃、跨系統執行任務的「行動者」，也使風險從回答錯誤擴大至資料外洩、誤觸行動及責任歸屬不清。企業應透過風險分級、最小權限、人工核准及完整留痕，兼顧 AI 效率與治理安全。

摘要

• 代理式 AI 改變的不只是技術，而是企業治理模式
• 資安風險從內容錯誤延伸至實際行動與責任問題
• 治理關鍵在建立「可控、可核准、可追蹤」機制

一、導言：AI 熱潮之後，為何開始談代理式 AI？

過去兩年，企業談 AI，多半還是把它當成一位「很會回答問題的助理」：問它問題、它給建議，最後動手執行的還是人。但從 2025 年下半年開始，這個局面正在改變。產業界越來越常使用「代理式 AI」（Agentic AI，也就是能自己規劃並執行任務的 AI）這個詞，用來描述一種不只會回答問題，還能自己規劃步驟、呼叫工具、跨系統執行任務的 AI 系統。這聽起來像是技術升級，但對企業而言，真正的改變是：AI 的角色正從「提供建議的顧問」，走向「直接動手的行動者」。

這個轉變在 2026 年初有一個很多人都聽過的具體案例：一款開源 AI 代理工具，在兩岸掀起安裝熱潮，從工程師、股民到操持家務的一般民眾都在使用它處理文件、管理郵件，甚至代為執行程式碼。但熱潮之後，資安問題也隨之浮現：使用者個資外洩、信用卡資料遭竊、甚至有系統權限被完全開放、任由外部人士操控瀏覽器的案例。臺灣數位發展部資通安全署隨後也發布示警，指出具自主執行能力、又擁有高權限、可以 24 小時運作的AI代理，若未妥善設置防護機制，可能成為個資、帳密與金融資料外洩的破口。

這個案例之所以值得財會與內控人員關注，不是因為它是最新的科技話題，而是因為它揭露了代理式AI真正的風險所在：當 AI 不再只是回答問題，而是可以代為執行任務、跨系統調用工具、甚至做出一連串動作時，企業面對的就不再只是效率機會，而是治理與控制的問題。

二、什麼是代理式 AI？為何它和一般聊天機器人不同？

要理解這波風險，得先弄清楚代理式 AI 到底是什麼。最簡單的比喻，就是想像你要訂一家餐廳：過去我們是自己上網查評價、比較幾間店，再打電話或用訂位 App 完成訂位。如果是使用一般的生成式 AI（像常見的聊天機器人），它頂多幫你整理店家評價、給你建議，最後訂位這件事，還是得自己動手完成。但代理式 AI 不一樣，你只要說一句「幫我訂今晚七點附近評價好的日式料理」，它就會自己上網搜尋、比較評價、直接完成訂位，事後甚至會提醒你要不要順便叫車——差別在於，它不只會提供建議，更能進一步採取行動、完成任務。

換句話說，代理式 AI 有三個關鍵特徵。第一，它是目標導向的：不是單純回應一個問題，而是被交付一個目標後，自己拆解成一連串步驟去完成。第二，它能進行多步驟操作：例如先讀取資料、再比對、再發出指令，整個過程不需要人一步步下指令。第三，它通常不是單一個模型孤立運作，而是會與外部系統、資料庫、其他應用程式，甚至其他 AI 代理互相配合，才能把任務做完。

正因如此，代理式 AI 帶來的新挑戰，已經不只是回答是否正確，而是它能代表我們採取哪些行動，以及我們願意賦予它多少權限。系統被賦予的自由度越高——能存取的資料越多、能操作的功能越廣、能自己決定的步驟越多——攻擊者可以利用的破口也就越多（Kim et al., 2026）。這正是代理式 AI 與過去單純聊天機器人最根本的差異：風險不再侷限於單一次的問答，而是從答案延伸到整個行動的工作流程之中。

三、代理式 AI 帶來哪些新的資安風險？

代理式 AI 的風險，可以從三個面向來瞭解：

第一是資料外洩的風險。如果代理式 AI 可以讀取內部文件、帳務資料、客戶資料，或是登入多套系統，那麼一旦權限設計過於寬鬆或遭到誤用，資料外洩的風險就會比一般聊天機器人高出許多。前述的案例就是活生生的例子：據統計，光是沒有設置防火牆保護、直接暴露在網際網路上的服務就高達約 1 萬 8 千個，其中 15% 已出現疑似竊取資料等異常行為；在其擴充功能的社群下載平臺上，也曾發現超過 300 個內藏惡意程式的「外掛」，被用來竊取帳號密碼、側錄鍵盤或植入後門程式。學術研究上也有更直接的案例：一種被稱為「EchoLeak」的漏洞顯示，攻擊者只要把惡意指令藏在一封郵件或一份文件裡，AI 代理在自動讀取、處理內容的過程中，就會在使用者完全沒有點擊、沒有任何動作的情況下，把敏感資料悄悄送到攻擊者手上（Chhabra et al., 2026; Kim et al., 2026）。這種「使用者什麼都沒做，資料卻自己被送出去」的情況，正是代理式 AI 才有、傳統系統沒有的新型態風險。

第二是誤觸行動的風險。代理式 AI 與一般 AI 工具最大的差別，在於它可以真的採取行動，而不只是提供文字建議。這意味著，如果它被交代錯誤、理解錯誤，或遭到惡意誤導，可能直接送出郵件、調整參數、觸發付款流程，甚至連結第三方服務。曾有實際案例顯示，使用者要求 AI 代理「整理」某個資料夾，AI 卻誤解成「清理」，逕自執行了刪除指令，造成無法復原的損失。對財會人員而言，可以把這個風險理解為：系統的自動化程度越高，一旦出錯，波及的範圍也越大，而且很可能是瞬間發生、來不及攔截。

第三是責任歸屬不清的風險。如果事後發生問題，企業能不能回答清楚：這個決策到底是誰做的？是員工本人、AI 系統、外部廠商，還是好幾個 AI 代理一起造成的結果？這個問題看似抽象，但直接關係到日後的內控缺失認定、稽核程序，乃至法遵調查能不能順利進行。值得留意的是，近期資安圈也開始提出另一個加速中的警訊：具備高度自主能力的 AI，已經被觀察到能自己找出並利用軟體的安全漏洞，而漏洞從被發現、到被實際攻擊的時間，也從過去平均約三週，急遽壓縮到只剩幾個小時（Zero Day Clock, 2026）。這意味著企業原本以「週」或「月」為單位設計的漏洞修補與風險評估週期，很可能已經跟不上實際的威脅速度——這不只是資訊部門要煩惱的技術問題，更是攸關企業能否即時因應、即時究責的治理課題。

四、為什麼這不只是資訊部門的事，而是治理議題？

代理式 AI 的風險之所以重要，不是因為它「很新」，而是因為它可能直接穿透企業原本的三道防線：業務部門可能為了效率導入 AI 代理，資訊部門未必完全掌握其權限與資料流向，內控與稽核部門則可能要等到事後才發現紀錄不足、責任不清。換言之，代理式 AI 帶來的不只是技術問題，而是內部控制設計、授權管理、供應商治理、董事會監督與合規透明度的綜合問題。若企業只把它當作資訊部門的新工具，而不是納入風險治理議程，就容易在享受效率收益的同時，忽略了控制成本與潛在損失。

有一個角度特別值得財會人員留意：資安業界近來提出，企業應該把每一個 AI 代理，當作一位新進員工來看待——需要專屬帳號、明確的權限邊界，以及清楚的責任歸屬，而不是讓它共用員工帳號、或在沒有清楚授權下直接接入核心系統（SailPoint, 2026）。這個概念之所以重要，是因為代理式 AI 一旦能存取系統、呼叫工具、觸發流程，行為模式其實已經很接近一位「數位員工」，理應被納入與人類員工同等級的授權與監督機制之中。

這也已經不只是理論上的擔憂。金管會在 2026 年 5 月公開規劃，將「可程式化 AI」、「代理AI」與「AI 風險分類」正式納入金融業 AI 指引，並明確表態：高風險決策不得完全交由 AI 自動執行，關鍵決策與責任歸屬仍須由真人負責。這代表臺灣的金融監理機關，已經把代理式 AI 視為治理與風險分級的問題，而不只是一項效率工具的選用問題。對財會與內控人員而言，這意味著若還把代理式 AI 的導入單純看作「這是 IT 部門的事」，很可能已經落後於監理機關的思考節奏。

五、企業應如何控管 AI 的資安風險？

面對代理式 AI 帶來的新型態風險，企業不需要一步到位建立最先進的技術防線，但可以掌握幾項具體、可落實的控管原則：

第一，先做風險分級，不要一開始就全面開放。

企業不應把所有 AI 應用都視為同一類型。只能讀取公開資料、做文字整理的 AI 工具，和能登入內部系統、存取客戶資料、觸發付款或調整流程的代理式 AI，風險等級完全不同。實務上應先做風險分級，將高風險用途列為需要特別審查與核准的應用類型，這也是資安署對 AI 代理工具的示警中，一再強調的第一步。

第二，對 AI 代理採取最小權限與專屬身分管理。

如前所述，AI 代理不應共用員工帳號，也不應在缺乏清楚授權邊界的情況下直接接入核心系統。比較穩妥的做法，是把每個 AI 代理視為一種新的「非人類身分」，給予專屬帳號、限定權限、時效性授權與清楚的責任歸屬，這樣企業才能追溯是哪一個代理做了哪些事，並在必要時即時停權或調整權限（SailPoint, 2026）。

第三，對高風險動作保留人工核准。

若 AI 代理的動作可能影響資金、法遵、對外溝通、權限調整或重要資料刪改，就不應完全放手讓其自主執行。國際間已有安全框架明確指出，真正安全的邊界不能只依賴 AI 自己的判斷，而必須透過系統層級的強制機制來執行（Dennis, 2026）。換言之，較適合的做法是把高風險動作設計成「AI 提出建議、人員最後核准」，保留人機協作與關鍵節點的把關機制。這不是否定 AI 的價值，而是避免在高衝擊場景中，把控制責任完全交給一套仍會犯錯的系統。

第四，強化 AI 能連到的系統與工具的管控。

代理式 AI 的能力，來自於它能連到各種系統與工具，真正的風險往往不在回答錯誤，而在於可能觸發錯誤的行動或流程。企業應盤點 AI 可以使用的功能、外掛、資料來源與外部服務，只允許清單內的項目使用（也就是所謂的「白名單」做法），並定期檢查是否存在不必要或過度授權的連結——這也正是前述案例中，惡意擴充功能得以流通的關鍵破口所在。

第五，建立可追蹤、可查核的紀錄機制。

對財會與審計人員而言，最重要的一點是：AI 的使用必須留下紀錄。包括用了哪個 AI、讀取了哪些資料、執行了哪些動作、做了哪些決策、結果給了誰、最後由誰核准，都應有基本的紀錄與留痕。微軟等大型雲端業者針對代理式 AI 提出的資安指引，都不約而同把「把 AI 做過的每一步留下紀錄、事後可以回溯查核」列為核心要件之一（Microsoft, 2026a, 2026b）：如果企業連 AI 代理做了什麼都無法還原，一旦發生事故，將難以進行責任追蹤、事件調查與控制改善，這對講究稽核軌跡的財會體系來說，是絕對無法接受的缺口。

六、給財會與治理人員的觀察：該從哪裡開始？

看到這裡，讀者或許會覺得代理式 AI 的風險議題很龐雜，但財會人員並不需要變成 AI 工程師，而是需要開始具備基本的 AI 風險素養——也就是能辨識哪些應用只是輔助工具，哪些已經具有代理性質，會直接影響內控、合規與營運韌性。

實務上，可以先從三個問題開始盤點。第一，組織內是否已經存在能自主讀取資料、下達指令或操作系統的 AI 工具，即使它不是由資訊部門正式導入，而是某個部門甚至某位員工私下架設的（也就是俗稱的「影子 AI」）。第二，這些工具是否有明確的使用規範，還是處於「能用就用」的灰色地帶。第三，若今天真的發生錯誤指令、資料外洩或外部攻擊，企業是否有能力追查發生經過，並且快速停用。這三個問題本身，就是很好的治理起點，而且不需要等到擁有完整技術框架後才能開始問。

七、結語：真正的挑戰不在 AI 會不會思考，而在企業能不能治理它的行動

回到全文的主軸：代理式 AI 最值得警惕之處，不在於它變得更像人，而在於企業正逐步賦予它更接近「員工」、甚至「自動執行者」的能力。當 AI 可以跨系統、跨資料、跨流程採取行動時，資安與治理問題就不再是技術部門的附屬議題，而是企業信任架構與內部控制設計的核心一環。

對財會、審計與治理人員而言，這波 AI 浪潮帶來的真正課題，不只是如何利用 AI 提升效率，而是如何在效率與控制之間，重新取得平衡。換句話說，企業未來要管理的，已經不只是「會說話的 AI」，而是「會行動的 AI」。這場轉變才剛剛開始，而能不能提早建立起授權、核准與追蹤的基本紀律，將決定企業是搭上這波效率紅利，還是在下一次事故發生時，才發現自己毫無準備。