一、三重困境，一重比一重具体

把 AI 从聊天工具变成业务链路的一部分后，安全问题就从内容风险，延伸到数据、资产、身份、权限和实际执行动作——范围一下扩大了五倍。

二、按类型分开治，才是正解

公网 AI 管"数据出不出得去"，内部 AI 管"权限给到哪"，Agent 管"动作落没落地"。三件事，三套办法。

• 公网 AI：核心是敏感数据外发与未授权使用。手段是入口收敛、上传内容识别、明确可用清单。
• 内部 AI / 私搭应用：核心是资产暴露与越权访问。手段是影子 AI 发现、把可控应用纳入安全围栏。
• Agent：核心是它能调用什么工具、拿到什么权限、做过的动作能不能还原。手段是独立身份、工具白名单、高风险操作二次确认、全链路审计。

三、0–90 天路线图

这套顺序的道理在于：不知道资产在哪，后面所有动作都是猜。很多企业跳过第一步直接买产品，结果买了一堆管不住东西的盒子。

四、普通员工该知道的边界

• 客户资料、合同、源代码，别贴进公网对话框。这是最常见也最贵的一次失误。
• 别私搭对外的 AI 应用。自己试用的接口一旦开在公网，暴露的不只是模型，还有你的内网结构。
• Agent 给的权限越小越好。它能读的文件、能调的工具，按任务给，用完就收。

五、一句话收束

AI 治理不是"禁止使用"，而是"知道它在哪、能碰什么、做过什么"。这三件事做到了，效率和安全就不冲突。