NUWA · AIOps Keynote

AI 落地實務
公司政策與資料邊界

從「能用」到「用得安全、用得對」。

大家其實都在用 AI，只是成熟度不一。接下來補充內部使用原則以及資源：

1

帳號與額度

公司給哪些帳號、用量到哪。

2

工具與 MCP

串了哪些系統、誰管理、怎麼防誤改。

3

資料邊界

什麼能餵、什麼不能，紅線在哪。

帳號與額度

Claude Team：部門公用帳號

⚇

8–10 組公用帳號

依部門建立、團隊共用，8 月起陸續開通。

▲

RD 部門 Premium

研發相關部門採購 Premium 席位（6.25x 用量）。

★

Max 另行申請

特殊時期需 5x / 20x Max 用量，請由主管另行申請短期 Claude Pro 額度。

各部門帳號登入資訊，Anna 另行提供。

工具與 MCP

團隊工具與 MCP 串接現況

一句話懂 MCP

MCP 就像 AI 的 USB，讓 AI 用標準方式連接外部資料與工具，但串接後的使用原則需要大家守護！

串接後怎麼防誤改

① 限制範圍

限定模型可改動的範圍。

② 預先備份

動作前先備份資料。

③ 可回朔

確定有版本回朔功能。

④ 新增優先

「新增」優先於「覆蓋」。

工具管理者 / 有串接經驗者已授權帳號
RedmineWiya、HC、言駿洽窗口
TeamsDaniel、Jason洽窗口
SharePointDaniel、JasonClaude Team（MKT／Design）
NotionAnna、CokaClaude Team（MKT／Design）
資料分級

資料分級：什麼能餵、什麼不能

等級範例允許環境處理要求
L0 公開官網、公開新聞、已發布報告核准 AI可使用；仍須確認著作權與正確性
L1 內部一般會議摘要、流程、非敏感營運資料企業管理帳號不得公開分享；不得轉入個人 workspace
L2 機密客戶資料、合約、未發布財務、產品規格、核心原始碼核准企業版／付費 API先最小化與去識別；需日誌、RBAC、保留政策
L3 高度機密密碼、金鑰、完整證件、醫療、併購、重大未公開資訊原則禁止例外須資料所有人、資安、法務書面核准
重要原則
  1. 去掉姓名不一定等於匿名——若職位、地點、日期與事件組合後仍能推回個人，就仍屬個資／機密。
  2. 同一份文件含不同等級內容時，一律以最高等級管理。
L2 機密資料的最小化與去識別（8 步）›
  1. 確認必要性（能用公開／假資料就不用真資料）
  2. 縮小範圍（只取必要欄位）
  3. 移除直接識別資訊
  4. 降低間接識別
  5. 替換敏感值（Tokenization）
  6. 掃描＋人工抽查
  7. 只送核准企業版／付費 API
  8. 還原識別只在公司受控系統內完成
使用邊界

日常使用邊界與紅線

三個時間點各做一次確認，把風險擋在前面。

使用前 · 確認›
  • 確認登入的是公司核准帳號與正確 workspace
  • 用途屬於你的工作職責，且是已核准的使用情境
  • 先判定資料等級；若屬 L2 機密，先完成去識別
  • 移除密碼、Token、私鑰、Cookie、連線字串
  • 關掉用不到的 App／Connector／MCP／Agent 工具
使用中 · 節制›
  • 只貼入完成任務所需的段落或欄位
  • AI 要求額外權限或外部動作時，先停下來重新確認
  • 寫入、寄送、刪除、付款、部署、權限變更，一律先經人工確認
使用後 · 查核›
  • 查核事實、來源、數字、程式碼、安全性、偏誤與智財風險
  • 刪除不再需要的聊天、上傳檔案與分享連結
  • 若發現誤傳或異常，立即通知主管，不要只刪聊天
明確禁止（紅線）

1. 輸入密碼／API Key／Token／Cookie／私鑰／連線字串
2. 用個人帳號、免費 API 或未核准工具處理公司非公開資料
3. 自建公開分享連結、或把企業對話複製到個人 workspace
4. 自行安裝或授權 GPT／Gem／Connector／MCP／瀏覽器擴充
5. 讓 AI 未經人工確認就付款／刪除／部署／寄信／變更權限
6. 僅憑 AI 輸出做錄用、解僱、授信、醫療、法律等重大決策

🎬 同場加映

ClaudeCodeAgent for NUWA

討論怎麼在公司裡長出 AI 工程代理。

👀 適合誰

工程師 PM／設計 每天在燒 token 的人

❓ 看完能回答

  • AI 修 bug，哪些能全自動、哪些一定要人審？界線怎麼畫？
  • 便宜／開源模型真的更省嗎？
  • 知識庫該全公司統一還是各部門自訂？會不會被餵錯知識越用越糟？
ClaudeCodeAgent for NUWA 影片封面 ▶ 點擊觀看影片 · 另開分頁
⏱ 跳著看（展開時間軸）›
  • 07′案例一：NB3 過熱無畫面 —— AI 自診斷＋實機灌 75°C 驗證
  • 24′案例二：全自動底線＋污染風險
  • 35′堆知識 vs 造工具？
  • 45′為何越資深，AI 用越順？

🔗 延伸

📄 主講者 HC's 文件 ↗ 📝 會議記錄 ↗
共享資源

內部 AI 共享資源集

一個會持續長大的內部資源中心，歡迎大家一起貢獻。

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收錄同仁們推薦過的影片、文章。

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適合公司內部情境使用的 Prompt。

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