隨著企業紛紛借助AI技術革新運營流程，數據隱私問題正變得日益復雜且關鍵。其中，代理式AI（Agentic AI）作為一種能夠自主執行任務而無需人工干預的技術，正逐漸成為焦點。顧名思義，代理式AI具備“代理”能力，能夠獨立決策并采取行動。IDC預測，到 2026 年，將有50%的中國 500 強企業的數據團隊通過使用AI智能體（AI Agent）來實現數據準備和分析。
如今，AI智能體已在多個行業中得到廣泛應用。在金融領域，AI智能體能夠自主實時監控市場趨勢、解讀交易信號、調整投資策略并降低風險。在公共部門，AI智能體通過簡化補助金資格評估等流程，提升政府工作效率和績效水平，同時為公民提供個性化服務。
然而，盡管AI智能體帶來了諸多便利，但其對大量個人身份數據的依賴也引發了嚴重的隱私問題，加劇了消費者對企業管理個人信息方式的不信任。尤其是在醫療和金融服務等高度依賴個人數據的關鍵領域，隨著代理式AI的普及，這一問題將變得更加嚴峻。
根據益普索（Ipsos）的了解亞洲研究，盡管人們對AI技術充滿期待，但對AI、數字隱私和安全的擔憂也在增加。亞太地區70%的消費者對企業采集信息的方式表示擔憂，在新加坡，這一比例更是高達81%。企業需認識到，制定并實施強有力的數據隱私政策不應是事后補救措施，而應成為可持續和負責任創新的基石。
區分和保護關鍵信息
保護消費者信任的第一步，也是最為關鍵的一步，是確保關鍵信息和個人身份信息（PII）的安全。AI對所有數據一視同仁，如果沒有設定適當的參數，數據將被盲目使用。因此，若在缺乏健全保障措施的情況下部署AI智能體，敏感信息將面臨被濫用的風險。
企業應投資于安全且受控的數據平臺，采用全面的加密和通證化策略。這些措施應被統一應用于所有本地和云數據環境，以及各種存儲解決方案。通過建立針對數據泄露和惡意攻擊的強大防御體系，企業能夠在保障數據安全的同時，安全地應用AI技術。
滿足數據治理和安全要求
隨著各國政府正在為保護公民數據隱私權而加強監管，企業遵守當地市場規則和數據主權法律的難度也在增加。而代理式AI的普及進一步加劇了這一挑戰，因其系統通常需要訪問歷史數據和跨境數據才能高效運行。
為解決這一問題，企業需采用細粒度的數據治理方法并輔以零信任架構，即一種默認不信任任何用戶或系統的安全模式。這涉及到準確識別特定客戶數據的位置、采取適當的控制措施，并具備生成詳細的審計報告的能力。
此外，為滿足監管機構的要求和消費者的期望，企業還需建立數據刪除或匿名化機制。Cloudera Shared Data Experience等功能能夠在整合安全與治理的同時，確保正確的人員在正確的時間以正確的理由訪問相應的信息。
將隱私和信任融入業務的全鏈條
在采用代理式AI的過程中，建立信任和透明的文化對于管理數據使用預期和創新的道德邊界至關重要。在管理層面上，企業應采用“隱私設計”（Privacy by Design）原則，確保隱私在一開始就融入產品、服務和系統中，尤其是針對AI模型。對于消費者而言，培養“信任但要核實”的思維模式，是了解企業如何收集和使用數據的關鍵。
隨著AI智能體越來越多地參與到涉及消費者數據的決策過程，企業需將透明度作為數據處理的重點。提高透明度不僅有助于建立信任，還能降低企業聲譽和長期發展所面臨的風險。
建立信任和保持透明度已成為企業不可忽視的責任。在代理式AI時代，成功的關鍵在于平衡創新與責任，確保數據隱私始終是可持續發展的基石。
