近年来，人工智能技术的快速发展极大地推动了各行各业的数字化转型，尤其是生成式人工智能（GenAI）在企业中的广泛应用。然而，与此同时，影子人工智能（Shadow AI）这一隐性现象也成为企业信息安全与合规管理中的新难题。所谓影子人工智能，是指员工未经IT部门批准，私自使用各种AI工具和平台，以满足工作中的需求。作为一种影子IT的延伸，影子人工智能随着生成式AI工具的普及愈加普遍，给企业带来了实时、深远且复杂的风险。 根据Prompt Security的一项研究，企业平均使用67款AI工具，其中高达90%的工具未经过正式审批。这种未经监管的使用方式，尤其在高度监管的金融、医疗等行业，极易导致数据泄露、合规违规甚至业务决策偏差。
员工往往出于对企业现有工具功能不满，或者寻求更高效率，选择自行访问如ChatGPT、微软Copilot、谷歌Gemini等公开生成式AI助手，甚至直接输入敏感信息。Telus Digital的调查显示，68%的员工通过私人账户访问这些AI工具，57%的人曾输入敏感数据，安全隐患显而易见。 软件开发人员作为影子AI的主要使用群体之一，展现出对生成式AI强烈的用户需求。Capgemini报告指出，46%的软件开发者已在使用生成式AI，其中63%为非官方渠道。许多开发者面对业务中的技术疑问时，由于缺乏合适的内部支持，只能依赖外部AI工具快速求解，进一步加剧了未经批准AI工具在企业环境中的渗透。 影子AI风险不仅仅是对企业安全的威胁，更涉及合规与数据治理的挑战。
企业若不能及时掌握员工使用的AI工具类型、使用方式及所涉数据，将很难保证敏感数据不被泄露或误用，也难以准确遵守监管政策。生成式AI模型结构复杂且输出结果难以预测，这让传统的风险评估和控制机制难以覆盖所有潜在危害。企业管理层对此忧心忡忡，深知一旦爆发重大安全事件，可能导致声誉受损、监管处罚甚至客户流失。 影子AI现象的出现，背后反映出企业在AI工具提供与管理上的不足。员工愿意自掏腰包购买生成式AI服务，因企业尚未满足其对高效、便捷AI工具的需求。这暴露出企业在复杂技术评估、流程审批及组织变革上的滞后与不适应。
在生成式AI飞速发展的背景下，企业需要加快审查速度、优化管理策略，以满足员工需求的同时保持安全合规。 多位业内专家指出，要控制影子AI带来的风险，企业必须制定明确政策，设立合理的应用边界和使用规则。Wells Fargo的执行董事David Kuo强调，阻止AI使用是不切实际的，反而应该通过制定“安全护栏”，教育员工正确和安全地使用AI，提升全员的风险意识。完善的政策机制应包括批准使用的AI工具清单、符合数据合规的用例说明以及严格的数据处理规范。 数据治理发挥关键作用。明确哪些数据可以被用于AI处理，采用数据丢失防护（DLP）技术和隐私增强技术，为敏感数据设立防火墙，是保护企业免受潜在AI风险的重要举措。
企业应通过监控工具了解员工实际使用AI工具的种类及频率，及时发现风险信号，并分析员工选择非官方AI工具的动因，从根本上优化内部解决方案。 另一方面，企业应积极投资自研或授权的生成式AI平台，为员工打造安全且性能优异的内部环境。这不仅满足员工的工作需求，更能有效规范AI使用范围，减少对外部不受控工具的依赖。培训和能力建设至关重要。根据Capgemini报告，超过半数的高级管理者认为生成式AI技术的全面应用需要大量的技能提升，只有不到四成企业已有相应的培训计划。缺乏系统培训会导致技术滥用，加大风险暴露。
银行业作为高度监管行业，因多年积累了完善的风险控制体系，相对更能应对影子AI带来的挑战。Deloitte银行业风险管理负责人Alexey Surkov指出，提供“安全沙盒”环境和明确指南，既能保障数据安全，又能激发员工创新活力，是行业发展的必由之路。就像汽车配备安全带和防抱死制动系统一样，合适的技术护栏帮助企业在高速发展AI应用时控制风险。 综上所述，影子人工智能的威胁不可忽视，它既是企业内部工具不足的反映，也是生成式AI技术快速普及带来的管理挑战。企业应正视这一现象，通过完善政策体系、强化数据治理、建设安全技术环境和提升员工AI素养，实现风控与创新的双赢。只有这样，才能在不断变化的数字化浪潮中立于不败之地，充分发挥人工智能赋能业务的巨大潜力。
随着人工智能技术持续演进，企业应当将影子AI看作提升自我管理水平和技术创新能力的契机，积极拥抱变革，构建更加安全、合规与高效的AI应用生态。
