台北2025年10月7日 /美通社/ — 生成式 AI 顛覆了當前企業的工作流程，而用於提升團隊生產力，更成為不少組織首選的數位轉型目標。然而，隨著 AI 成為許多員工日常不可缺少的工具，IT 團隊正面臨前所未有的兩大挑戰：資安與合規風險急遽上升， 同時整合與維護 AI 系統的人才也嚴重不足。
「生成式 AI 可以說是一把雙面刃，帶來便利性的同時，也得考量伴隨的資料安全與合規挑戰。畢竟 AI 應用經常涉及大量敏感資訊，如果缺乏有效治理，可能導致『影子 AI』氾濫、資料誤用甚至外洩風險。」Synology 企業應用事業群協理黃智廣觀察，「同時，零散的工具與繁瑣的部署流程，也讓中小企業 IT 團隊在人才不足的情況下面臨沉重負擔。」
企業當前迫切需要一套能整合 AI 生產力工具，同時確保資安與合規的一站式解決方案，對此Synology 全新推出的管理工具 AI Console，將能有效協助企業應對資安與人才缺口的雙重壓力。
化解影子 AI，打造透明治理的中控台
黃智廣說明，Synology AI Console 首先可賦予 IT 部門靈活部署多元 AI 模型的能力，IT 得以在單一介面，輕鬆管理包括 OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、Amazon Bedrock 等模型，還能避免員工使用未經公司授權的 AI 工具，大幅降低影子 AI 的風險。
接著，IT 可為每個 AI 模型，設定每日或每分鐘的 token 用量上限，有效防止濫用，以控制 AI 成本在預算範圍內。同時，透過角色權限管理，可針對特定團隊或使用者開啟 AI 功能，確保 AI 資源被正確的使用者充分發揮價值。
從遮蔽與還原資料，到監控行為都在本地完成
除了提供管理易用性，黃智廣強調 Synology AI Console 的另一個目標，是保護企業最重要的機密資料，並滿足如 GDPR、個資法等多國資料合規要求。
具體來說，Synology AI Console 支援去識別化功能，內建了全球與各國機密資料的標準項目，例如姓名、信用卡號碼、銀行帳戶、IP 位置、電子郵件地址、API 金鑰等。選定項目之後，員工傳送內容到第三方 AI 供應商時，AI Console 就會先自動遮蔽中的機密資訊；而當模型回傳結果，再由 AI Console 還原資料，整個遮蔽與還原過程皆在地端執行，確保所有機密資料都只流通於企業儲存伺服器，防止資料外洩或被第三方 AI 模型用於訓練。
Synology AI Console 提供機敏資料去識別化功能，避免重要資訊洩漏。
另外，Synology AI Console 提供完整的稽核日誌，從使用者 AI 操作行為（使用時間、IP、token 數量、指令內容），到 AI 輸入與輸出，以及管理員變更配置，都會詳實記錄，讓 IT 部門隨時掌控員工如何使用 AI 工具，確保符合公司政策，並得以定期匯出報告，滿足稽核與合規需求。
無額外 AI 整合成本，賦能原生 Synology Office Suite
回到團隊生產力，企業現行經常使用公有雲生產力平台的 AI 訂閱方案，但往往要價不菲且方案持續變動、難以預測未來開支。黃智廣指出，Synology AI Console 本身無需額外費用，只要企業新增原有的第三方 AI 模型，再啟用 Synology Office Suite 的支援套件，即可享有同等級的 AI 生產力工具。
黃智廣舉例，Synology Office 透過 AI 助理，可快速撰寫草稿、協助潤飾文字、翻譯整份簡報、在試算表生成公式，甚至能參考存放在 Synology Drive 的檔案，得到更精準、更符合需求的內容；而 Synology MailPlus 亦能快速摘要冗長信件，並參考歷史信件提供回覆建議，有效減少繁瑣重複的工作。他強調，相較於訂閱公有雲 AI 方案，Synology AI Console 整套解決方案相當實惠，且易於掌握整體擁有成本（TCO），更適合企業打造智慧辦公環境。
Synology AI Console 只是落實私有雲 AI 整合的第一步，黃智廣分享了 Synology 的 AI 策略藍圖，未來將支援與 OpenAI API 相容的 AI 伺服器，讓企業能自由選擇自建的大型語言模型（Large Language Model, LLM）。同時，結合 MCP（Model Context Protocol）與 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術，將真正實現「全地端 AI 使用環境」。
這意味著企業能在完全掌控資料與伺服器的前提下，靈活打造各種 AI 應用場景，並兼顧安全與合規。舉例來說，企業可將 Synology AI Console 作為 MCP server，串接 LLM 供內部 AI Agent 存取，用來自動化重複繁瑣的工作流程，除此之外，還能建構專屬的內部知識庫，透過 RAG 讓 AI 參考企業資料，生成結果更加精準。
從 AI 模型選擇、使用權限控管、資料安全到稽核與合規，還能提供高成本效益的智慧生產力工具，Synology 一站式 AI 管理方案，讓企業能夠放心地完成 AI 轉型，高效又安全地邁向 AI 驅動的新工作模式。
立即諮詢 Synology AI 私有雲解決方案：https://sy.to/aymua。
台北2025年10月7日 /美通社/ — 生成式 AI 顛覆了當前企業的工作流程，而用於提升團隊生產力，更成為不少組織首選的數位轉型目標。然而，隨著 AI 成為許多員工日常不可缺少的工具，IT 團隊正面臨前所未有的兩大挑戰：資安與合規風險急遽上升， 同時整合與維護 AI 系統的人才也嚴重不足。
「生成式 AI 可以說是一把雙面刃，帶來便利性的同時，也得考量伴隨的資料安全與合規挑戰。畢竟 AI 應用經常涉及大量敏感資訊，如果缺乏有效治理，可能導致『影子 AI』氾濫、資料誤用甚至外洩風險。」Synology 企業應用事業群協理黃智廣觀察，「同時，零散的工具與繁瑣的部署流程，也讓中小企業 IT 團隊在人才不足的情況下面臨沉重負擔。」
企業當前迫切需要一套能整合 AI 生產力工具，同時確保資安與合規的一站式解決方案，對此Synology 全新推出的管理工具 AI Console，將能有效協助企業應對資安與人才缺口的雙重壓力。
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黃智廣說明，Synology AI Console 首先可賦予 IT 部門靈活部署多元 AI 模型的能力，IT 得以在單一介面，輕鬆管理包括 OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、Amazon Bedrock 等模型，還能避免員工使用未經公司授權的 AI 工具，大幅降低影子 AI 的風險。
接著，IT 可為每個 AI 模型，設定每日或每分鐘的 token 用量上限，有效防止濫用，以控制 AI 成本在預算範圍內。同時，透過角色權限管理，可針對特定團隊或使用者開啟 AI 功能，確保 AI 資源被正確的使用者充分發揮價值。
從遮蔽與還原資料，到監控行為都在本地完成
除了提供管理易用性，黃智廣強調 Synology AI Console 的另一個目標，是保護企業最重要的機密資料，並滿足如 GDPR、個資法等多國資料合規要求。
具體來說，Synology AI Console 支援去識別化功能，內建了全球與各國機密資料的標準項目，例如姓名、信用卡號碼、銀行帳戶、IP 位置、電子郵件地址、API 金鑰等。選定項目之後，員工傳送內容到第三方 AI 供應商時，AI Console 就會先自動遮蔽中的機密資訊；而當模型回傳結果，再由 AI Console 還原資料，整個遮蔽與還原過程皆在地端執行，確保所有機密資料都只流通於企業儲存伺服器，防止資料外洩或被第三方 AI 模型用於訓練。
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另外，Synology AI Console 提供完整的稽核日誌，從使用者 AI 操作行為（使用時間、IP、token 數量、指令內容），到 AI 輸入與輸出，以及管理員變更配置，都會詳實記錄，讓 IT 部門隨時掌控員工如何使用 AI 工具，確保符合公司政策，並得以定期匯出報告，滿足稽核與合規需求。
無額外 AI 整合成本，賦能原生 Synology Office Suite
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黃智廣舉例，Synology Office 透過 AI 助理，可快速撰寫草稿、協助潤飾文字、翻譯整份簡報、在試算表生成公式，甚至能參考存放在 Synology Drive 的檔案，得到更精準、更符合需求的內容；而 Synology MailPlus 亦能快速摘要冗長信件，並參考歷史信件提供回覆建議，有效減少繁瑣重複的工作。他強調，相較於訂閱公有雲 AI 方案，Synology AI Console 整套解決方案相當實惠，且易於掌握整體擁有成本（TCO），更適合企業打造智慧辦公環境。
Synology AI Console 只是落實私有雲 AI 整合的第一步，黃智廣分享了 Synology 的 AI 策略藍圖，未來將支援與 OpenAI API 相容的 AI 伺服器，讓企業能自由選擇自建的大型語言模型（Large Language Model, LLM）。同時，結合 MCP（Model Context Protocol）與 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術，將真正實現「全地端 AI 使用環境」。
這意味著企業能在完全掌控資料與伺服器的前提下，靈活打造各種 AI 應用場景，並兼顧安全與合規。舉例來說，企業可將 Synology AI Console 作為 MCP server，串接 LLM 供內部 AI Agent 存取，用來自動化重複繁瑣的工作流程，除此之外，還能建構專屬的內部知識庫，透過 RAG 讓 AI 參考企業資料，生成結果更加精準。
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Synology AI Console 只是落實私有雲 AI 整合的第一步，黃智廣分享了 Synology 的 AI 策略藍圖，未來將支援與 OpenAI API 相容的 AI 伺服器，讓企業能自由選擇自建的大型語言模型（Large Language Model, LLM）。同時，結合 MCP（Model Context Protocol）與 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術，將真正實現「全地端 AI 使用環境」。
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