Challenge

企業在導入生成式 AI 時,往往需將資料傳輸至第三方雲端,造成敏感資訊(如個資、醫療紀錄、財務資料)可能被未授權存取或複製,形成重大隱私與合規疑慮。同時,各國法規日益嚴格,要求資料處理必須具備完整記錄、可追蹤與可審計能力,許多企業現有環境難以達成這些要求。

雲端模型更新頻繁且由服務商掌控,使企業無法管理模型版本、不知道模型如何生成內容,也難以驗證是否存在偏誤或風險。缺乏透明度的黑箱模型,更讓企業無法滿足內部稽核、資安規範與產業法規的需求,使用上充滿不確定性。

政府、醫療、金融、工業等領域的資料格式不一,且通常分散在不同系統,難以形成統一的可信資料來源。缺乏資訊匯流機制,使企業無法即時整合資料、也難以讓 AI 理解最新資訊,造成模型推理品質下降並拖慢決策效率。

Why SovereignAI

AI

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主權AI 資訊匯流平台讓資料從頭到尾都掌握在企業內部,避免資料外流並符合 GDPR、個資法及各產業法規要求。透過精細授權控管、可審計的模型流程與可信執行環境,企業能確保敏感資訊在處理過程中不被暴露,並在需要時完整追溯每一次模型行為。

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AI

相較於不可控的雲端模型,主權AI 資訊匯流平台允許企業自行管理、訓練、驗證與部署模型,外部模型也需經過沙箱檢測才能導入。透過可控的模型生命周期管理,企業能確保 AI 行為透明、版本清楚、決策可解釋,降低業務運作與品牌風險。

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AI

平台提供統一 API 與事件匯流機制,讓不同來源的資料能被即時整合並提供給 AI 使用,無論是醫療影像、工業感測、金融交易或政府資料,都能成為 AI 的可靠知識來源。企業得以構建跨域協作的智慧應用,加速 AI 在營運、服務與決策上的全面落地。

Core Module Structure

負責接收、整合各種資料來源,像是 API Gateway、事件匯流(Event Bus)、資料湖(Data Lake)。

管理資料的元資料、目錄、政策,確保資料結構一致、使用安全可控。

包括 DLP(資料防洩漏)、IAM(身份存取管理)、審計(Audit)、可信執行環境(TEE),保障平台安全與合規。

AI

管理 AI 模型全生命週期,提供模型訓練、管理與推理引擎。

利用 PETs(如差分隱私 DP、同態加密 HE、多方安全計算 SMPC)保護敏感資料。

提供 SDK、Notebook,以及 CI/CD 等工具,支援 MLops 流程。

真正使用 AI 的場景,如行政、醫療、金融、氣象等領域應用。

Use Case

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智慧城市整合交通、能源、環境與民政資料,主權 AI 提供跨域資訊匯流與安全推理。各單位可在授權範圍內共享必要資訊,如交通號誌、用電紀錄、空污監測,AI 即時分析運作狀況並預測風險。資料全程掌握在內部或可信環境,確保不可外洩或被未授權存取。無論交通調度、能源負載或災害預警,政府都能在保障隱私與責任前提下,建立透明、安全、可擴充的城市 AI 平台。

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醫療資料高度敏感,包括病歷、影像與檢驗數據,對疾病預測與診斷輔助至關重要。主權 AI 提供可控、可審計的訓練環境,所有資料皆留存在醫院或可信環境,不外洩、不跨境流通。AI 可在本地完成影像辨識、病歷轉錄與決策支持,多模態整合 CT/MRI 影像與文字病歷,形成精準輔助模型。在安全守護下,醫療機構可享受 AI 帶來的效率與品質提升。

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AI

智慧製造依賴大量生產線感測資料,需毫秒級處理以避免停機。主權 AI 支援邊緣部署,在現場直接推理與預測,降低延遲、減少雲端依賴並提升資安。AI 可即時分析設備異常、預測維修、優化排程,形成閉環生產優化。資料與模型全程在企業內部運作,確保工藝與配方安全。透過跨設備整合與 AI 決策,企業提升稼動率、降低成本、提升良率,實現智慧工廠落地。

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政府在制定政策時需處理龐大資料,如人口、社福、交通、能源與民意。主權 AI 提供安全資訊匯流與可審計模型,整合多來源資料進行智慧分析與情境模擬,同時避免敏感資訊外洩。平台完整記錄每次模型推理與輸出,確保 AI 決策可追蹤、可解釋與可問責。透過這些能力,政府可進行預算分析、政策成效預測及事故模擬,在提升治理透明度與效率的同時,保障資料安全與公民信任。