2025年AI技术正以“双刃剑”的姿态重塑企业运营与网络安全格局，一方面成为降本增效的核心引擎，另一方面也带来数据泄露、恶意攻击等新型风险。本文基于Zscaler《ThreatLabz 2025 AI Security Report》（以下简称“Zscaler报告”）的核心数据，剖析当前AI应用的市场现状与行业痛点，并探讨企业如何在安全合规的前提下，实现AI技术的高效落地。

一、市场现状分析：AI 应用爆发式增长，安全与效率的矛盾凸显

Zscaler报告通过分析2024年2月至12月期间其云中536.5亿笔AI/ML交易数据，揭示了全球企业AI应用的显著趋势：一方面，AI工具使用率呈指数级增长；另一方面，安全管控压力也随之攀升。

首先，从应用规模来看，企业对AI的依赖已进入“爆发期”。报告显示，Zscaler云中跟踪的AI/ML应用超过800个，交易量较上一分析周期增长3464.6%，单月最高交易量达827亿次。此外，从数据传输维度来看，AI/ML应用累计传输数据达3624TB，其中ChatGPT传输量位居首位，占比超过40%（来源：Zscaler报告“数据丢失与人工智能/机器学习应用”章节）。这些数据反映出生成式AI工具已深度嵌入企业日常工作流。

source：Zscaler：2025年人工智能（AI）安全报告，2025年

其次，从行业分布来看，金融与保险、制造业已成为AI应用的主力军。具体而言，金融与保险行业贡献了28.4%的AI/ML交易，主要用于欺诈检测、理赔自动化等场景；制造业紧随其后，占比21.6%，重点落地预测性维护、供应链优化等工业4.0相关需求。此外，服务业（18.5%）、技术行业（10.1%）、医疗保健（9.6%）和政府（4.2%）等行业的AI应用也在逐步渗透，但受限于监管要求，其整体使用率相对较低。

source：Zscaler：2025年人工智能（AI）安全报告，2025年

然而，增长的同时，企业正面临“应用扩张”与“风险防控”的两难局面。报告指出，59.9%的AI/ML交易被企业主动拦截，其中ChatGPT是拦截量最高的应用（占总拦截量54%），Adobe.io则是拦截量最高的AI域（占比68%）。这一现象不仅体现了企业对AI数据安全的重视，还暴露了传统安全策略与AI应用灵活性之间的矛盾：过度拦截可能影响业务效率，而放任使用则易引发数据泄露。

source：Zscaler：2025年人工智能（AI）安全报告，2025年

二、行业痛点：AI 应用落地的三大核心障碍

结合Zscaler报告的风险分析与企业实际实践，当前AI技术在落地过程中，主要面临三大痛点。这些痛点相互关联，不仅源于技术特性，还与管理机制密切相关。

1. 数据安全与合规风险突出，敏感信息暴露隐患大

AI工具的“数据依赖性”使其成为泄露高风险点。例如，报告显示，ChatGPT、Microsoft Copilot等主流工具存在大量数据丢失预防（DLP）违规，其中ChatGPT的DLP违规次数达291.5万次，涉及社会安全号码、医疗数据、源代码等敏感信息。而且，开源AI模型（如DeepSeek）的兴起进一步加剧了风险——这类模型缺乏内置安全控制，威胁行为者可利用其生成钓鱼页面、恶意脚本，且数据处理位置不透明，可能引发跨境合规问题。

source：Zscaler：2025年人工智能（AI）安全报告，2025年

2. AI 应用碎片化，缺乏统一管控与效率协同

企业AI工具的“分散化使用”导致管理效率低下。一方面，“影子AI”（未经批准的AI工具）普遍存在，员工可能自行使用ChatGPT、Grammarly等工具处理工作，导致IT部门无法掌握数据流向；另一方面，不同业务部门的AI应用各自独立——如研发部门用AI辅助文献检索，采购部门用AI优化供应链——数据无法互通、能力无法复用，形成“AI孤岛”，难以发挥整体价值。

3. 安全与业务需求脱节，管控策略缺乏灵活性

传统“一刀切”的安全策略无法适配AI应用的多样化场景。例如，金融行业为满足合规要求，拦截了39.5%的AI交易，但这可能导致合法业务需求（如用AI生成合规报告）受阻；反之，医疗保健行业仅拦截10.8%的AI交易，虽保障了业务灵活性，却因安全措施不足，面临患者隐私数据泄露的风险。这种“要么全拦、要么全放”的困境，本质上是安全策略缺乏对业务场景的深度适配。

source：Zscaler：2025年人工智能（AI）安全报告，2025年

三、实际场景与解决方案：R²AIN SUITE 如何破解项目管理中的AI 安全落地痛点

R²AIN SUITE基于大模型技术，以 “AI 应用中台” 为核心，整合服务管理、项目管理与优化算力资源，针对行业痛点提供精准解决方案，核心应用要点如下：

1. 敏感数据安全管控场景

• 私有化知识库搭建：将企业敏感数据（如设备日志、客户信息）本地化存储，确保AI模型仅基于内部数据生成结果，避免信息上传第三方平台。

• 细粒度权限管控：按部门、职位、数据级别划分访问权限——如一线员工仅查看业务数据、管理层仅获取统计报表，且所有操作留痕可追溯。这不仅降低了泄露风险，还提升了合规性。

2. 安全与业务平衡场景

• 场景化策略配置：针对不同业务设置差异化规则——例如，医疗行业医生使用AI需多因素认证，行政部门使用自动屏蔽敏感字段规则。

• 动态风险调整：基于用户行为、设备环境实时调整安全等级规则，达到多次异常访问时自动提醒运维，从而在保障灵活性的同时维护安全性。

四、结语

从Zscaler报告揭示的趋势来看，AI技术已从“可选工具”转变为企业的“核心竞争力”，但安全合规与效率协同仍是落地关键。上海比孚的R²AIN SUITE通过“AI应用中台+一体化管理”模式，不仅解决了数据安全、应用碎片化等痛点，还能适配金融、制造、医疗等多行业个性化需求，帮助企业在安全可控的前提下，充分释放AI技术的提效价值。未来，随着大模型技术的持续迭代，“安全与效率并重”的AI落地模式，将成为企业数字化转型的核心方向。

参考文献：

【1】Zscaler：2025年人工智能（AI）安全报告，2025年

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