隨著 Omnissa 擁抱 AI 帶來的變革能力，我們有責任以負責任的方式使用這項技術。Omnissa 的做法以贏得並維持客戶與合作夥伴的信任為核心，並以治理、透明度、資料隱私權與安全性為基礎。本文件概述我們面向客戶的機器學習與 GenAI 支援功能，以及我們如何在雲端服務與內部部署軟體/產品供應項目中整合 AI 功能。
Omnissa AI 計劃概觀
人工智慧 (AI) 的使用與治理 (包括 GenAI 系統) 正迅速成為一個快速發展的領域；如同許多新興創新一樣，我們明白若未以負責任的方式使用，將可能帶來嚴重風險。
Omnissa 已採用一套 Omnissa AI 內部倫理原則，用以規範 AI 系統的開發、部署與使用。值得信賴 AI 的核心原則包括：
- 公平性
- 可解釋性與透明度
- 可靠性與安全性
- 隱私權與安全性
- 問責性
最重要的是，Omnissa 內部 AI 政策規定，我們嵌入產品與雲端服務中的每一項 AI 功能，都必須提供讓客戶選擇退出使用該功能的方式；客戶可透過服務使用者介面 (UI) 或提交支援要求來完成此操作。
Omnissa 的 AI 治理
Omnissa 已成立跨職能的 Omnissa AI 治理團隊，促進我們在使用與開發 AI 系統時，符合 Omnissa 的原則、政策與公司價值觀。我們的 AI 治理架構之核心要素，是透過以風險為基礎、可驗證且可強制執行的控制機制，將我們的倫理原則與適用的法律要求落實到營運實務中；同時以必要程度對客戶保持透明，並持續監控與驗證這些控制機制。
以負責任且合乎倫理的方式推動創新，是 Omnissa 文化的核心要素，亦是贏得並維持客戶信任的關鍵所在。專責團隊正投入心力，協助完善現有的 AI 治理架構，並確保 AI 系統在開發、整合與部署各階段，皆符合新興的 AI 法律與政策，且以我們與客戶都能信賴的方式落實。
為協助管理在產品中使用 AI 所伴隨的風險，Omnissa 依據 NIST AI 風險管理架構 (AI RMF) 制定了我們的 AI 政策。此架構的設計目的，是提升將值得信賴度相關考量納入 AI 產品、服務與系統之設計、開發、使用與評估各階段的能力。
Omnissa 的 AI 模型訓練方法
Omnissa 運用專有模型與第三方模型來提供 AI 功能。目前，我們僅使用由第三方廠商提供的預先訓練基礎大型語言模型 (LLM)。根據我們的合約協議，這些廠商禁止使用客戶內容 (也就是客戶或任何使用者上傳至 Omnissa Cloud Service 的內容) 來訓練或改善其模型。對於 Omni AI 平台，Omnissa 會在專為資料隱私權保護及嚴格法規遵循而設計的安全企業組態下使用 Azure OpenAI LLM。我們的其他部分供應項目，例如 Omnissa MCP 伺服器和 Horizon 委派，可讓您將我們的服務連線至您自己的 LLM。客戶有責任自行選取、設定及管理其 LLM，並應檢閱其自身的隱私權政策及適用的資料處理要求，以確保所選 LLM 的資料處理、保留、組態及使用方式符合其組織的要求。
為提升 AI 驅動建議的準確性與相關性，Omnissa 可能會收集並分析客戶使用 Omnissa AI 功能 (包括 Omni 和 Omnissa AI 代理) 時所產生的互動和解決資料 (「使用量資料」)。這些資料包括客戶透過 AI 輔助工作流程解決問題時使用 Omnissa 產品的方式，例如採取的步驟、執行或建立的指導手冊，以及所執行動作的成效 (例如問題是否已解決或仍然存在)。此處所稱的使用量資料與客戶內容不同，前者反映 AI 工作流程處理和解決問題的方式，而非客戶環境所收集的基礎資料。Omnissa 會運用此使用量資料，在 AI 工具中建立並精進模式庫，以協助日後針對類似問題提供更準確且有效的指引，並用於 Omnissa 產品與服務隱私權注意事項所列的其他目的。所有供此用途使用的資料均會視情況進行去識別化及彙總，並採用可保護個別客戶隱私與機密性的處理方式。
我們的多項 AI 功能都提供使用者意見反應機制。例如，您可以使用 Omni 內建的意見反應面板，對使用體驗給予讚或倒讚，並透過自由文字欄位提供補充意見反應。Omnissa 隨後會使用這些意見反應及其相關活動資訊來改善其 AI 服務。
如需進一步瞭解我們的 AI 功能條款 (包括智慧財產權擁有權及其他法律條款)，請參閱《Omnissa Cloud Services 指南》。
Omnissa AI 功能、AI 閘道和代理式 AI
Omnissa 在多項產品和服務中整合 AI 功能，涵蓋內嵌式智慧、生成式 AI 體驗、AI 整合閘道，以及自主代理程式：
AI 內嵌式功能 (AI 功能)：
- Workspace ONE UEM 指令碼和感應器產生服務
- Omnissa Intelligence 體驗管理
- 見解
- 引導式根本原因分析 (gRCA)
- Omni AI 平台
- 資料分析
- 知識搜尋
AI 閘道：
- Omnissa MCP 伺服器
代理式 AI：
- Horizon 委派
下列各節提供每個元件的其他詳細資料。
Workspace ONE UEM 指令碼和感應器產生服務
Workspace ONE UEM 指令碼和感應器服務可根據管理員提供的提示詞自動產生感應器。這些感應器會收集裝置相關資料，例如硬體組態、作業系統和已安裝的應用程式。
此功能目前支援 PowerShell 和 Bash 等指令碼語言，讓使用者在 Windows 和 macOS 平台的 Workspace ONE 中切換不同語言時更具彈性且更便利。目前每個 Workspace ONE UEM 租用戶每天最多可提出 50 次感應器產生要求。附註：產生指令碼的支援將於未來版本提供。
您的資料處理與儲存位置
託管於 Omni AI 雲端服務中的 Workspace ONE UEM 指令碼和感應器服務，是使用者透過 Workspace ONE UEM 使用者介面 (UI) 中的 Omni AI 聊天機器人介面提交查詢的入口。此服務會與第三方 LLM (即 Azure OpenAI 服務) 互動，由該 LLM 處理查詢並產生回應，再將產生的回應訊息傳回給使用者。
Workspace ONE UEM 感應器產生服務也已設有角色型存取控制。例如，若要使用此服務，Workspace ONE UEM 管理員必須具備建立感應器的權限。此外，由於此服務使用 Omni AI 聊天機器人介面，因此必須依照下方 AI 工具控制一節所述，使用 Omnissa Connect 啟用 Omni 角色。
Workspace ONE UEM 指令碼和感應器產生服務中的資料處理與儲存
| 指令碼和感應器產生服務 | |
|---|---|
| 處理或儲存的資料 | 指令碼和感應器產生服務元件會將相關資訊儲存在資料庫中，例如查詢、回應及使用者提供的意見反應。這些資料會以靜態加密方式儲存在 Omni AI 平台中的指令碼和感應器產生服務內。 |
| 資料處理位置 | 資料會在您的 Workspace ONE UEM 執行個體、Omni AI 和 Azure OpenAI 中進行處理。 Omni AI：Omni 雲端服務 (託管於 AWS) 在全球 9 個區域提供服務。用於儲存您資料的位置，會依據您指派的客戶位置而定。 Azure OpenAI：在可行情況下，Omnissa 會在您的區域內處理並儲存資料；不過，系統可能會依據您指派的客戶位置，在您的區域之外處理資料。請參閱下方的 Azure OpenAI 資料區域清單： - 美國客戶：美國資料區域 - 歐盟客戶：歐盟資料區域 - 其他：全球 |
| 資料儲存位置 | 資料會儲存在 Omni AI 雲端服務內的資料庫中。用於儲存您資料的位置，會依據您指派的客戶位置而定。 |
| 資料保留期間 | 90 天 |
Workspace ONE® Experience Management
Workspace ONE Experience Management (亦稱為數位員工體驗 (DEX)) 可協助組織深入瞭解員工在數位工作區中的使用體驗。Experience Management 可提供應用程式、作業系統穩定性與效能方面的見解，並顯示與員工體驗相關、且會造成影響的關鍵效能指標分析資料，例如啟動時間、關機時間、登入與登出事件。
見解
見解會偵測 Experience Management 環境中的異常狀況。這是一項以機器學習為基礎的功能，可在您無需持續監控儀表板的情況下，提醒您值得關注或可能出現問題的資料點變化。如需深入瞭解「見解」，請參閱 Omnissa Docs。
引導式 RCA
調查可讓您在 Experience Management 解決方案中進行追蹤、協作，並執行引導式根本原因分析。Omnissa Intelligence 中的 gRCA 可協助您針對各種廣泛發生的常見問題進行偵錯，例如應用程式當機、作業系統當機問題，以及開機緩慢事件。如需瞭解如何使用此功能，請參閱 Omnissa Docs。
您的資料處理與儲存位置
針對 Workspace ONE Experience Management 中啟用機器學習的功能 (見解與 gRCA)，資料會在與您的 Omnissa Intelligence 執行個體相同的區域中進行處理與儲存。
Experience Management 中 AI 功能的處理與儲存
| Experience Management：見解與 gRCA | |
|---|---|
| 處理或儲存的資料 | 使用 Omnissa Intelligence 所收集的相同資料，這些功能僅分析 Omnissa Intelligence 中已可取得的資料。 如需瞭解 Omnissa Intelligence 收集哪些資料的詳細資料，請參閱 Omnissa Workspace ONE 揭露聲明。 |
| 資料處理位置 | Experience Management 已內建於 Omnissa Intelligence；資料會在您的 Omnissa Intelligence 執行個體中進行處理。 |
| 資料儲存位置 | 資料會儲存在您的 Omnissa Intelligence 執行個體中。 Omnissa Intelligence 的儲存與處理位置詳列於 Omnissa 法律中心提供的平台服務再處理者清單。 |
| 資料保留期間 | 與 Omnissa Intelligence 相同 |
Omni 聊天助理
Omni 是一款可在所有 Omnissa 主控台中使用的 AI 聊天助理。此助理可為我們的 AI 功能提供自然語言支援，包括資料分析、工作流程建立，以及 Omnissa 平台和產品主控台中的產品內建說明。
資料分析
我們的資料分析工具可讓您透過自然語言查詢，分析 Omnissa Intelligence 中提供的大量指標，而不必逐一建置或尋找 Widget。Omni 會在對話中提供答案；無論您使用 Omni 聊天助理或 Omnissa Intelligence 的資料總管，都可以進一步優化查詢，以進行更精準的分析。
資料分析會運用大型語言模型 (LLM) 來解讀使用者的自然語言輸入，並產生對應的查詢。接著，Omnissa Intelligence 會執行此查詢，同時沿用 Omnissa Intelligence 現有的角色型存取控制 (RBAC) 與安全功能。自訂角色可讓您建立僅能存取 Omni 功能 (或部分 Omni 功能) 但無法存取 Omnissa 產品其他功能的角色，讓更多利害關係人 (例如管理階層、安全、財務、採購與法務) 能針對部署提出查詢，並視需要檢視儀表板，同時降低因存取更廣泛功能而衍生的風險與干擾。
知識搜尋
由於 Omni 可存取 Omnissa 說明文件，您可以使用其知識搜尋功能，直接在 Omnissa 主控台中取得說明與提示。
使用知識搜尋工具 (此工具可在 UEM、Horizon、Intelligence 與 Omnissa Connect 主控台中使用) 時，您可以直接在介面中提出任何與說明文件相關的問題，並搜尋任何 Omnissa 產品說明文件、知識庫文章、Tech Zone 及其他技術資源。回應會提供摘要，並提供可直接前往說明文件的選項，讓您不必再花時間搜尋答案。
您的資料處理與儲存位置
Omni AI 助理功能由 Omni AI 平台提供支援。Omni AI 平台是一項託管於 AWS 的雲端服務，並搭配託管於 AWS 的資料分析雲端服務或託管於 Azure 的知識搜尋雲端服務。
使用以 Omni AI 平台為基礎建置的功能時，Omni 雲端服務會收集並儲存使用者提示詞、LLM 回應和客戶意見反應。Omni 也會儲存稽核記錄，詳細記錄每位使用者提交的提示詞；這些記錄可能包含使用者識別碼，而使用者識別碼可能會被視為個人識別資訊 (PII)。當 Omnissa 使用這些記錄或其他已儲存的客戶意見反應來改善我們的服務時，任何由客戶上傳的 PII 都會在區域內進行彙總並去識別化。
Omni 助理中的資料處理與儲存
| Omni AI 平台 | |
|---|---|
| 處理或儲存的資料 | 提示詞、LLM 回應與意見反應資料會儲存在 Omni AI 平台中，並以靜態加密方式加密。請注意，Omnissa 會使用意見反應資料來改善 Omni 服務。 每次提交提示詞時，都會產生稽核記錄。 |
| 資料處理位置 | 在可行情況下，Omnissa 會在您的區域內處理並儲存資料。資料流程可能會因您獲指派的客戶位置、您用來存取 Omni 的主控台，以及您執行的查詢類型 (資料分析或知識搜尋) 而異。 另請參閱 Omnissa 法律中心提供的再處理者清單以取得詳細資料。 |
| 資料儲存位置 | Omni 雲端服務 (託管於 AWS) 在全球 9 個區域提供服務。用於儲存您資料的位置，會依據您指派的客戶位置而定。 如需詳細資料，另請參閱 Omnissa 法律中心提供的再處理者清單，以及我們的資料流程圖。 |
| 資料保留期間 | 90 天 |
資料分析
資料分析工具只會將您的自然語言提示詞轉換為 Omnissa Intelligence 服務可讀取的 SQL 資料查詢，以易於理解的格式呈現結果。您的自然語言提示和回應會由 Azure OpenAI 服務處理；該服務採用安全的企業組態，且已設定為不會使用客戶資料進行訓練。請注意，如上所述，資料分析雲端服務與 Omni AI 平台分開託管於 AWS。
資料分析 AI 工具的資料處理與儲存
| 資料分析 (適用於已訂閱 Omnissa Intelligence 的客戶) | |
|---|---|
| 處理或儲存的資料 | 針對資料分析查詢的客戶提示詞、LLM 回應與客戶意見反應資料，會儲存在 Omni AI 平台中 (使用 AES-256 進行靜態加密)。請注意，Omnissa 會使用意見反應資料來改善 Omni 服務。 記錄 (儲存在 Omni 雲端服務中) |
| 資料處理位置 | 在可行情況下，Omnissa 會在您的區域內處理並儲存資料。資料分析雲端服務與 Omni AI 平台分開託管於 AWS，並在全球 9 個區域提供服務。資料儲存位置取決於 Omni AI 平台中指派給您的客戶位置。 OpenAI 處理位置 由於可用位置的配置方式，資料可能會根據指派給您的客戶位置，在您所在區域之外進行處理。請參閱下方的 Azure OpenAI 資料區域清單。 - 美國客戶：美國資料區域 - 歐盟客戶：歐盟資料區域 - 其他：全球 如需詳細資料，另請參閱 Omnissa 法律中心提供的再處理者清單，以及我們的資料流程圖。 所有流量在公用網際網路上傳輸時，皆會使用強式加密進行傳輸中加密。 |
| 資料儲存位置 | 已儲存在 Omni 中。請參閱〈Omni 助理中的資料處理與儲存〉。 |
| 資料保留期間 | 已儲存在 Omni 中。請參閱〈Omni 助理中的資料處理與儲存〉。 |
知識搜尋
知識搜尋工具可從 Omnissa 主控台存取，包括 Omnissa Connect、Workspace ONE UEM、Omnissa Intelligence 與 Horizon Cloud。
知識搜尋 AI 工具的資料處理與儲存
| 知識搜尋 (適用於所有 Omnissa 客戶) | |
|---|---|
| 處理或儲存的資料 | 客戶提示、LLM 回應與客戶意見反應資料會由知識搜尋服務收集並處理；但知識搜尋服務不會儲存這些資料。這些資料會儲存在 Omni AI 平台資料庫中。請注意，Omnissa 會使用意見反應資料來改善 Omni 服務。 所有資料皆會以靜態加密方式儲存 (AES-256)。 |
| 資料處理位置 | 在可行情況下，Omnissa 會在您所在的區域內處理並儲存資料；不過，由於知識搜尋的託管區域有限，系統可能會依據指派給您的客戶位置，在您的區域之外處理資料。請參閱下方的知識搜尋託管位置清單： 知識搜尋託管於全球 3 個服務位置 (託管於 Microsoft Azure)： - 美國：適用於位於美國與加拿大的客戶 - 愛爾蘭：適用於位於歐盟與英國的客戶 - 日本：適用於位於澳洲、日本、印度、新加坡的客戶 OpenAI 處理位置 由於可用位置的配置方式，資料可能會根據指派給您的客戶位置，在您所在區域之外進行處理。請參閱下方的 Azure OpenAI 資料區域清單。 Azure OpenAI 資料區域： - 美國：美國資料區域 - 歐盟：歐盟資料區域 - 其他：全球 如需詳細資料，另請參閱 Omnissa 法律中心提供的再處理者清單，以及我們的資料流程圖。 所有流量在透過公用網際網路傳輸時，皆會使用強式加密進行保護。 |
| 資料儲存位置 | 已儲存在 Omni 中。請參閱〈Omni 助理中的資料處理與儲存〉。 |
| 資料保留期間 | 已儲存在 Omni 中。請參閱〈Omni 助理中的資料處理與儲存〉。 |
AI 閘道：Omnissa MCP 伺服器
Omnissa MCP 伺服器是一項受管理的 AI 整合功能，可讓企業 AI 助理和代理程式透過單一且標準化的介面，安全地與 Omnissa 服務互動。這項功能可省去為各個產品分別進行整合的需求，簡化 AI 的導入，同時維持現有的安全性、權限、稽核和存取控制。
Omnissa MCP 伺服器提供集中式整合層，讓相容的 AI 助理和大型語言模型 (LLM)，例如 Claude Desktop、Cursor、Claude Code 和自訂代理程式，能探索可用功能，並安全地存取 Omnissa 產品功能。藉由抽象化底層的產品專屬 API，並將要求路由至適當的 Omnissa 服務，MCP 伺服器可在受支援的 Omnissa 解決方案中提供一致且簡化的整合體驗。
Omnissa MCP 伺服器目前支援任何與 MCP 相容的 AI 用戶端，並可搭配下列 Omnissa Cloud Services 及相關聯的使用案例使用：
- Workspace ONE UEM
- 執行有限的一組裝置命令，例如裝置查詢、同步、清除密碼、感應器同步和使用者登出
- 調查裝置的應用程式、設定檔、合規性、安全性狀態和事件歷程記錄
- 查詢裝置群組的部署狀態
- 尋找並檢查應用程式、指令碼、感應器、基準、佈建和工作流程
- 查詢租用戶層級或組織群組層級的系統設定
- Omnissa Access (唯讀)
- 搜尋使用者、群組和應用程式
- 依識別碼擷取使用者、群組或應用程式記錄
- 檢查使用者是否可以存取應用程式
- 查詢稽核和登入事件
- 擷取所選的租用戶組態區段
- Omnissa Intelligence：自然語言報告 (需要 Omni 資料分析)
- 透過 Omni 資料分析執行自然語言資料查詢、資源搜尋，以及報告、儀表板、Widget、調查、排程和工作流程的生命週期作業。
- Workspace ONE Hub Services：通知和工作流程
- Horizon Cloud Service
若要連線至您的 AI 代理，系統會在 Omnissa Connect 中針對管理員核發 MCP 權杖。組織管理員會啟用 MCP，並選擇最大範圍：
- **唯讀：**檢視資料和資源
- **完整範圍：**在產品支援的情況下進行讀取、修改和執行
MCP 權限不得超過管理員現有的產品角色。例如，即使僅具備 Workspace ONE UEM 權限的管理員擁有完整 MCP 範圍，仍只能使用 UEM 工具；若沒有對應的產品角色，則無法存取 Omnissa Intelligence 或 Omnissa Access 工具。Omnissa Intelligence 工具也需要具備上述適當的資料分析權限。
您的資料處理與儲存位置
MCP 伺服器由兩個主要元件組成：MCP 伺服器 Proxy，作為 API 閘道並託管於 AWS 的 9 個區域；以及內嵌各 Omnissa 雲端服務邊界內託管的 MCP 伺服器。MCP 伺服器使用 Omnissa Connect 進行集中式身分驗證和授權，並採用角色型存取控制。
當您在 Omnissa Connect 的組織帳戶設定中產生 MCP 權杖時，系統會根據指派給您的客戶區域，決定 MCP 伺服器 Proxy 的全域位置。請注意，MCP 伺服器 Proxy 和內嵌式 MCP 伺服器不會保存客戶內容。這些元件只會在要求執行期間暫時處理要求和回應，並不會在處理完成後保留客戶內容。
MCP 伺服器 Proxy 會接收包含驗證權杖和工具輸入參數的結構化 JSON-RPC 要求。它會在記憶體中暫時處理相關資料，以驗證、管理要求，並將要求路由至適當的後端服務。這些處理活動不需要任何持續性儲存空間。
內嵌式 MCP 伺服器 (位於 Workspace ONE UEM、Omnissa Access、Omnissa Intelligence、Workspace ONE Hub Services 和 Horizon Cloud Service 中) 會處理已授權的要求、套用相關商業規則、與所需的後端系統互動，並產生對應的回應，再透過 MCP 伺服器 Proxy 將回應路由回原始代理程式或 LLM。
Omnissa MCP 伺服器的資料處理與儲存
| Omnissa MCP 伺服器 | |
|---|---|
| 處理或儲存的資料 | MCP 伺服器 Proxy 是無狀態的路由和彙總層。它不會處理或產生自然語言提示詞，也不會執行 LLM 模型 (提示詞執行和 LLM 推論是在呼叫端 AI 用戶端/LLM 主機上進行，例如 Omni AI 或客戶自備的 LLM 用戶端)。 MCP 伺服器 Proxy 可能會在必要範圍內處理客戶內容和作業資料**，包括個人資料，以驗證要求、驗證要求結構描述、將要求路由至適當的客戶租用戶端點、強制執行安全性控制，以及在用戶端與目標內嵌式 MCP 伺服器之間傳輸要求和回應。**此類處理僅用於提供服務，且具有暫時性。 |
| 資料處理位置 | MCP 伺服器 Proxy 託管於 AWS，分布於全球 9 個區域。MCP 伺服器 Proxy 所使用的處理位置取決於指派給您的客戶位置。內嵌式 MCP 伺服器會託管在您現有 Omnissa Cloud Services 的邊界內。 |
| 資料儲存位置 | 不適用：MCP 伺服器 Proxy 和 MCP 層皆不會將客戶承載內容、提示詞或工具執行回應資料保存至任何資料庫或持續性儲存空間。資料只會在要求/回應生命週期期間暫存於記憶體中，之後便會傳回呼叫端用戶端。 |
| 資料保留期間 | 不適用：MCP 伺服器 Proxy 和 MCP 層皆不會將客戶承載內容、提示詞或工具執行回應資料保存至任何資料庫或持續性儲存空間。資料只會在要求/回應生命週期期間暫存於記憶體中，之後便會傳回呼叫端用戶端。 |
Omnissa AI 代理
Horizon 委派
Horizon 委派是整合於 Horizon HTML Access 用戶端 (瀏覽器) 中的原生 AI 對話式介面，可讓企業使用者在其安全的 Horizon 虛擬桌面基礎結構 (VDI) 工作階段中，將複雜的桌面平台工作 (包括舊版應用程式工作流程) 委派給客戶自備的 LLM/AI 代理 (例如 GitHub Copilot)。
使用者可從任何 Horizon 端點裝置，透過自然語言與 Horizon 委派互動。AI 推理會在客戶自備的 LLM/AI 代理層進行，而所有動作都會在安全的 Horizon VDI 環境內本機執行，以確保遵循現有的 Workspace ONE® UEM™、Omnissa® Dynamic Environment Manager™ (DEM) 和 Unified Access Gateway (UAG) 安全性、管理及存取原則。這表示代理程式會以使用者身分在 Horizon 工作階段內執行，並使用使用者的權利和認證資訊 (請注意，使用者可決定代理程式動作要同步或非同步執行)。長時間執行的工作、多步驟工作流程和背景 AI 程序會持續在虛擬機器 (VM) 中不間斷執行，不受使用者實體裝置狀態或可用性的影響。使用者可以隨時從任何端點順暢地繼續工作，並從上次中斷的位置接續進行。
Horizon 委派還包含 AI 治理層，可管理允許傳送至 LLM 的內容、哪些使用者有權使用此功能，並追蹤及監控 AI 代理的執行情況。UAG 會強制執行由管理員定義的 AI 提供者完整網域名稱 (FQDN) 允許清單。所有 AI 流量都必須通過閘道。
在我們最初提供的版本中，Horizon 委派透過隨附的 Horizon 軟體開發套件 (SDK) 支援 GitHub Copilot。此外，它會透過 Horizon Blast 通訊協定連線至您自備的 LLM，而不是透過開放式網際網路連線，以進一步提升安全性。
您的資料處理與儲存位置
在代理程式推理週期期間，Horizon Agent SDK 會將使用者的自然語言要求，以及執行工作所需的桌面平台觀察內容提供給 LLM。視工作流程而定，此內容可能包括螢幕擷取畫面、文件內容、應用程式狀態及其他桌面平台遙測資料，讓代理程式能據此做出判斷，並在桌面平台工作階段內執行動作。Horizon 軟體不會保存這些資料；這些資料只會在代理程式迴圈期間暫時傳輸。
租用戶虛擬機器已與網路隔離：唯一的外部輸出流量是經使用者驗證後對 LLM 發出的呼叫。Horizon 端點絕不會直接與 LLM 通訊，而 LLM 也絕不會存取企業內部系統。
AI 工具控制：停用 AI 功能和 AI 代理
Experience Management：見解與 gRCA
Workspace ONE Experience Management 需要這些功能。客戶可提交支援要求，要求停用這些功能。
Omni AI 平台
您可以在 Omnissa Connect 中使用角色，為使用者啟用 Omnissa MCP 服務和 Workspace ONE 感應器產生服務。如需如何在 Omnissa Connect 中新增或編輯管理員的詳細資料，請參閱管理員主題。新增或編輯管理員時，請在 Omnissa Connect 的設定 Omnissa AI 喜好設定區域中，選取一個或兩個組織角色。
Horizon 委派
Horizon 委派依預設不會啟用或安裝。若要使用此功能，必須同時符合以下兩項條件：Horizon Agent 必須已安裝此功能，而且管理員必須透過管理主控台，明確為適用的機器集區啟用此功能。
我們在產品和解決方案中內嵌 AI 的方式：第三方 AI 整合
下列 Omnissa 供應項目整合了第三方 AI 功能：搭載 Gemini Nano 的 Android 版 Workspace ONE Boxer；搭載 Apple Intelligence 的 iOS 版 Workspace ONE Boxer、Workspace ONE Content 和 Workspace ONE Web，以及搭載 Lookout SAIL Assistant 的 Omnissa Mobile Threat Defense。任何整合式 AI 工具或服務的使用，均受適用的第三方條款規範。
整合 Gemini Nano 的 Android 版 Workspace ONE Boxer
整合 Gemini Nano 的 Android 版 Workspace ONE Boxer 可讓使用者運用 AI 進行電子郵件摘要，並針對單封電子郵件與複雜的郵件討論串提供精準的即時摘要。
Workspace ONE Boxer 的 AI 摘要功能是使用 Google Machine Learning (ML) Kit API 建置。**輸入資料 (例如電子郵件) 的處理會在裝置上進行，而 ML Kit 不會將該資料或產生的輸出結果傳送至 Google 或 Omnissa 伺服器。**ML Kit API 可能會偶爾與 Google 伺服器通訊，以接收錯誤修正、更新後的模型，以及硬體加速器相容性資訊。Google 會接收與整合至 Workspace ONE Boxer 應用程式中的 ML Kit API 使用情況及效能相關的資料。Google 會使用這些指標來衡量效能、進行偵錯、維護及改進 API，並偵測誤用或濫用情形，詳情如其隱私權政策所述。
您的資料處理與儲存位置
輸入資料 (例如電子郵件) 的處理全程在裝置上完成，且 ML Kit 不會將該資料或其產生的輸出結果傳送至 Google 或 Omnissa 伺服器。如需進一步資訊，請參閱 Google 隱私權政策。
啟用此整合功能需要由您組織的 IT 管理員啟用。可用性與功能可能會因裝置管理原則而有所差異。
請參閱《Omnissa 產品指南 》，以瞭解使用量、年齡限制和其他免責聲明。
整合 Apple Intelligence 的 iOS 版 Workspace ONE Boxer
Workspace ONE Boxer 在 iOS 上與 Apple Intelligence 整合，為電子郵件摘要提供強大的裝置端 AI 功能。
Apple Intelligence 僅會識別完成要求所需的必要資料，並將其傳送至生成式模型，同時不會授與存取權或儲存任何資訊。它會在可行情況下優先採用裝置端處理，以盡可能讓資料保留在本機並維持安全。對於需要更高運算能力的工作，Apple Intelligence 會運用私有雲運算，僅將相關資料傳送至 Apple 伺服器進行處理。這些資料僅用於完成要求，Apple 不會儲存或存取。工作完成後，結果會安全地傳回裝置。為維護隱私權，Apple 僅收集最少量的要求資料，例如檔案大小、使用的功能，以及完成時間。Apple 傳送至其雲端的資料會以匿名化方式處理，並在安全的伺服器上完成處理。若要進一步瞭解 Apple 私有雲運算，請參閱此處。
啟用此整合功能需要由您組織的 IT 管理員啟用。可用性與功能可能會因裝置管理原則而有所差異。請參閱《Omnissa 產品指南 》，以瞭解使用量、年齡限制和其他免責聲明。
您的資料處理與儲存位置
如前所述，Apple Intelligence 會在可行情況下優先採用裝置端處理，以盡可能讓資料保留在本機並維持安全。對於需要更高運算能力的工作，Apple Intelligence 會運用私有雲運算，僅將相關資料傳送至 Apple 伺服器進行處理。這些資料僅用於完成要求，Apple 不會儲存或存取。工作完成後，結果會安全地傳回裝置。不會將任何資料傳送至 Omnissa 伺服器。
整合 Gemini Nano 的 Android 版 Workspace ONE Content
整合 Gemini Nano 的 Android 版 Workspace ONE Content 可讓使用者運用 AI 進行文件頁面摘要，提供單一文件頁面的準確即時摘要。
Workspace ONE Content 的 AI 摘要功能是使用 Google Machine Learning (ML) Kit API 建置。輸入資料 (例如文件頁面) 的處理會在裝置上進行，而 ML Kit 不會將該資料或產生的輸出結果傳送至 Google 或 Omnissa 伺服器。ML Kit API 可能會偶爾與 Google 伺服器通訊，以接收錯誤修正、更新後的模型，以及硬體加速器相容性資訊。Google 會接收與整合至 Workspace ONE Content 應用程式中的 ML Kit API 使用情況及效能相關的資料。Google 會使用這些指標來衡量效能、進行偵錯、維護及改進 API，並偵測誤用或濫用情形，詳情如其隱私權政策所述。
您的資料處理與儲存位置
輸入資料 (例如文件) 的處理全程在裝置上完成，且 ML Kit 不會將該資料或其產生的輸出結果傳送至 Google 或 Omnissa 伺服器。如需進一步資訊，請參閱 Google 隱私權政策。
啟用此整合功能需要由您組織的 IT 管理員啟用。可用性與功能可能會因裝置管理原則而有所差異。
請參閱《Omnissa 產品指南 》，以瞭解使用量、年齡限制和其他免責聲明。
整合 iOS Apple Intelligence 的 Workspace ONE Content
Workspace ONE Content 在 iOS 上與 Apple Intelligence 的整合，可讓使用者運用 AI 進行文件摘要，並提供準確、即時的文件內容摘要。
Apple Intelligence 僅會識別完成要求所需的必要資料，並將其傳送至生成式模型，同時不會授與存取權或儲存任何資訊。它會在可行情況下優先採用裝置端處理，以盡可能讓資料保留在本機並維持安全。對於需要更高運算能力的工作，Apple Intelligence 會運用私有雲運算，僅將相關資料傳送至 Apple 伺服器進行處理。這些資料僅用於完成要求，Apple 不會儲存或存取。工作完成後，結果會安全地傳回裝置。為維護隱私權，Apple 僅收集最少量的要求資料，例如檔案大小、使用的功能，以及完成時間。
啟用此整合功能需要由您組織的 IT 管理員啟用。可用性與功能可能會因裝置管理原則而有所差異。請參閱《Omnissa 產品指南 》，以瞭解使用量、年齡限制和其他免責聲明。
您的資料處理與儲存位置
Apple Intelligence 會在可行情況下優先採用裝置端處理，以盡可能讓資料保留在本機並維持安全。對於需要更高運算能力的工作，Apple Intelligence 會運用私有雲運算，僅將相關資料傳送至 Apple 伺服器進行處理。這些資料僅用於完成要求，Apple 不會儲存或存取。工作完成後，結果會安全地傳回裝置。不會將任何資料傳送至 Omnissa 伺服器。
整合 Gemini Nano 的 Android 版 Workspace ONE Web
整合 Gemini Nano 的 Android 版 Workspace ONE Web 可讓使用者運用 AI 進行網頁摘要，提供單一網頁的準確即時摘要。
Workspace ONE Web 的 AI 摘要功能是使用 Google Machine Learning (ML) Kit API 建置。輸入資料 (例如網頁) 的處理會在裝置上進行，而 ML Kit 不會將該資料或產生的輸出結果傳送至 Google 或 Omnissa 伺服器。ML Kit API 可能會偶爾與 Google 伺服器通訊，以接收錯誤修正、更新後的模型，以及硬體加速器相容性資訊。Google 會接收與整合至 Workspace ONE Web 應用程式中的 ML Kit API 使用情況及效能相關的資料。Google 會使用這些指標來衡量效能、進行偵錯、維護及改進 API，並偵測誤用或濫用情形，詳情如其隱私權政策所述。
您的資料處理與儲存位置
輸入資料 (例如網頁) 的處理全程在裝置上完成，且 ML Kit 不會將該資料或其產生的輸出結果傳送至 Google 或 Omnissa 伺服器。如需進一步資訊，請參閱 Google 隱私權政策。
啟用此整合功能需要由您組織的 IT 管理員啟用。可用性與功能可能會因裝置管理原則而有所差異。
請參閱《Omnissa 產品指南 》，以瞭解使用量、年齡限制和其他免責聲明。
整合 Apple Intelligence 的 iOS 版 Workspace ONE Web
Workspace ONE Web 在 iOS 上與 Apple Intelligence 的整合，可讓使用者運用 AI 進行網頁摘要，並提供準確、即時的網頁內容摘要。
Apple Intelligence 僅會識別完成要求所需的必要資料，並將其傳送至生成式模型，同時不會授與存取權或儲存任何資訊。它會在可行情況下優先採用裝置端處理，以盡可能讓資料保留在本機並維持安全。對於需要更高運算能力的工作，Apple Intelligence 會運用私有雲運算，僅將相關資料傳送至 Apple 伺服器進行處理。這些資料僅用於完成要求，Apple 不會儲存或存取。工作完成後，結果會安全地傳回裝置。為維護隱私權，Apple 僅收集最少量的要求資料，例如檔案大小、使用的功能，以及完成時間。
啟用此整合功能需要由您組織的 IT 管理員啟用。可用性與功能可能會因裝置管理原則而有所差異。請參閱《Omnissa 產品指南 》，以瞭解使用量、年齡限制和其他免責聲明。
您的資料處理與儲存位置
Apple Intelligence 會在可行情況下優先採用裝置端處理，以盡可能讓資料保留在本機並維持安全。對於需要更高運算能力的工作，Apple Intelligence 會運用私有雲運算，僅將相關資料傳送至 Apple 伺服器進行處理。這些資料僅用於完成要求，Apple 不會儲存或存取。工作完成後，結果會安全地傳回裝置。不會將任何資料傳送至 Omnissa 伺服器。
Omnissa Mobile Threat Defense – Lookout SAIL AI Assistant
對於使用搭載 Lookout 的 Omnissa Mobile Threat Defense 客戶，Lookout 平台中提供一項支援 GenAI 的功能：Lookout SAIL AI Assistant。Lookout SAIL AI Assistant 由 Lookout 開發並管理。如需進一步瞭解 Lookout 如何管理您的資料，請參閱其隱私權揭露聲明。
Lookout SAIL 透過 GenAI 讓您能直接與 Lookout 平台互動，而不必透過使用者手冊或指南學習操作。它不會處理客戶內容。Lookout SAIL 已完全整合至 Lookout 的使用者體驗中，可強化工作流程並協助您快速與系統互動，直接帶您前往 Lookout 主控台的相關位置。
如需瞭解 Lookout SAIL AI Assistant 的詳細資訊，請參閱 Lookout 網站上的這篇部落格文章。
我們如何使用 AI：營養標籤
為協助您瞭解我們如何使用您的資料，Omnissa 制定了一系列 AI 營養標籤，用以說明我們所開發或提供之各項 AI 功能最重要的資訊。
您可在 Omnissa Docs 中找到這些標籤：
- 見解
- 引導式根本原因分析
- Omni AI 平台
- 整合 Gemini Nano 的 Android 版 Workspace ONE Boxer
- 整合 Apple Intelligence 的 iOS 版 Workspace ONE Boxer
變更記錄
本指南已進行下列更新：
| 日期 | 變更說明 |
|---|---|
| 2026 年 9 月 28 日 | 已新增下列全新/即將推出的 AI 功能、AI 閘道和服務相關內容： - Workspace ONE UEM 指令碼和感應器產生服務 - Omnissa MCP 伺服器 - Horizon 委派 |
| 2026 年 6 月 30 日 | 更新了 AI 治理團隊 更新了使用客戶資料進行訓練的相關說明 新增了 Boxer 整合的營養標籤 新增了 Android 版 Workspace ONE Content 和 Android 版 Workspace ONE Web 的 Gemini Nano 整合相關內容 |
| 2026 年 2 月 25 日 | 新增了整合 Apple Intelligence 的 iOS 版 Workspace ONE Content 相關內容 新增了整合 Apple Intelligence 的 iOS 版 Workspace ONE Web 相關內容 移除了客戶支援聊天機器人的相關內容 |
| 2026 年 1 月 8 日 | 新增了整合 Gemini Nano 的 Android 版 Workspace ONE Boxer 相關內容 新增了整合 Apple Intelligence 的 iOS 版 Workspace ONE Boxer 相關內容 新增了使用 Yellow.ai 的客戶支援聊天機器人相關內容 |
| 2025 年 9 月 10 日 | 新增了 Omni 的新 AI 功能相關內容 (資料分析與知識搜尋) Omnissa 的 AI 模型訓練方法 新增了如何訂閱 Docs 的指示 |
| 2025 年 8 月 18 日 | 已在 Omnissa Docs 上發佈的內容 |
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