基於生產力的 AI 模型：Securonix 如何為 SOC 成果重新定義受管理的 AI

本週,Securonix 與 Amazon Web Services 合作推出了 AI SOC 分析師 Sam 和 Agentic Mesh。這不是又一個 AI 功能。這是向生產力導向 AI 模型的轉變。

您是否曾看過您的 SOC 團隊淹沒在警報中,而董事會卻要求「明確的 AI 投資報酬率」?

想像一下。
早上 8:45。CISO 參加董事會預備簡報。一夜之間警報超過 40,000 條。兩名分析師請病假。監管機構要求提供 AI 治理證據。財務部門需要對不斷增加的 SIEM 支出提出理由。

團隊使用 AI。但他們無法證明它實際交付了什麼。

這就是 Securonix 與 Amazon Web Services 合作推出最新產品所針對的差距。該公司推出了 AI SOC 分析師 Sam 和 Securonix Agentic Mesh——以及用於安全營運的生產力導向 AI 模型。

對於 CX 和 EX 領導者來說,這不僅僅是網路安全新聞。這是大規模治理 AI 的藍圖。

什麼是生產力導向 AI 模型——為什麼它很重要?

生產力導向 AI 模型透過完成的工作來衡量 AI,而不是透過使用量或消耗的資料。

大多數企業 AI 定價追蹤代幣、儲存或功能。該模型獎勵消費。它很少證明結果。

Securonix 翻轉了這個邏輯。
Sam 的授權基於 AI 完成的已驗證分析師等效工作。生產力透明追蹤。領導者可以量化節省的時數和獲得的產出。

對於 CX 和 EX 領導者來說,這重新定義了 AI 價值:

• 從功能採用 → 到可衡量的產出
• 從實驗 → 到受治理的生產
• 從創新劇場 → 到董事會就緒的投資報酬率

這種轉變反映了 CX 領導者在旅程 AI 和副駕駛方面面臨的情況。董事會不想要聊天機器人使用統計資料。它想要轉移率、解決時間縮短和服務成本改善。

安全現在正在說同樣的語言。

什麼是 AI SOC 分析師 Sam?

Sam 是一個受治理的、全天候數位 SOC 團隊成員,在統一防禦 SIEM 內自動化第 1 層和第 2 層工作。

Sam 執行:

• 警報分類
• 調查豐富化
• 關聯分析
• 回應準備
• 報告摘要

它在 Securonix 平台內原生運作。分析師透過人在迴路監督保持控制。

許多 AI 副駕駛提供協助。很少作為結構化工作系統運作。Sam 協調專業 AI 代理跨調查步驟。它呈現分析師可以驗證或升級的通俗語言摘要。

結果:AI 增強判斷。它不會取代它。

為什麼 SOC 在 AI 治理方面陷入困境?

因為大多數 AI 部署的擴展速度快於控制框架。

安全領導者面臨三個緊張局勢:

1. 警報數量持續增加。
2. 分析師短缺持續存在。
3. 監管機構要求可解釋性。

董事會現在提出更難的問題:

• AI 是否受治理?
• 行動是否可以稽核?
• 政策是否執行?
• 決策是否可以逆轉?

非結構化 AI 無法回答這些問題。

這就是 Securonix Agentic Mesh 進入的地方。

什麼是 Agentic Mesh,它有何不同?

Agentic Mesh 是一個受治理的協調層,協調專業 AI 代理跨偵測、調查、回應和報告。

與單體助手不同,Agentic Mesh 作為工作系統運作。

它:

• 在代理之間維護共享情境
• 執行企業政策護欄
• 確保行動可解釋和可稽核
• 允許可逆性和人工驗證

使用 Amazon Bedrock AgentCore 構建,它在客戶環境內安全運行。這提供了企業級隔離和彈性。

副駕駛回答問題。
Agentic 系統完成受治理的工作流程。

這種區別改變了企業 AI 成熟度。

這如何轉化為董事會就緒的結果?

安全領導者日益在董事會審查下運作。AI 必須證明信任,而不是承諾信任。

根據 HDFC Bank 的 CISO Sameer Ratolikar 所說:

Securonix 首席產品官 Simon Hunt 清楚地闡述了挑戰:

對於董事會對話,生產力導向 AI 實現了:

• 量化的分析師等效工作
• 明確的成本規避敘述
• 受控的 AI 行動記錄
• 符合監管要求的可解釋性

什麼是 DPM Flex,為什麼資料經濟很重要?

DPM Flex 根據分析價值而非原始量來路由遙測資料,以控制 SIEM 成本。

如果資料成本激增,AI 生產力就會崩潰。

具有彈性消耗的資料管線管理器(DPM Flex)引入了結果驅動的資料經濟。它不是擷取所有內容,而是優先處理高價值遙測資料。

對於 CX 的類比:

• 不要將每個互動都輸入進階 AI 模型。
• 以不同方式路由低風險流程。
• 將資料擷取與可衡量的結果對齊。

成本治理是 AI 治理的一部分。

CX 和 EX 領導者的關鍵見解

1. 透過完成的工作來衡量 AI。
沒有產出指標,採用指標意義不大。

2. 在系統內嵌入治理。
追溯性合規很脆弱。

3. 保護人工監督。
AI 在增強判斷時擴展得最好。

4. 將 AI 與財務敘述對齊。
董事會批准結果,而不是實驗。

5. 及早控制資料經濟。
沒有成本紀律的擴展 AI 會產生反彈。

企業 AI 採用的常見陷阱

• 在沒有結果 KPI 的情況下啟動 AI 試點
• 將治理視為後期階段
• 衡量使用量而非產出
• 忽略可解釋性要求
• 在沒有投資報酬率對應的情況下擴展資料擷取

這些陷阱造成碎片化。它們削弱了高階主管的信心。

實用框架:受治理 AI 的 PRODUCT 模型

CXQuest 為企業 AI 擴展提出了PRODUCT 模型:

P – 定義生產力單位
定義可衡量的工作等效項。

R – 嵌入風險護欄
在工作流程內執行政策。

O – 維護監督
讓人類控制升級。

D – 管理資料經濟
將擷取與分析價值對齊。

U – 明確使用案例界限
從定義的大量工作開始。

C – 跨代理共享情境
避免孤立的 AI 助手。

T – 向領導層透明報告
將產出轉化為財務語言。

Securonix 在安全營運內實施了許多這些原則。CX 團隊可以採用相同的結構。

這如何影響員工體驗(EX)?

分析師倦怠反映了聯絡中心疲勞。

重複的分類工作導致流失。
缺乏對影響的可見性降低了參與度。

透過吸收第 1 層和第 2 層噪音,Sam 允許分析師專注於更高風險的判斷呼叫。

AI 應該消除苦差事,而不是自主權。

生產力導向 AI 模型:為什麼這項公告標誌著更廣泛的市場轉變

安全通常在 CX 採用之前開創治理框架。

朝向 Agentic AI 協調的轉變表明下一個企業 AI 階段將專注於:

• 受治理的自主性
• 工作流程層級的 AI
• 基於生產力的定價
• 可解釋性優先設計

董事會將日益詢問:

AI 完成了多少工作?
它是否受控?
我們能否為其辯護?

這個模型直接回答了這些問題。

常見問題

基於生產力的 AI 與傳統 AI 定價有何不同?

它將成本與已驗證完成的工作連結,而不是資料使用量或功能。

在企業 AI 中「Agentic」是什麼意思?

它指的是協調專業代理以完成結構化工作流程的 AI 系統。

人在迴路監督如何運作?

分析師在執行前審查、驗證或逆轉 AI 生成的行動。

為什麼董事會關心 SOC 中的 AI 治理?

安全故障帶有監管和財務風險。AI 決策必須可解釋。

這個模型可以應用於 CX 環境嗎?

可以。任何大量、規則驅動的工作流程都可以採用基於生產力的 AI 衡量。

CX 和安全領導者的可行要點

1. 定義一個 AI 可以完成可衡量工作單位的工作流程。
2. 量化每個完成單位節省的分析師或代理時間。
3. 在擴展 AI 存取之前嵌入政策護欄。
4. 對高風險行動實施人工審查。
5. 建立將 AI 產出轉化為財務影響的儀表板。
6. 將資料擷取與結果驅動的分析對齊。
7. 以董事會語言而非技術指標呈現 AI 投資報酬率。
8. 每季稽核 AI 工作流程的治理完整性。

AI SOC 分析師 Sam、Agentic Mesh 和 DPM Flex 全球可供 Securonix 客戶使用。

更深層的轉變很明確。

AI 必須做真正的工作。
它必須按設計受治理。
它的價值必須在董事會中站得住腳。

文章《生產力導向 AI 模型:Securonix 如何重新定義 SOC 結果的受治理 AI》首次發表於 CX Quest。