治理方法 / Enterprise AI Governance

企业 AI 数据安全与治理怎么做?
先定边界,再接入流程。

安全不是在项目结束时补一份说明。首个 AI 试点开始前,就要确认什么资料能用、谁能看、AI 能准备什么、什么动作必须由人决定与执行。

先做资料分级,不做“全部接入”

把候选资料至少区分为:可公开、内部可用、受限资料和禁止接入。每类资料要有所有者、允许用途、访问角色和保留方式。授权链不明确时,只用已脱敏或已授权的最小样本验证流程。

把权限和动作拆开

读资料、生成草稿、提出建议与执行外部动作不是同一件事。首轮应以检索出处、候选回复和异常提示为主;付款、订单修改、对外发送、审批、价格变更和正式发布,都必须设为人工确认动作。

给异常留出回退路径

遇到资料不足、回答不确定、敏感内容、投诉、例外政策或系统异常时,由谁接管、回到哪个原流程、怎样记录原因,都要在启动时约定。

复制:企业 AI 试点治理卡

先把边界写清楚,再讨论能力。

带着现有流程与资料条件来,我们先判断适合怎样收窄试点范围。

发起场景沟通