隨著AI大模型如DeepSeek的興起，越來越多的企業希望接入這些技術以提升效率和產品體驗。然而，企業使用大模型並非簡單的技術接入，還涉及諸多風險控制問題。本文從經營和業務視角出發，詳細梳理了企業在接入大模型時可能面臨的風控挑戰，並提出了針對性的解決方案，供大家參考。
DeepSeek 的熱潮，從春節一直持續到現在，一浪接一浪。最開始是科技媒體和自媒體，對於 DeepSeek 展開討論，而現在湊風口的，則是眾多企業，紛紛宣佈接入了 DeepSeek，就連國民級應用微信，以及競爭對手文心一言和騰訊元寶，也紛紛宣佈在自家大模型的軟體裡，接入了 DeepSeek 。
AI 的發展勢不可擋，AI 革命正在如火如荼，很多企業都有接入大模型產品，提升內部效率或者產品體驗的意願和需求。但是，企業使用大模型不同於個人，要考慮商業機密、業務安全等等諸多問題。
本文，我們就徹底釐清楚，企業要接入大模型，應當注意哪些風控問題。這不是一篇技術文章，而是更多的從經營和業務視角，用相對通俗的語言，識別出企業在實際落地 AI 過程中，不可忽視的 AI 風險。
在研究大模型的風控問題前，我們首先要明確，企業接入大模型，都有哪幾種方式。
我在《業務中“接入大模型”，到底有哪幾種接入方法？》一文中專門寫過，不論是 DeepSeek，還是其他大模型，企業能夠接入的方式，一般就是以下 5 種，這張表格總結了各種方式的優劣勢。
在不同的接入方式里，由於部署方法和使用方式的不同，所包含的風控點也不同。
個人直接使用平臺功能，和通過智慧體平臺搭建 Agent，這兩種方式，由於是公用平臺，因此數據保密等級最低，作為個人工作的 Copilot（副駕駛、助理），沒太多問題，但如果要把企業的機密資訊傳入，就容易產生資訊洩漏。
API 調用、私有化本地部署、通過雲服務商間接部署，這三種方式，一方面涉及到對大模型的調整和訓練，另一方面也涉及到模型輸出內容會公開，所以涉及到比較多的風險，比如訓練數據合規、許可權控制、輸出內容審查等。
具體的風險類型和處理方法，我們在下文詳細展開。
根據 AI 的消費者與 AI 大模型產生交互的時機，我們把企業接入大模型的風險，分成三個階段：傳入模型時風控、模型處理中風控、模型輸出時風控。
這一階段，是信息進入大模型的入口階段，日常的 AI 問答不會有問題，最大的風險，就是業務敏感資訊洩漏和數據合規。
風險點一：數據安全風險（保密數據、隱私數據）。
在實際工作中，會因為業務需要，把實際業務的真實數據、或者重要的商業機密髮送給 AI，在這個過程中，很容易將公司的核心機密流傳出去。
例如 AI 能力的提供者（不一定是大模型的研發公司，也有可能是提供 AI 服務的第三方等）可以查看到使用者與 AI 對話的內容；或者 AI 在接收到資訊后，內化於自己的資料庫，在與另外的用戶對話時，將資訊洩漏；又或者“偽當地語系化”部署方案中，若介面加密不完善，攻擊者可通過逆向工程竊取傳輸中的業務數據。
解決方法就在於對於數據安全的重視，主要是 2 個：
1. 針對保密數據和隱私數據，在底層的表結構上，就做好許可權控制。基本原則是「最小許可權原則」，即限制數據可訪問的範圍和保密等級，例如一些敏感數據，只有達到一定許可權的人才能增刪查改，其他人不能訪問，從數據獲取的源頭上，就做好把關。
2. 加強公司成員保密意識，在使用 AI 時，對敏感數據進行脫敏處理。AI 的運行過程中，如果必須使用某些數據，那麼就應當對數據進行脫敏，比如 AI 大模型在調用用戶數據表時，提前將使用者的身份證號和手機號，進行模糊化處理。
風險點二：訓練數據合規風險
除了數據保密的風險，企業還得多關注訓練數據的合規性。什麼意思呢？就是拿來訓練大模型的數據，必須得合法合規，不能踩法律的紅線。尤其是隱私保護和智慧財產權，稍微不注意，就可能讓公司在法律框架內觸及紅線。如果某些數據只是拿來訓練，不會對外提供服務，那麼訓練過程中，要做好數據生命週期的管理工作，及時銷毀使用完的數據。
同時，數據的品質把控也得過硬，這是為了大模型的品質考慮，這很好理解，如果數據品質過差，大模型的水準自然也不會好。
模型處理中的風控問題較多，某種程度上，也不僅僅是技術上的風控問題，也是企業內控的一些要求。在這個階段，需要關注的風控問題主要有 5 個。
風險點一：模型倫理風控
因為 AI 訓練的過程，大多是黑盒，很多時候，我們並不知道 AI 在處理資訊時，究竟是怎麼一個“腦迴路”，所以大模型往往會搞出一些科技倫理問題。模型倫理這塊兒，主要是別讓 AI“學壞了”。
比如招聘場景下，AI 可能因為歷史數據男性偏多，因此在進行處理時，形成對女性的偏見；或者由於網路上對於某個人群的過度歧視，導致 AI 進一步加強這種歧視。
所以在模型訓練中，企業必須得用多樣化的數據，把偏見扳回來，還需要在產品研發流程上，增加一些倫理審核流程，別讓模型做出違背道德倫理和科技倫理的行為。畢竟，誰也不想自家 AI 變成“道德滑坡”的典型吧……
風險點二：模型可解釋性
模型可解釋性，通俗點講，就是得搞清楚模型為什麼這麼決定。
大模型的訓練與使用過程，我們已經非常熟悉：將問題和需求告知 AI，AI 自行處理後返回結果，這個結果可能是符合常理的，也有可能是完全意想不到的。這種不可控性，對於大多數場景而言，都是無害的，甚至能通過天馬行空的想像，挖掘出不一樣的靈感。
但是，有一些場景，AI 的不可控性，反而會成為掣肘，如果讓模型黑盒跑，誰也不知道它怎麼想的，那出了錯，都沒法向用戶解釋，嚴重一點，監管也會找上門。
而且，光和 AI 聊天，還只是算是初步應用，要想讓 AI 能夠大規模釋放生產力，還是得讓 AI 進入到工作流程中。比如金融方案、醫療推薦，AI 產生一個答案，那產出的過程中，因為什麼？參考了什麼？邏輯是什麼？理由是什麼？怎麼推理出這個答案？這些問題，都需要能夠有理有據的擇出來，也就是大模型的推理結果，要有「可解釋性」。
可解釋性的保障，不僅僅要在模型嚴謹程度的參數上做調整，也要在產品流程上進行介入。例如在產品流程上，強制性讓 AI 處理過程分為幾個步驟，並每個步驟強制性索引所有引用到的材料，或者在每個步驟，都設置監控工具，確保出了問題，能查到根源。
風險點三：行業合規要求
主要是特定行業和特定區域的合規要求，比如醫療行業的臨床要求、歐盟國家的 GDPR（歐盟跨境數據法規）等。
風險點四：算力、成本、運維的內控問題
尤其是私有部署的方案中，企業內部能夠形成“成本陷阱”的地方特別多，因此，企業在內部制度上，要做好企業內控和技術方案的選擇。
大模型的訓練，所需要的算力，是非常大的成本，即使是採用公有雲的部署方案，花費也不低。因此，選擇怎樣的技術實現方案，性價比更高？哪個雲服務的配套，更有優勢？算力是否有閑置，算力採購過程中是否有舞弊？這些都能看作是大模型部署的內控關注點，不要稀里糊塗的把錢燒出去。
風險點五：模型失效與性能退化
是的，模型也是會退化的。
大模型部署完成後，並非一勞永逸，即使不考慮新模型對舊模型的超越，單就同一個模型來看，也存在性能退化的問題，時間長了可能就“老化”了。
這種老化，一般是由於數據分佈漂移、數據迴圈污染等原因造成。數據分佈漂移就是，現實世界的情況會隨著時間變化，但模型中的數據不會，就會產生偏差（比如 20 世紀的某些政策並不能套用到 21 世紀）。數據迴圈污染是大模型與大量用戶對話后，被拉低了數據品質，導致模型的繭房加劇，偏差加大。
所以在應對模型失效與退化上，監控和預警機制、數據更新和再訓練的策略、數據容災與回滾機制等措施，都很重要。同時，在組織與流程上的保障也是要考慮的，比如專門的團隊和 SOP，來對模型的實際表現，進行定量和定性的監控。
這個過程比較容易理解，就是對於模型輸出的內容，本身也需要進行一定的篩選和過濾，以便符合內容合規的要求。這部分的內容風控，本質上與社交媒體發佈信息時間的風控，是類似的。
輸出階段，傳統的信息合規要注意：
這部分現有的解法都非常成熟，機器學習+人工審核的配套方案，基本上不會出現問題。
AI 場景中，還需要額外注意一個“AI 幻覺”的問題。目前的大模型，或多或少都有這個毛病，愛“胡說八道”，比如編個不存在的事實，或者胡扯一個數據來源。所以在某些嚴肅場景下的業務，企業要在輸出檢查上，多做幾道驗證。
接入大模型，能給企業帶來效率和創新，但風險也不少。從傳入模型時的數據保密和合規，到處理中的可解釋性、倫理、行業標準、成本控制和性能維護，再到輸出時的內容審查和減少幻覺，企業得全盤考慮，步步為營。
怎麼管好這些風險？需要有一個完整的 AI 治理框架，數據得管嚴、合規得做足、模型得選對、部署得合理，並且隨時優化。只要把這些風控點掐住了，企業才能放心用 AI，既安全又高效。
作者：亨哼；公眾號：產品變數（ID：hengpaper）
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