AI时代下的数据安全与合规
—高管共话生成式AI的落地边界与风控实践—
会议概要
当下，AI 技术已然成为企业实现创新发展与高效运营的关键驱动力。然而，数据作为 AI 发展的核心要素，其安全与合规问题直接关乎企业的生死存亡与可持续发展正以迅猛发展之势，彻底重塑数据安全格局。
本次闭门会汇集多家跨国企业的技术决策者与安全负责人，直面数据主权、版权风险与成本控制三重合规困境。与会者依据真实数据和案例分析等展开深度交流，共同拆解AI安全落地的真实瓶颈。会议未提供万能解药，但未来AI创新之路也将持续下去，希望为每家企业定制风控路径激发一些思考。
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主题：AI 时代的数据风险评估与保护新挑战
时间：2025年6月25日（周三）14:00-18:00
活动地点：中国 · 上海 · 黄浦区
核心话题
在 AI 场景中，数据所具有的可复制、易泄露、来源广、危害大、监管难等特性，致使数据在采集、存储、处理等全生命周期的各个阶段，均面临着前所未有的新型风险挑战。因此，如何构建起一套行之有效的数据安全治理体系，确保数据的合规使用，已然成为企业在 AI 时代背景下亟待解决的首要任务。
1. 数据主权博弈
当美资企业遭遇中国《数据安全法》与美国总统令的双重夹击，我们不得不在云架构上做选择题
- 数据本地化困局：微软Azure的妥协方案成跨国企业首选，通过合同承诺客户数据不进公网模型，但成本激增
- 工艺泄露实证：制造商的参数、图片资料遭员工上传AI平台，无意识泄露核心工艺数据
- 双重合规挑战：跨国业务需应对双重合规，训练数据跨境流动需求与本地化存储要求的冲突
2. 版权与责任盲区
- 现有法院判例：AI生成内容版权归属存在法律真空
- 企业应对策略：生成内容强制水印，建立完善责任制度，三方内容审核
- 数据溯源困难：现有全局流量监控+ 行为水印溯源范围有限，现实数据流通渠道难以全面控制
3. 供应链渗透风险
- API接口漏洞：外部供应商提供软件、硬件和服务，需要强大的安全措施，否则可能被当作切入点
- 监管合规风险：未能满足监管要求和行业标准可能使供应链面临重大漏洞
前沿思辨：AI治理的未解难题
1. 伦理框架缺失
- 医疗行业困境：AI辅助诊断结果的法律责任界定不清
- 当前方案：人工复核强制介入，如智慧消防系统设定双确认机制
2. 业务部门冲突
- 典型矛盾：市场部需求（快速）vs 安全部要求（审核）
- 调和机制：成立跨部门AI治理委员会
行动共识
- 合同增补AI条款，明确数据权属、版权归属、退出机制
- 建立分级授权体系，普通员工仅开放问答引擎，禁用训练功能
- 企业内部“AI安全官”认证体系
- 工程化培训：
基础层 → 知识库课件学习
进阶层 → 销售话术生成沙盒环境
专家层 → 供应链风险模拟推演系统
结 语
趋势预言：
AI合规SaaS工具爆发，行业合规框架升级
数据护照机制初现，“安全能力中台”普及
第三方AI审计成为独立赛道，需解决黑名单动态更新难题
本次会议的核心价值在于将抽象的安全焦虑转化为可行动的解决方案。当私有化部署的成本模型与内容侵权判例具象化为决策参数，企业得以在业务激进与合规保守间建立新的平衡点。
作为深耕产业数字化的交流平台，我们期待持续推动行业共识向标准进化，将努力汇入更大的愿景：让安全不再成为创新的刹车片，而是企业航向智能时代的压舱石。当AI浪潮席卷传统行业，唯有用理性与协作铸就的锚点，方能助企业穿越合规迷雾，创造价值。
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