企业接入DeepSeek等大模型的风控注意事项

企业接入DeepSeek等大模型时，不可忽视的风险防控指南。
核心内容：
1. DeepSeek热潮背后的企业接入动机与方式
2. 不同接入方式下的风控点分析
3. 企业数据保密与业务安全的关键考量

DeepSeek 的热潮，从春节一直延续到现在，一浪接一浪。最开始是科技媒体和自媒体展开讨论，而现在凑风口的，则是众多企业，纷纷宣布接入了 DeepSeek。就连国民级应用微信，以及竞争对手文心一言和腾讯元宝，也纷纷在自家大模型的软件里，接入了 DeepSeek。

AI 的发展势不可挡，AI 革命正在如火如荼。很多企业都有接入大模型产品，提升内部效率或者产品体验的意愿和需求。但是，企业使用大模型不同于个人，要考虑商业机密、业务安全等等诸多问题。

本文，我们就彻底厘清楚，企业要接入大模型，应当注意哪些风控问题。这不是一篇技术文章，而是更多地从经营和业务视角，用相对通俗的语言，识别出企业在实际落地 AI 过程中，不可忽视的 AI 风险。

接入大模型，会面临哪些潜在风险

在研究大模型的风控问题前，我们首先要明确，企业接入大模型，都有哪几种方式。我在《业务中“接入大模型”，到底有哪几种接入方法？》一文中专门写过，不论是 DeepSeek，还是其他大模型，企业能够接入的方式，一般就是以下 5 种，这张表格总结了各种方式的优劣势。

在不同的接入方式里，由于部署方法和使用方式的不同，所包含的风控点也不同。

个人直接使用平台功能，和通过智能体平台搭建 Agent，这两种方式，由于是公用平台，因此数据保密等级最低。作为个人工作的 Copilot（副驾驶、助理），没太多问题，但如果要把企业的机密信息传入，就容易产生信息泄漏。

API 调用、私有化本地部署、通过云服务商间接部署，这三种方式，一方面涉及对大模型的调整和训练，另一方面也涉及模型输出内容会公开，所以涉及到比较多的风险，比如训练数据合规、权限控制、输出内容审查等。

具体的风险类型和处理方法，我们在下文详细展开。

如何进行 AI 大模型的企业风控

根据 AI 的使用者与 AI 大模型产生交互的时机，我们把企业接入大模型的风险，分成三个阶段：传入模型时风控、模型处理中风控、模型输出时风控。

传入模型时风控

这一阶段，是信息进入大模型的入口阶段。日常的 AI 问答不会有问题，最大的风险，就是业务敏感信息泄漏和数据合规。

风险点一：数据安全风险（保密数据、隐私数据）。在实际工作中，会因为业务需要，把实际业务的真实数据、或者重要的商业机密发送给 AI。在这个过程中，很容易将公司的核心机密流传出去。

例如 AI 能力的提供方（不一定是大模型的研发公司，也有可能是提供 AI 服务的第三方等）可以查看到用户与 AI 对话的内容；或者 AI 在接收到信息后，内化于自己的数据库，在与另外的用户对话时，将信息泄漏；又或者“伪本地化”部署方案中，若接口加密不完善，攻击者可通过逆向工程窃取传输中的业务数据。

解决方法在于对数据安全的重视，主要是 2 个：

1. 针对保密数据和隐私数据，在底层的表结构上，就做好权限控制。基本原则是「最小权限原则」，即限制数据可访问的范围和保密等级。例如一些敏感数据，只有达到一定权限的人才能增删查改，其他人不能访问，从数据获取的源头上，就做好把关。

2. 加强公司成员保密意识，在使用 AI 时，对敏感数据进行脱敏处理。AI 的运行过程中，如果必须使用某些数据，那么就应当对数据进行脱敏。比如 AI 大模型在调用用户数据表时，提前将用户的身份证号和手机号，进行模糊化处理。

风险点二：训练数据合规风险。除了数据保密的风险，企业还得多关注训练数据的合规性。什么意思呢？就是拿来训练大模型的数据，必须得合法合规，不能踩法律的红线。尤其是隐私保护和知识产权，稍微不注意，就可能让公司在法律框架内触及红线。如果某些数据只是拿来训练，不会对外提供服务，那么训练过程中，要做好数据生命周期的管理工作，及时销毁使用完的数据。

同时，数据的质量把控也得过硬，这是为了大模型的品质考虑。很好理解，如果数据质量过差，大模型的水平自然也不会好。

模型处理中风控

模型处理中的风控问题较多，某种程度上，也不仅仅是技术上的风控问题，也是企业内控的一些要求。在这个阶段，需要关注的风控问题主要有 5 个。

风险点一：模型伦理风控。因为 AI 训练的过程，大多是黑盒，很多时候，我们并不知道 AI 在处理信息时，究竟是怎么一个“脑回路”。所以大模型往往会搞出一些科技伦理问题。模型伦理这块儿，主要是别让 AI“学坏了”。

比如招聘场景下，AI 可能因为历史数据男性偏多，因此在进行处理时，形成对女性的偏见；或者由于网络上对于某个人群的过度歧视，导致 AI 进一步加强这种歧视。

所以在模型训练中，企业必须得用多样化的数据，把偏见扳回来。还需要在产品研发流程上，增加一些伦理审核流程，别让模型做出违背道德伦理和科技伦理的行为。毕竟，谁也不想自家 AI 变成“道德滑坡”的典型吧……

风险点二：模型可解释性。模型可解释性，通俗点讲，就是得搞清楚模型为什么这么决定。

大模型的训练与使用过程，我们已经非常熟悉：将问题和需求告知 AI，AI 自行处理后返回结果。这个结果可能是符合常理的，也有可能是完全意想不到的。这种不可控性，对于大多数场景而言，都是无害的，甚至能通过天马行空的想象，挖掘出不一样的灵感。

但是，有一些场景，AI 的不可控性，反而会成为掣肘。如果让模型黑盒跑，谁也不知道它怎么想的，那出了错，都没法向用户解释。严重一点，监管也会找上门。

而且，光和 AI 聊天，还只是算是初步应用。要想让 AI 能够大规模释放生产力，还是得让 AI 进入到工作流程中。比如金融方案、医疗推荐，AI 产生一个答案，那产出的过程中，因为什么？参考了什么？逻辑是什么？理由是什么？怎么推理出这个答案？这些问题，都需要能够有理有据地择出来，也就是大模型的推理结果，要有「可解释性」。

可解释性的保障，不仅仅要在模型严谨程度的参数上做调整，也要在产品流程上进行介入。例如在产品流程上，强制性让 AI 处理过程分为几个步骤，并每个步骤强制性索引所有引用到的材料，或者在每个步骤，都设置监控工具，确保出了问题，能查到根源。

风险点三：行业合规要求。主要是特定行业和特定区域的合规要求，比如医疗行业的临床要求、欧盟国家的 GDPR（欧盟跨境数据法规）等。

风险点四：算力、成本、运维的内控问题。尤其是私有部署的方案中，企业内部能够形成“成本陷阱”的地方特别多。因此，企业在内部制度上，要做好企业内控和技术方案的选择。

大模型的训练，所需要的算力，是非常大的成本。即使是采用公有云的部署方案，花费也不低。因此，选择怎样的技术实现方案，性价比更高？哪个云服务的配套，更有优势？算力是否有闲置，算力采购过程中是否有舞弊？这些都能看作是大模型部署的内控关注点。不要稀里糊涂地把钱烧出去。

风险点五：模型失效与性能退化。是的，模型也是会退化的。

大模型部署完成后，并非一劳永逸。即使不考虑新模型对旧模型的超越，单就同一个模型来看，也存在性能退化的问题。时间长了可能就“老化”了。

这种老化，一般是由于数据分布漂移、数据循环污染等原因造成。数据分布漂移就是，现实世界的情况会随着时间变化，但模型中的数据不会，就会产生偏差（比如 20 世纪的某些政策并不能套用到 21 世纪）。数据循环污染是大模型与大量用户对话后，被拉低了数据质量，导致模型的茧房加剧，偏差加大。

在应对模型失效与退化上，监控和预警机制、数据更新和再训练的策略、数据容灾与回滚机制等措施，都很重要。同时，在组织与流程上的保障也是要考虑的，比如专门的团队和 SOP，来对模型的实际表现，进行定量和定性的监控。

模型输出时风控

这个过程比较容易理解，就是对于模型输出的内容，本身也需要进行一定的筛选和过滤，以便符合内容合规的要求。这部分的内容风控，本质上与社交媒体发布信息时的风控，是类似的。

输出阶段，传统的信息合规要注意：

1. 政策层面的内容合规，要符合监管的要求。

2. 社区氛围的良性导向，如谩骂、隐私等。

3. 社区用户安全的保证。

这部分现有的解法都非常成熟，机器学习+人工审核的配套方案，基本上不会出现问题。

AI 场景中，还需要额外注意一个“AI 幻觉”的问题。目前的大模型，或多或少都有这个毛病，爱“胡说八道”，比如编个不存在的事实，或者胡扯一个数据来源。所以在某些严肃场景下的业务，企业要在输出检查上，多做几道验证。

总结：风控是为了更好的创新

接入大模型，能给企业带来效率和创新，但风险也不少。从传入模型时的数据保密和合规，到处理中的可解释性、伦理、行业标准、成本控制和性能维护，再到输出时的内容审查和减少幻觉，企业得全盘考虑，步步为营。

怎么管好这些风险？需要有一个完整的 AI 治理框架。数据得管严、合规得做足、模型得选对、部署得合理，并且随时优化。只要把这些风控点掐住了，企业才能放心用 AI，既安全又高效。

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