企业用 AI，“好用”之外更要”合规”。一旦把数据交给 AI，就触及个人信息、数据出境与等保等一系列要求。本文梳理中国企业引入 AI 的数据安全与合规要点，并说明如何用 osFoundry 守住数据。

说明：dgm 是独立的 osFoundry 集成与落地服务商。本文为合规科普，不构成法律意见，具体以监管与专业意见为准。

一、法规底座

  • 个人信息保护法(PIPL)：告知同意、最小必要、敏感信息单独同意、自动化决策限制。
  • 数据安全法 / 网络安全法：数据分类分级、安全保护义务。
  • 等级保护(等保)：信息系统按等级落实安全要求。
  • 生成式 AI 暂行办法：面向公众的生成式 AI 服务备案等义务。

二、最容易踩的三个点

  1. 数据出境：使用境外模型 API 可能把数据传出境，达到阈值需安全评估。敏感数据优先用境内模型。
  2. 数据不出域：金融、医疗、政务等要求数据留在自有/合规环境内，倾向私有化部署。
  3. 个人信息：客户/员工数据处理需符合 PIPL，敏感信息单独同意。

三、企业 AI 的安全基线

  • 权限控制：谁能访问哪些数据与模型；
  • 日志审计：处理过程可追溯；
  • 可溯源：RAG 答案可追溯到出处；
  • 人工把关：高风险决策保留人工复核。

四、用 osFoundry 守住数据

osFoundry 在数据安全上的关键能力：

  • 自托管 + 端侧推理：可在自有云账户内自托管(BYO Cloud)、端侧推理”数据不出设备”，便于满足数据不出域；
  • BYOK 接境内模型：用境内模型降低数据出境风险；
  • 审计与权限：支持日志与权限控制。

需要说明：osFoundry 官方数据存储区为美/欧/日、未列中国区，境内合规以自托管为主。具体方案由 dgm 按你的合规要求设计。

小结

企业 AI 的合规关键是”境内模型 + 私有化 + 权限审计 + 人工把关”。欢迎联系 dgm，基于 osFoundry 设计安全合规的落地方案。