AI数据隐私检查清单

你将获得

• 形成可执行的数据边界
• 降低敏感信息泄露风险
• 建立抽检与追责机制

关键原则

把“不能做什么”写进流程，而不是停留在培训口号。

必做清单

• 做数据分级（公开/内部/受限）
• 受限数据禁止输入公共模型
• 所有生产场景必须用白名单工具
• 高风险输出必须人工复核
• 设立月度抽检

场景化控制

每个流程明确：

• 可输入数据类型
• 禁止输入数据类型
• 审核人
• 异常升级路径

抽检标准

每月随机抽取样本，检查：

• 是否违规输入数据
• 是否跳过复核
• 是否记录异常