数据安全是应用前提
企业在推进大模型应用时，最关心的问题往往是内部资料是否会泄露、客户信息如何保护、不同员工能看到哪些内容。这些问题不应在项目上线后再补救，而应在方案设计阶段明确。
数据安全并不意味着企业不能使用 AI，而是要根据资料的重要程度、使用场景和合规要求，选择相应的权限与部署方式。
做好资料分级与权限控制
企业可将资料分为公开资料、内部通用资料、部门资料和敏感资料。公开资料可以用于面向客户的内容问答；内部资料仅供员工使用；部门资料按角色授权；敏感资料应严格控制访问、下载和调用范围。
系统应尽可能保留账号、访问、调用和修改记录，以便发现异常并进行追溯。对于客户信息、合同文件和经营数据，还应明确数据保存周期和使用边界。
选择适合的部署方案
不同企业对数据安全、自主可控和运维能力的要求不同。对于有较高数据安全要求的企业，可评估私有云或本地化部署方案；对于通用、非敏感场景，也可采用经过权限控制的云端服务。
无论采用何种方式，都应明确数据是否用于模型训练、资料如何更新、离职人员如何回收权限、第三方接口如何管理。安全能力需要与业务应用同步建设。
- 建立资料分级、账号分级和角色权限机制。
- 对敏感信息设置最小必要访问原则。
- 保留调用日志、操作记录和异常预警。
- 定期复核知识库内容、账号权限和外部接口。