AI产品的全生命周期合规风险评估
作者：微信文章2025年人工智能大会绝对是近期最大的热点之一，蹭下热点，写下这篇文章。这次大会，大家感受到了AI的变革性力量，也能感受到AI安全的重要性。 “AI 教父”Hinton教授（先后获过图灵奖和诺贝尔物理学奖）在其《数字智能是否会取代生物智能？》演讲中强调了AI安全的重要性，指出如大模型的数字智能理解语言的方式与人类高度相似，但数字智能却有着远超人类的传递效率和知识积累，AI若获自主目标设定权，将必然追求“生存”与“控制权”以优化任务，可能操纵人类。会议也发表了《人工智能全球治理行动计划》，强调AI安全的重要性，指出需要开展人工智能安全治理，建立人工智能风险测试评估体系。
之前听了一位在具身智能公司从事多年合规工作，非常专业的老师进行了专业分享。本篇在其分享内容基础上，在其同意下，结合一些自己的思考与实践经验撰写而成，在此对老师表示诚挚的感谢。本文介绍AI产品的全生命周期及其中的参与者，以及贯穿全过程的风险评估。有关AI的合规，业界也仍在探索中，本文仅供大家探讨。
一、AI 产品的全生命周期及其参与者
（一）AI客服的全生命周期
以服务提供方A公司接入上游大模型服务（如OpenAI的API）通过RAG（检索增强技术）开发的AI客服系统为例，这一个AI客服产品的全生命周期如下：
规划/需求阶段：聚焦于业务目标的定义与可行性分析。以AI客服系统为例，服务提供方会识别需求，如“开发一个能自动处理常见查询的AI客服工具”，目标包括降低成本、提升响应速度。需求文档会指定功能要求（例如整合RAG技术以优化回复准确性），并评估合规需求（如隐私政策影响评估）。
设计阶段：在设计阶段，服务提供方基于需求制定详细架构和合规策略。针对AI客服案例，服务提供方会设计系统组件，包括API集成模块（接入上游技术提供方的模型）、RAG流程（从知识库检索内容）和用户接口。
开发/测试阶段：此阶段涉及编码、集成和验证。服务提供方开发AI客服核心功能：集成上游API调用模块、实现RAG检索系统并测试端到端流程。
上线/投放市场阶段：AI产品进入市场前的商业化准备。AI客服示例中，服务提供方将系统发布到应用商店或交付给客户，并进行市场推广。
部署/投入使用阶段：实际安装到目标环境。AI客服被服务部署方（如零售企业）部署到自有服务器、云平台或使用Saas服务
使用阶段：最终用户操作AI产品。在AI客服案例中，用户（如客户）通过界面发起查询，系统使用RAG生成响应。
这里描述的是服务提供方A公司开发AI客服的全生命周期，如果是在上游提供大模型API服务的B公司，其开发通用基础大模型的整个全生命周期会很不一样。
（二）AI客服中的各方主体
以AI客服作为例子，说明在这一场景中的技术提供方、服务提供方、服务部署方和用户等各方主体。
打个比方说，B公司（如OpenAI的）处于最上游提供相应的通用大模型服务（比如其GPT4），下游的A公司接入上游大模型服务的API通过RAG（检索增强技术）开发了AI客服，C公司（比如一家电商平台）部署了A公司开发的AI客服，用于在其平台中为终端消费者提供AI客服功能。
在实际中，这些主体也有可能是重合的。比如说B公司作为技术提供方，同时也基于其技术开发AI客服功能，然后提供给市场上类似C一样的电商平台公司。比如说作为电商平台的C公司可能会自己开发AI客服功能，在这种情况下，其即是服务提供方也是部署方。
技术提供方：指提供基础AI技术或模型的实体，如上游大模型服务（例如OpenAI、Anthropic）。在AI客服例子中，技术提供方通过API（如GPT接口）提供底层AI能力，支持服务提供方开发应用。
服务提供方：此主体开发并销售AI应用产品，利用技术提供方的能力构建完整解决方案。AI客服例子中，服务提供方负责：接入技术提供方API、集成RAG开发客服系统。
服务部署方：指实际部署和管理AI产品的实体，通常为下游企业或组织。在AI客服案例中，服务部署方（如电商平台公司客户）购买服务提供方的解决方案，并将其部署。
最终用户：直接使用AI产品的个人或群体。对AI客服而言，最终用户是查询服务的消费者。
后文也以服务提供方开发AI客服为例，对其在各个阶段所进行的风险评估进行概述。
二、规划/需求阶段风险评估
1.场景、功能与数据的梳理
先明确 AI 客服的应用场景，比如是服务于电商平台售后咨询，还是金融机构的业务办理辅助。不同场景对应不同监管要求，像金融场景就需严格遵循金融数据安全、客户信息保护等法规。接着梳理基础功能（如常规问题解答 ）与扩展功能（如结合用户历史数据的个性化推荐 ），明确功能边界。同时，厘清这个过程会收集到的数据， RAG 技术检索调用的外部知识库数据等。
2.算法分类分级与清单构建
针对 AI 客服涉及的算法，基于 RAG 的信息检索匹配算法、大模型的生成算法，依据其对用户决策影响程度、数据处理复杂度等，进行分类分级，判断是否属于高风险算法（如可能影响用户重大权益 ）。然后据此梳理算法清单，详细记录算法功能、应用场景。
3.识别风险场景，滥用/误用风险建模
聚焦 AI 客服可能遭遇的滥用、误用风险，模拟恶意用户利用系统批量生成虚假咨询干扰业务，或因算法漏洞导致错误业务指导（如金融客服误推违规产品 ）等场景。通过分析风险发生的诱因、概率及影响后果，构建滥用 / 误用风险模型，量化风险等级，精准识别需重点防控的风险点，为后续合规评估指明方向 。
4.开展多维度的风险评估
审视算法是否公平，避免因训练数据偏差，出现对特定群体（如不同年龄、地域 ）的歧视性应答；检验是否契合人类价值观，确保 AI 客服拒绝恶意引导。核查 RAG 技术检索的知识库内容有无侵权，大模型 API 使用是否获合法授权，明确 AI 客服生成内容的知识产权归属，防止陷入侵权纠纷，保障产品知识产权合规 。检验用于训练、检索的数据准确性（如错误数据导致客服应答失误 ）、完整性，以及数据安全性（防止敏感数据泄露 ），从数据源头保障 AI 客服服务质量与合规性 。
5.输出合规成果，指引开发方向
整合上述评估发现的风险，按风险影响程度、发生概率排序，详细描述风险内容、涉及环节、应对建议，向产品部门给出合规需求清单、TTVE数据需求、AUP（定义AI客服的适用人群，用途等）
三、设计阶段风险评估
该阶段应该在上一阶段基础上针对不同的要点进行更为细致的风险评估。
围绕 AI 客服的应用场景（如电商售后、金融咨询 ），基座模型（调用的大模型类型 ）、算法数据（训练与检索的文本、业务数据 ）、算法流程（RAG 技术的检索 - 生成逻辑 ）去识别更具体的风险。
算法类型与模态：区分 AI 客服算法是指令式、生成式（如生成业务解答 ）等类型，明确模态（LLM 语言模型主导文本交互 ），判断是否因类型、模态适配性不足，导致应答偏差（如生成式算法虚构金融产品信息 ）
部署方式：是在端侧还是云侧部署，分别会具有不同的风险。比如在端侧，对于终端的性能要求高，但相应数据风险会相对低。
训练方式：采用强化学习、迁移还是其他的训练方法也会影响风险评估。
算法数据：检查算法数据是否会带来风险，文本、图像、外接的知识库、记忆能力等等可能带来不同的风险。比如外接的知识库如若不及时更新，可能导致生成错误的回答。
基于包括但不限于以上的要素进行的风险评估进行风险建模，可能存在这些风险。
滥用风险：模拟恶意用户诱导 AI 客服生成违规内容（如教唆金融欺诈话术 ），评估算法防御机制是否有效。
误用风险：假设因算法逻辑漏洞，AI 客服错误解读业务规则，评估错误应答对用户、企业的影响。
内容风险：排查算法生成内容是否存在侵权、虚假、侵犯隐私等风险。
安全风险：分析算法数据传输、存储是否存在泄露风险（如用户金融信息未加密 ），评估安全防护设计。
漂移风险：监测算法训练中是否因数据偏移，导致应答偏离业务规则，预判长期风险。
通过以上的评估工作，更新合规需求清单，落实AI产品在设计阶段的合规。
四、开发/测试阶段风险评估
该阶段进一步进行风险评估工作。在这一阶段应该有以下几个清单
个人信息清单：梳理 AI 客服开发测试中涉及的用户信息，如咨询时录入的姓名、联系方式、业务数据等。明确信息类型（敏感 / 非敏感 ）、采集目的（服务响应、功能优化 ），标记金融场景下的账户、交易等敏感信息，限定采集范围为 “最小必要”。
产品功能清单：罗列 AI 客服功能模块，包括基础问答、业务办理引导等。
第三方清单：识别开发测试涉及的第三方，云服务商、SDK、数据受托处理者、数据接收方等等
数据流图：绘制 AI 客服数据流转路径，展示用户信息从输入，经 RAG 技术检索、生成应答，到输出的全流程。
在这一阶段，仍然需要进行隐私风险评估、 网络安全评估和应用风险评估。隐私风险方面，评估个人信息采集、存储、传输是否遵循最小必要原则。验证相应的技术措施是否得以落实。针对网络安全，检测开发环境网络防护（防火墙、入侵检测 ），防范第三方云服务商网络攻击。评估第三方合作方安全资质（如大模型 API 安全认证 ），数据交互采用加密通道（如 HTTPS ），避免数据传输被劫持、篡改。应用风险方面，测试产品在实际应用中是否能确保合规。
在这一产品正式上线前的阶段，应该根据“可信 AI” 框架，从公平性、公正性、安全性、可控性及透明度（用户 / 部署者 ）维度，评估 AI 客服。确保算法公平，无歧视性应答；保障输出结果公正，符合金融业务规则；强化安全性，抵御数据泄露、功能滥用；实现可控性，可干预错误应答生成；提升透明度，向用户、部署者说明算法逻辑。
在以上的评估工作下，更新形成合规需求清单 3.0。
五、部署/投入使用，用户使用阶段
在这一阶段，部署者应采取适当的技术和组织措施以确保按照人类监管、保存日志、信息披露与查询等要求。在国内法下还应该同步完成相应的算法 / 模型备案。
1.人类监管
在 AI 客服部署与使用中，需设置人类监管干预机制：针对金融客服等关键场景（如大额资金操作、合同条款确认 ），强制触发人工复核节点 —— 当 AI 客服识别到用户咨询涉及高风险业务，自动推送至人工。监测用户异常行为（如批量诱导 AI 客服输出违规内容 ），及时拦截并记录AI 事件报告；定期复盘监管案例，优化 AI 客服算法逻辑
2.日志留存
部署方需完整留存 AI 客服交互数据。日志需覆盖从用户发起咨询，到 AI 客服应答生成、人工复核的全流程，存储期限需符合监管要求。
3.信息披露与查询
服务部署者面对终端用户的主体，需要向用户履行透明度义务，通过隐私政策、用户协议、算法说明和UI界面等向用户披露 AI 客服有关信息，以及在用户行使相应权利时予以响应。
4.相应的算法 / 模型备案
在国内数据合规的要求下，还需要履行有关的算法/模型备案义务。
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