过去一年，越来越多企业开始尝试将大模型与业务结合，推动内部运营智能化、决策数据化。但在实践中，大家很快发现一个现实问题：模型能跑起来不难，难的是让它安全、稳定、持续地产生业务价值。

尤其是数据安全层面，很多行业都有不同的安全红线，是很多领导拍板前绕不开的底线。数据泄露、模型输出异常、权限混乱……这些问题一旦发生，轻则是经济损失，重则可能导致巨额罚款、品牌崩塌、和法律责任。表面的“安全事故”，其内核是数据管理体系不完善。

那么，如何在企业中安全地引入 AI 大模型？需要考虑哪些因素，又有哪些低成本高成效的方法和工具？我们结合 Kyligecne 服务的一些典型客户案例，来看一看当下的最佳实践。

应用新技术时，不能一味只看安全，还需要结合合规性、可扩展性、成本和风险等因素做综合考量。因此，先要在业务战略上给予 AI 正确的定位。AI 对企业的价值，不在于“看起来很聪明”，而在于能否成就业务战略。不同类型的企业，对引入 AI 的目标、定位与路径也都不同：

• 行业领导者，战略诉求是维持和巩固市场份额，优化运营效率，并建立更高的壁垒。他们通常拥有最丰富的数据和最成熟的业务流程，适合用 AI 做乘法（效率最大化）。对 AI 技术的安全性、合规性、可成长性都有很高的要求，相比于错过 AI+ 的风险，成本可能是最次要的考量。Kyligence 服务的客户以各自行业的龙头居多，都属于这一类。

  
  

• 有力竞争者，战略诉求是追赶行业领导者，寻找局部优势，并提高自身的竞争力。他们需要用 AI 来弥补在规模或资源上的差距，适合用 AI 做加法（缩小差距）。此时跟随战术就是很好的策略，不求最新的 AI 技术，着重于安全、可控和成本，使用市场上被证明过的 AI 技术和有闭环经验的业务场景。Kyligence 拥有的头部客户经验可以提供很好的参考咨询。

  
  

• 创新颠覆者，战略诉求是开创新的市场、新的商业模式，或以全新的方式解决旧问题。他们通常从零开始，AI 是其核心产品和商业模式的基础，用 AI 做指数级增长（重新定义市场）。这也同样适用于成熟企业中的新兴业务板块或第二增长曲线。企业接受（甚至拥抱） AI 技术的风险，从而获得可能的最大业务回报，关注技术的可持续性和可扩展性，并愿意承担一定的安全风险。

以我们服务的一家餐饮连锁龙头企业为例，作为国内行业领跑者，他们在 AI 技术突破的第一时间就做了积极布局。鼓励多部门、多业务线、多角度齐头并进，快速试点试错，务必以最快的速度在企业的业务和管理等方面融入 AI 技术，从而在激烈的餐饮竞争环境中保持领跑位置。

那么，这家企业对 AI 大模型技术的核心需求包括：

确保企业核心数据（如会员消费记录、门店营收数据、供应链信息）在训练、微调和推理过程中最高等级的隔离与保护。要求 AI 大模型服务必需运行在专有的网络中，防止任何敏感数据泄露或被用于外部模型的再训练。

严格遵循《个人信息保护法》等国内法规，确保所有客户个人信息的使用已获得明确授权并具备可追溯性。模型输出和决策过程必须可解释、可审计，以便在监管部门要求时，能够 AI 应用的合规性。

符合企业 IT 基本的多活与高可用规范，确保服务的可用性在 99.9% 以上。拥有自动负载均衡、自动扩展等手段来优化服务的稳定性。

AI 大模型服务和模型架构必须具备高度的弹性与可扩展性，让 AI 应用能够快速被验证和被推广到成熟的业务板块。同时兼顾新的业务板块（如咖啡、健康餐）和适应不断变化的市场需求。

保证 AI 技术的总体投入，同时要求 AI 能带来可量化的短期回报，再由点及面，通过规模化应用实现边际成本递减，最终达到长期战略价值。

只有定位清晰，企业才能决定 AI 技术应该是“安全第一”，还是“快速落地”，或者“保持关注”就足够。 对于该餐饮连锁龙头企业而言，其定位决定了 AI 战略是：安全与效率并重，强调领先一步，实现 AI 与企业全面而深入的融合。

带着企业对 AI 的清晰定位，来看当下常用的大模型服务接入模式和它们不同的安全和成本特性。

结合 Kyligence 的多位客户的选择，我们总结了一些建议：

• 公有云 SaaS 大模型服务是最好的起点，除了资金的成本低，快速启动节省的时间成本可能更加重要。我们所有的客户在起步阶段都试用过公有云的 SaaS 服务。哪怕是对数据合规性有严格要求的金融、政务等领域，在新技术的验证阶段和竞争技术的选型阶段，将数据脱敏后使用公有云 SaaS 服务也能起到低成本快速试错的效果。考虑到 AI 技术日新月异的发展速度，一个可以持续快速试错的沙盒环境对所有企业都非常值得投入。

  
  

• 专属企业版 SaaS 是行业领导者的不二之选。除非合规和监管不允许（金融、政务等敏感行业），专属企业版 SaaS 是当下将安全性、可扩展性、成本等关键要素平衡的最好的选择。可以提供专属的加密通信线路，可以定制的数据隐私条款（比如不用于模型训练），可以提供充足的可扩展性和高可用性，同时成本也大大低于私有化部署，说是 AI 大模型服务的六边形战士也不为过。我们接触的大中型企业客户，只要合规条件允许，都采购了一家（或多家）平台的企业版 SaaS 大模型服务。即使在混合架构中，一般也是用量最大的服务。

  
  

• 私有化/本地部署是安全合规的天花板。对于金融、政务等敏感行业，对数据流动的范围有绝对安全控制需求，那么私有化/本地部署就是唯一的选择。尽管 Qwen, DeepSeek 等开源大模型极大地降低了自建服务的软件成本，但维护一个高可用、可扩展的私有化大模型服务依然非常昂贵。我们服务的金融客户都有自己的私有大模型服务部署，服务带宽和 token 用量通常是有限的，使用前一般需要按项目申请后才能开通。

  
  

• 混合架构，成年人说我都要！当然一个企业不必受限于单一的选择，完全可以根据具体的项目和业务场景需求，按需使用最合适的部署方式。这对企业的 IT 管理水平有更高的要求，但就好像企业中同时管理了多种数据库技术一样，管理多种大模型技术在本质上并无不同。走创新战略的客户通常会采购多种当下最先进的公有云，以便测试最新的大模型。有些大企业也会刻意从不同的供应商采购多套冗余的服务，以避免单一供应商带来的断供风险。

我们接触的行业龙头，无一例外采用的都是混合部署的架构。使用时根据具体的业务场景需求，或使用公有云 SaaS 大模型快速试错，或使用专属企业版/本地部署的大模型进行安全合规的业务生产。整体上获得最大的灵活性、可接受的 IT 成本和可控的技术风险。

除了接入服务的架构，企业在使用大模型时还会面临不同阶段的安全风险：训练时，隐私信息可能混入语料；推理时，模型可能“记住”敏感内容；权限不清时，甚至出现越权调用。这不是单纯的“安全漏洞”，而是数据资产未被完整管理。根据我们对客户的观察，越来越多的领先企业已经开始采用更加系统化的方法和工具来解决大模型的安全和治理问题，确保数据的隐私、合规性和安全性。

通过搭建统一的 LLM API 网关来建立完善的数据访问与审计机制。API 网关能够使得所有大模型的调用都可追溯，所有输入与输出的内容都经过严格的监控。通过这种方式，企业可以在不改动现有应用的前提下，灵活地在多种大模型之间进行切换，同时确保每一次调用都能追踪到具体的来源和去向。例如，API 网关可以实时记录每一次对大模型的调用情况，生成详细的日志并提供实时告警，帮助企业及时发现潜在的安全风险和异常行为。

企业需要将安全与治理要求嵌入到大模型的开发、训练、部署、推理等全流程中。这不仅仅是为了符合法律法规的合规要求，更是为了保障数据的完整性和隐私性。关键步骤包括：

• 数据输入脱敏检查：在数据进入训练或推理模型之前，必须进行严格的脱敏处理。这不仅可以防止隐私数据泄露，还可以避免不必要的法律风险。例如，可以采用数据去标识化（de-identification）或数据加密等技术，确保敏感数据不会直接暴露。

  
  

• 生成内容合规检查：对于大模型生成的内容，需要进行合规性检查，确保生成的文本、代码、图像等内容符合相关法律法规和行业规范。这可以通过集成自动化的合规审查工具，或设立人工审核机制来完成。比如，通过内置的合规检查工具，自动识别生成内容中是否包含非法、歧视性或不合适的内容，并及时提醒或阻止生成。

为了确保数据在存储、传输过程中不会泄露，企业可以借助外部监控系统和加密技术进行保护。通过外部监控，企业可以实施“老奶奶攻击”式的模拟测试，尝试通过异常请求或非法访问行为来识别潜在的数据泄露问题。

大模型的不可预测性和不确定性可能导致在数据计算或权限判定上出现问题。因此，企业应当通过建立明确的指标体系和权限管理系统来补充大模型的局限性。指标平台可以帮助企业在进行数据分析时，确保每一步操作都有明确的标准和边界，从而避免大模型生成的不确定性对决策过程的干扰。同时，权限管控系统应当确保只有具备相应权限的用户或平台才能访问特定的数据或执行某些操作，从而杜绝越权调用的风险。通过结合传统的访问控制模型（如RBAC、ABAC）与大模型的特定需求，企业可以建立起一套更加精细化的权限控制体系，确保每一位用户和每一个系统都有适当的访问权。

Kyligence AI 数据智能体平台致力于为企业客户提供安全、可靠且高灵活度的 Data+AI 智能化能力，目前在业绩评估、风险预警、业务归因、报告撰写等多场景落地应用。由 Kyligence Enterprise 企业级多维数据库、Kyligence Zen 指标平台、Kyligence Data Agent 等组成的数据智能解决方案，助力企业打造数据标准化、指标化、知识化三大能力，夯实数据基础，让 AI 在企业级场景中真正“看懂业务”。

同时，团队已推出业内首款具备自主推理与洞察能力的产品——Kyligence DeepInsight。该产品融合 DeepSeek 推理框架与 Kyligence 的专利多维分析技术，高效检索、精准分析，并结合企业知识体系和管理规范，提供专业、全面的决策支持。产品不仅优于传统专家分析，且部署快速、成本可控，被业内称为“真正符合企业级需求的大模型应用”。

AI 的落地，是一场关于数据、架构与治理的长期工程。在 Kyligence，我们与行业领先客户共同探索，从数据管理到智能应用，从架构演进到业务创新，让大模型不仅“会算”，更能“懂业务”，成为企业增长的持久驱动力。