負責個人信息處理者的個人信息保護合規審計工作。提供重要互聯網平臺服務、用戶數量巨大、業務類型復雜的個人信息處理者，應當成立主要由外部成員組成的**機構對個人信息保護合規審計情況進行監督。3.《個人信息保護合規審計管理辦法》——**邏輯原文參考：《個人信息保護合規審計管理辦法》第三條個人信息處理者自行開展個人信息保護合規審計的，應當由個人信息處理者內部機構或者委托機構定期對其處理個人信息遵守法律、行政法規的情況進行合規審計。第四條處理超過1000萬人個人信息的個人信息處理者，應當每兩年至少開展一次個人信息保護合規審計。第五條個人信息處理者有以下情形之一的，**網信部門和其他履行個人信息保護職責的部門（以下統稱為保護部門），可以要求個人信息處理者委托機構對個人信息處理活動進行合規審計：（一）發現個人信息處理活動存在嚴重影響個**益或者嚴重缺乏安全措施等較大風險的；（二）個人信息處理活動可能侵害眾多個人的權益的；（三）發生個人信息安全事件，導致100萬人以上個人信息或者10萬人以上敏感個人信息泄露、篡改、丟失、毀損的。對同一個人信息安全事件或者風險。選擇安言咨詢，不僅能獲得專業的信息安全服務，更能將網絡安全和 IT 管理治理轉化為企業發展的競爭和驅動力。廣州銀行信息安全落地

    本次調查內容涉及：●大模型部署使用現狀：是否已有部署？部署方式和使用場景？有無效果和價值？是否具備擴展性和推廣性？●大模型應用安全挑戰：在企業大模型落地實踐過程中，**門發揮怎樣的作用？面臨怎樣的挑戰？**門如何為業務提供保障和支持？AI又如何能為**門賦能增效？●大模型安全典型風險：大模型本身內在風險，大模型部署使用全生命周期風險，大模型賦能業務后各類場景應用相關風險。●大模型安全需求初探：業務部門對**門有要求，**門對能力加持有需求，AI如何催生安全產業新機會？作為國內首份定位用戶視角聚焦企業實踐的AI安全相關報告，其填補了長久以來AI在企業實踐中的認知缺口，即揭示企業AI安全關注、風險防控實踐及監管政策適配的信息斷層。同時，也為企業實施***的AI治理提供了數據參考和實證依據。鑒于此項調查還有部分增補修訂工作，本文謹作為報告預覽，即呈現關鍵結論和部分內容，完整報告（尤其是紙質版報告），我們會在擬于7月起舉辦的系列線下專題研討會上做正式發布。**發現與重點結論：企業AI實踐和安全挑戰隨著數字化轉型深入，企業AI應用實踐正從營銷、客服等淺層次場景，向生產制造、供應鏈管理、**業務決策等深水區邁進。北京證券信息安全標準若企業缺乏系統的合規管理，很可能在 “不知情” 中踩雷。

    分為初級合規審計人員、中級合規審計人員和高等合規審計人員。初級合規審計人員：?知識與法規理解-了解**法律、法規、標準及本標準，熟悉基本概念和要求-能在指導下識別常見業務場景合規風險點?合規審計能力-工作經驗：從事個人信息保護工作≥2年-工作內容：在指導下協助完成數據收集、文件審查等審計任務；識別高風險環節和合規問題；記錄基礎信息、協助整理審計證據?溝通與協調-具備基本溝通能力，能與團隊有效協作，完成分配任務?報告與文檔-協助整理審計底稿，記錄基礎數據信息-在指導下完成部分審計報告內容撰寫，確保信息準確中級合規審計人員：?知識與法規理解-熟練掌握**法律、法規、標準及本標準，能準確判斷常見業務場景合規性，進行合規差距分析-能在指導下識別常見業務場景合規風險點?合規審計能力-工作經驗：從事個人信息保護工作≥3年-工作內容：**執行審計任務，按方案完成工作；近3年作為主要成員完成≥5個超千萬人信息處理項目，或作為負責人完成≥5個百萬-千萬人信息處理項目；初步分析問題并提出整改建議；具備一定項目管理能力?溝通與協調-具備良好溝通能力，能與審計對象業務部門、技術團隊有效溝通訪談獲取證據。

    被以違背個人信息主體意愿的方式直接使用或與其他信息進行關聯分析,可能對個人信息主體權益帶來重大風險,應判定為個人敏感信息。例如,個人信息主體的身份證復印件被他人用于手機號卡實名登記、銀行賬戶開戶辦卡等。非法提供:某些個人信息*因在個人信息主體授權同意范圍外擴散,即可對個人信息主體權益帶來重大風險,應判定為個人敏感信息。例如,性取向、存款信息、傳染病史等。濫用:某些個人信息在被超出授權合理界限時使用(如變更處理目的,擴大處理范圍等),可能對個人信息主體權益帶來重大風險,應判定為個人敏感信息。例如,在未取得個人信息主體授權時,將**信息用于保險公司營銷和確定個體保費高低。表。表個人敏感信息舉例理解個人信息全生命周期：繪制個人信息流轉圖：個人信息的全生命周期包括：采集、傳輸、使用、存儲、對外提供、刪除/銷毀。3.明確審計要點個人信息保護合規審計的審計要點可以分為五點：1）個人信息合規管理：制度流程、**機構、分類分級、安全事件應急響應、投訴處理、個人信息影響評估、合規審計。2）個人信息處理環節：個人信息收集、個人信息存儲、個人信息傳輸、個人信息使用和加工、個人信息共享、個人信息公開、個人信息刪除。很多企業誤以為 “只要不觸碰法律紅線就行”，卻忽視了數據流轉中的隱性風險。

    更多集中在安全運營與AI運營場景——企業內部自建知識庫生成報告，廠商則提供數據處理分析等賦能服務，不過業內認為此模式尚未充分釋放AI安全的潛在價值。投資視角下，底層大模型賽道已被豆包、DS、GPT等巨頭占據，中間層的智能體和編排因被視為**終會并入大模型而不被看好，唯有端到端的交互性AI被視作突破口，即聚焦特定領域痛點提供直接解決方案，類似大眾點評為用戶精細匹配服務的模式。這一趨勢可從印巴***中得到啟示：巴基斯坦殲十戰機擊落六架陣風的關鍵，并非單一裝備性能，而是后臺數據鏈的協同能力，類比到安全領域，未來企業即便采購了諸多單項強大的安全產品，若缺乏后臺數據鏈的整合聯通，仍難以實現安全能力的**大化交付，這也指向AI安全未來發展需更注重體系化協同與價值閉環。一句話總結：點對點，以結果為導向的AI安全應用才是未來的趨勢。李雪鵬：大模型安全需從**、企業與C端用戶三個維度協同考量。**層面在中美AI底層競爭中聚焦大模型安全，通過推動合規高質量數據集建設與數據要素保障體系，夯實大模型發展的底層安全基礎；企業層面因大模型改變傳統數據使用模式（如文檔傳輸與信息獲取方式革新），面臨內部數據泄露風險。即便是技術過硬的企業也難以應對復雜的合規要求，超過四分之一的企業每年在許可合規問題上花費超 50 萬美元。北京網絡信息安全介紹

對 “長期優化項”（如完善合規制度）制定 3-6 個月推進計劃。廣州銀行信息安全落地

    看點1、AI大模型應用普及度高，算力與場景部署呈現多元化?應用滲透加速：的企業已接觸AI大模型，2022年（ChatGPT發布）與2024年（DeepSeek發布）成為企業接入高峰期，分別占比、。?算力部署分化：企業選擇本地算力，依賴云端，采購云上服務，但企業尚未部署任何算力資源。?應用架構分層：采用集團集中式管理，混合式部署，分布式架構，*企業無規范策略。看點2、效率提升為**價值，但AI落地效果與預期存在差距?業務影響***：企業反饋效率提升（流程自動化縮短超50%時間），實現成本降低，創新能力增強。?效果評價分化：企業認為AI效果“一般”，*認為“很好”，認為“投資性價比低”。?頭部模型領跑：DeepSeek（）、豆包（）、文心一言（）、ChatGPT（）成為企業使用率**高的四大模型。看點3、安全風險集中爆發，數據與合規成企業首要擔憂?現實風險凸顯：企業遭遇AI生成內容事實性錯誤，面臨模型被惡意利用（如釣魚郵件），出現系統集成漏洞。?TOP3風險預警：數據泄露（）、合規風險（）、數據質量與幻覺（）成企業**關注的安全痛點。?合規需求明確：**《人工智能安全治理框架》（）、《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（）、GB/T45288系列標準。廣州銀行信息安全落地