正式部署前的检查
部署前检查 AI 智能体的数据流、合法依据、处理协议、权限及删除机制。
- 明确目的、涉及人员及必要数据，评估第 6 条规定的合法依据；特殊类别数据还需考虑第 9 条要求。
- 最小化数据并明确责任。委托处理时，检查第 28 条相关协议、次级处理者和指令。
- 记录存储地点、远程访问及数据提供情况；跨境传输应单独评估第五章的要求。
- 制定访问控制、安全措施、保留期限及删除流程，涵盖输入、输出、搜索索引、备份和日志。
- 安排透明告知、个人权利响应与事件处理；评估是否因可能出现高风险而需要在处理前进行数据保护影响评估。
三种设置，三个不同问题
供应商示例：区分训练用途、保留、应用状态和区域处理。
| 检查项 | 应取得的证据 |
|---|---|
| 数据驻留 | 哪些数据存储和处理于何处？承诺是否涵盖次级处理者、支持服务与外接工具？ |
| 模型训练 | 不用于训练的约定是否适用于所用产品、合同和功能？另行检查可选的数据共享。 |
| 保留与删除 | 内容、应用状态和安全日志保留多久？不用于训练不等于不存储。 |
示例：智能体起草客服回复
先使用匿名化案例，只提供必要工单字段与批准的知识来源。限制工具权限，敏感回复和退款初期交由人工审批。
与负责团队测试：是否拒绝访问其他客户数据？各系统是否执行删除规则？能否发现错误并停止操作？上线前记录结果与未解决事项。
AI 与隐私常见问题
自托管模型会自动符合 GDPR 吗？
不会。自托管可提供更多控制，但运维、安全、权限及删除也由自己的团队负责。外接工具、遥测或备份仍可能传输数据，必须评估实际处理过程。
欧盟区域是否自动意味着零数据保留？
不是。区域、训练用途和保留是不同属性。例如 OpenAI 的部分零数据保留控制需要批准，某些功能仍可保存应用状态。请检查具体端点的文档。
如何开始选择系统？
先描述一个范围明确的用例，不附个人样本数据，再根据数据流、合同条款和可验证的控制比较运行模式。让隐私保护和信息安全负责人参与决定。
评估依据
重点包括第 5、6、9、28、32、35 条及第五章。本清单用于协助准备具体用例评估。
明确应用场景
潜力分析记录任务、数据类别和审批要求，为技术选型提供依据。请勿提交机密原始数据。