随着AI深度融入企业工作流程，法务和合规负责人被赋予了新的重任：其职责不仅包含风险管理，更需规划数据战略，构建负责任AI采用所需的数据结构、控制措施与问责机制—包括Microsoft 365 Copilot等企业级工具。

本系列探讨法律合规团队如何引领企业构建负责任AI应用体系

基于与风险

AI为企业提供了一种新型强大工具，可高效处理职能部门的工作任务—无论是制定营销策略、编制财务预算提案、开展竞品分析，还是生成客户服务案例综述。然而正是这种高效便捷的特性，使得敏感数据面临过度暴露的风险。

在人工智能尚未普及之时，不同企业乃至各部门的数据存储与访问机制迥然相异。使用者乃至管理层往往对敏感信息的可访问范围及权限主体认知有限，彼时敏感文件的安全保障，实则依赖于广大员工群体对此类信息的普遍缺乏认知。如今，诸如Microsoft Copilot等工具能够调取并展示用户权限范围内的任意数据，这可能导致本不应广泛传播的敏感内容（如商业战略文件、特权通信或个人身份信息PII）遭到意外泄露。

回看过去，访问权限控制机制原本是为手动工作流程而设计的。用户或许拥有数千个文件的访问权限，但若无特定检索指令或直接访问路径，绝大多数文件终将湮没无闻。人工智能彻底颠覆了此模式—它能在全域数据中抓取信息、交叉整合，最终生成新内容，致使敏感信息暴露于风险之中。这一变革，要求我们必须以高度审慎的态度重构数据治理体系。

数据资产认知

启用人工智能前，法务团队必须全面彻底了解数据版图，具体包括数据的存放位置，明晰访问权限配置，以及界定法定“敏感信息”类型。确立敏感信息判定标准是限制访问权限，规避数据暴露风险的关键前提。

这个探索阶段是实施人工智能的基础。不仅涉及遵守隐私法律，还包括理解哪些数据必须因监管原因保留，哪些可以合理地删除，以及用户权限应如何严格地进行调整。

企业的数据质量对于人工智能的成果起着关键作用。是否能够成功利用人工智能来改进工作流程，提高生产力，完全取决于数据的质量。许多企业多年来一直在囤积数据，而人工智能的兴起正在迫使大家对数据质量和保留策略进行一次久违的审视。

数据分类及保护

并非所有数据都同样重要，您的安全措施也应体现这一差异。高度敏感内容必须加密、跟踪并监控；敏感性较低的数据可采用简便保护措施，但仍需保持监控。

这正是人工智能合规专家与Microsoft Purview等工具的价值所在。通过应用可训练分类器和敏感度标签，企业能够自动化识别并保护关键数据。实时数据防泄露(DLP)和内部风险管理工具将据此作出响应：拦截高风险操作、警示用户或触发警报系统。

培训赋能

即使最完善的技术管控也无法杜绝所有人为失误。用户培训是确保全面合规的核心环节—许多从业者尚未掌握如何有效运用提示词工程，亦或缺乏部署AI的精细操作能力。资深用户精心设计的精准指令与新用户模糊的AI提示，其输出结果将存在天壤之别。

培训应兼顾"方法论"与"底层逻辑"：既要传授高效编写指令的技巧，更需阐释AI内容权限的深层影响。建议依据不同职能团队的实际工作场景开展针对性训练，并始终强调：AI并非搜索引擎，而是需要清晰指令与批判性监督的智能合作者。

构建韧性框架‌

企业必须清醒认识到：任何合规的AI框架都不可能尽善尽美。任何程度的内容共享都会带来风险—敏感数据意外暴露、AI提示词与输出结果偏离预期等状况时有发生。过度开放信息将阻碍实施进程，并因宽泛的数据访问或提示管理增加失误概率；然而过度严苛的共享机制又会阻碍协作进程。

合规的AI框架应基于企业可承受的风险阈值把握平衡。为兼顾协作需求与风险防控，企业应当：建立系统性流程处理数据过度暴露问题；持续监控AI交互过程；审计输出结果；完善访问控制机制。强力推荐采用"最小权限"访问模式，确保员工仅接触职责范围内的必要信息。

‌AI合规部署实践‌

一年半前，Epiq推出"负责任AI与Copilot准备方案"，旨在帮助企业充分释放AI潜力，同时恪守最高标准的数据安全与合规要求。该方案包含十个实施阶段：始于评估诊断，第三步即实现Copilot快速交付用户使用，第四至第十阶段则通过渐进式防护机制，为企业构建防范数据过度暴露的持久保障。
 

此后，法务团队对AI工具的关注度激增，这些工具能全面提升组织生产力、增强工作精准度并开辟全新工作模式。然而在各机构争相采用技术的过程中，一个事实愈发清晰：若缺乏明确的数据安全策略，其风险将大于收益。

核心结论‌

AI虽具备变革工作模式的潜力，但唯有审慎而精准地部署方能实现价值。通过投入数据查找、数据分级、用户培训与主动防护，企业可在保障安全与合规的前提下，充分释放人工智能的价值优势。

‌敬请关注本系列博客的首篇专题：战略规划与数据分级。

Jon Kessler，Epiq 信息治理副总裁兼总经理
Jon Kessler 是 Epiq 法律解决方案部门的信息治理副总裁兼总经理，领导着一个全球团队，致力于通过 “人工智能合规” 和 “Copilot 准备服务” 帮助客户充分发挥 Microsoft Purview 的价值。他的团队在治理与合规领域提供广泛咨询服务，涵盖 Microsoft Copilot、数据隐私、内部风险、法律保全、记录管理以及并购数据流程等方面。

在他的领导下，该团队曾在 2022 年和 2024 年入围微软年度合规合作伙伴奖，并于 2023 年荣获该奖项。

自担任副总裁兼总经理以来，Jon 将信息治理业务的规模和收入翻了一番，同时加深了与微软合规生态系统的协同。他拥有数字取证和电子发现的背景，曾主导超过 600 项取证调查，担任联邦和州法院的专家证人，并定期为政府机构和《财富》500 强企业提供有关人工智能、合规和法律技术的培训。