AI合规与数据安全实战：AI大模型与职场数据风险防控

课程大纲

课程总览

一、政策与认知：AI 合规与数据安全宏观框架

1.1 国家 AI 监管与数据安全顶层政策解读

《生成式人工智能服务管理暂行办法》核心要求
《数据安全法》、《个人信息保护法》职场数据保护强制条款
科技伦理与 AI 安全治理

1.2 职场 AI 使用的四大核心风险全景

数据隐私泄露风险
敏感信息违规风险
AI 合规越界风险
AI 幻觉误导风险

二、数据安全的重要性

2.1 数据安全：企业生存发展的核心生命线

商业机密保护
业务连续性
市场竞争力

2.2 数据安全：职场员工的法律责任与职业底线

个人履职义务
职业风险

2.3 数据安全：社会公共利益与合规底线

个人隐私保护
行业监管要求
数据安全事件的连锁危害

三、大模型面临的安全挑战与潜在威胁

适合对象

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进

课程定位与主要问题

《AI合规与数据安全实战：AI大模型与职…》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
围绕AI 合规与数据安全宏观框架梳理关键判断点，避免停留在概念解释
借助1 国家 AI 监管与数据安全顶层…完成一次可复盘的应用演练
输出科技伦理与 AI 安全治理相关的后续跟进清单，方便课后跟踪

课程背景与交付信息

随着生成式 AI 全面渗透职场办公，大模型在提升效率的同时，数据隐私泄露、敏感信息外流、AI 合规违规、内容幻觉误导已成为企业高频安全风险。国家先后出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《数据安全法》《个人信息保护法》《科技伦理审查办法（试行）》等政策法规，明确要求 AI 应用坚持发展与安全并重、创新与合规同步，对数据隐私保护、敏感信息治理、AI 输出合规性、内容真实性提出强制性约束

当前职场员工在使用 AI 工具时，普遍存在风险意识薄弱、合规边界不清、敏感信息识别能力不足、对 AI 幻觉缺乏防范等问题，极易引发商业机密泄露、个人隐私侵权、合规处罚、决策误导等严重后果。结合大模型安全最新研究报告显示，超 60% 的职场 AI 安全事件源于违规上传敏感数据未校验幻觉内容突破合规使用红线三类行为

本课程立足国家宏观政策要求，紧扣数据隐私保护、敏感信息识别、合规使用红线、AI 幻觉防范四大核心需求，新增数据安全重要性、大模型安全威胁、全维度数据安全保护措施三大板块，结合大模型安全风险实践与职场真实案例，系统化普及 AI 合规知识与数据安全实操方法，帮助员工树立安全底线、掌握防控技能，守住企业数据安全与 AI 合规使用的核心防线

课程时间

0.5天

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01政策与认知：AI 合规与数据安全宏观框架

021 国家 AI 监管与数据安全顶层政策解读

03科技伦理与 AI 安全治理

042 职场 AI 使用的四大核心风险全景

05数据隐私泄露风险

讲师介绍

张峰

企业AI智能化转型实战专家

张峰，企业AI智能化转型实战专家，工信部人工智能算法工程师。深耕AI领域18年，专注人工智能应用落地与数字化转型，独创多套AI实战方法论。累计授课超200场，服务学员近2万人，助力企业实现降本增效与业务创新

互联网餐饮新零售政府与公共事业医疗康养教育培训工业制造

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课程差异说明

本课程页面围绕《AI合规与数据安全实战：AI大模型与职场数据风险防控》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进。

学习这门课可以获得什么收益？

看清工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准；围绕AI 合规与数据安全宏观框架梳理关键判断点，避免停留在概念解释。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按0.5天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配