课程: 生成式人工智能：财务与会计
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生成式AI的风险、私域AI比较
欢迎来到第四课。 上节课聊了 AI 能做什么， 这节课咱们来踩一脚刹车， 认真地聊一聊， 用 AI 可能会出现什么问题。 因为只有认清了风险， 我们才能够真正地放心使用。 咱们先讨论 AI 在财务场景中 可能会带来的风险和误区； 接着介绍私域 AI 有哪些主流方案， 和它们的优缺点； 最后聊一下如果你只能使用公域 AI， 有哪些方式可以降低风险、保护敏感信息。 先来看第一个问题， 为什么在财务领域使用 AI 这件事 必须格外小心？ 这是因为财务工作涉及的内容 基本都是敏感信息： 收入、利润、费用结构、 人力成本、客户信息。 这些数据一旦外泄， 不光影响业务， 还可能触发审计、监管甚至法律风险。 而生成式 AI 的底层原理， 就是把你的输入交给模型做处理， 并可能把数据暂时保存在模型里。 很多平台也会明确提示， 你输入的内容可能被用于训练。 这就意味着， 如果你把一张真实的利润表 直接贴进了公域的 AI 系统， 那你就有可能把这些信息留在了别人的手上。 除了泄密，AI 还有另一个问题。 它会一本正经地胡说八道。 它可能会给你编造一个并不存在的会计政策， 或者胡乱总结数据背后的原因。 这个问题我们会在第八课里重点讨论。 所以我们可以这样说， AI 是一个非常好的帮手， 但我们必须带上安全头盔再使用它。 那么问题来了， 有没有更安全的 AI 使用方式？ 当然有，这就是我们的第二部分， 私域 AI 。 私域 AI， 就是你不用担心数据被送到外面的服务器， 因为整个 AI 系统部署在企业的内网， 或者通过专属 API 和账号做权限隔离。 简单来说，你的数据不会出圈。 目前市场上主流的私域 AI 方案， 大致可以分为四类。 第一类是自建模型， 比如一些大型集团会部署 像 ChatGLM，Deepseek、 Qwen 这样的开源大模型。 用自家服务器跑模型，再接入内部数据。 这种方式安全性最高、定制性也最强， 但缺点是成本高、技术门槛高， 需要专业团队进行长期的维护。 第二类是用大厂提供的企业级服务， 比如阿里的通义千问企业版， 百度的文心千帆， 迅飞星火企业级部署等等。 这些平台通常都支持企业专属空间， 数据不出境、日志可控、账号可管理， 适合中大型企业。 你既能获得大厂支持，又能控制风险。 第三类是 ERP 内嵌的智能体。 比如 SAP 的 Joule， Oracle 的…
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