处理敏感数据时，先按类别确定哪些资料可以离开企业环境，再选择方案：敏感数据在私有化或本地环境处理，非敏感、推理复杂的任务可以使用云端模型；也可以把开发规范送进企业环境，让数据留在本地。大额基础设施投入宜在小场景证明价值之后再做，跨境数据要提前确认合规要求和数据流向。
先给数据分级
AI 要发挥作用，往往需要接触企业最有价值的资料：财务凭证、合同、客户名单、产品图纸。很多老板对这些资料非常谨慎，有些连内部员工都不给看，更不可能打包交给外部人员。这种谨慎是对的。
在讨论用什么模型之前，先把资料分成几类：可以公开的、内部可用的、限定人员可用的、不能离开企业环境的。分级结果决定了后面的部署方式。
几种常见的处理方式
私有化部署，数据不出域。 对财务、科研等高度敏感的数据，可以采用私有化部署，在企业自己的环境中运行模型和处理数据。
混合部署。 生产环境有数据安全要求、本地模型在复杂任务上效果又不够时，可以按任务拆分：推理复杂但不涉及敏感数据的部分使用云端模型，固定流程和敏感数据在本地处理，并用更明确的规则和工具封装弥补本地模型的不足。
数据留在企业，把开发能力送进去。 外部团队不接触原始资料，而是把框架、规范和示例交给企业，在企业自己的电脑或服务器上完成开发和适配；测试问题由企业整理后反馈，外部团队据此调整。
跨境数据先查清流向。 涉及海外平台或个人信息的数据，申请权限、留存位置和服务器部署都可能需要较长时间。最好在项目开始前就把合规要求和数据流向研究清楚，不要等系统做完才发现数据拿不到。
不要先买设备再找价值
私有化部署往往意味着可观的硬件和运维投入。如果一开始就要求企业花大笔钱买设备，对方很自然会问：还没看到 AI 带来什么价值，为什么要买？更合理的顺序是先用小场景证明价值，再推动基础设施建设。
还要防止“合规满足了，业务没解决”：为了满足数据要求搭了一套本地系统，生成结果却达不到使用标准，业务部门最后还是回到原来的做法。上线前应先用真实任务验证效果。
按场景选模型
财务场景要求严谨，内容生成更需要灵活，专业计算又有不同要求。不必执着于某一家模型，先确定业务需要什么，再组合背后的能力。
使用 WorkBuddy 时
WorkBuddy 的数据处理方式、部署形态和权限管理，以腾讯官方说明和双方合同为准。远行者科技在项目开始前会和企业核对资料范围、账号权限和不可上传的内容，并在培训中说明资料使用规则。
常见问题
私有化部署就一定安全吗？
它减少了数据外传，但仍需要权限控制、操作日志、备份和日常运维；还要评估本地模型的效果能否满足业务要求，避免出现“合规了却用不上”的情况。
员工自己用公共 AI 工具处理公司资料怎么办？
制定可用工具清单和资料分级规则，明确哪些资料不能上传，并在培训中用实际例子说明。对高频需求，提供经过评估的替代工具，比单纯禁止更有效。
参考资料
把方法放进一项具体工作。
结合企业账号、版本、资料授权与工作流程，提供 WorkBuddy 配置指导、任务模板、操作说明、试跑与使用交接服务。
