2025 年 9 月 15 日，在國家網絡安全宣傳周主論壇上，《人工智能安全治理框架》2.0 版正式發布，這一頂層治理文件的更新引發行業廣泛關注，既精準呼應人工智能技術發展節奏，更直指生成式 AI 落地過程中日益突出的安全風險，為產業風險防控劃定關鍵方向。
當前，生成式 AI 技術正加速落地，驅動 AIGC 行業進入爆發式增長階段。據 IDC 預測，2028 年全球生成式 AI 市場規模將達 2842 億美元，中國市場規模也將突破 300 億美元，占 AI 總投資的 30.6%。然而，市場規?？焖贁U張的背后，內容合規漏洞、數據安全隱患、算法歧視等風險問題日益凸顯，成為制約產業健康發展的重要瓶頸。
事實上，國家對 AI 風險治理的布局已逐步深化。早在 2025 年 8 月，國務院便印發《關于深入實施 “人工智能 +” 行動的意見》，為產業發展搭建政策框架；此次《人工智能安全治理框架》2.0 版的發布，進一步完善了 AI 安全治理體系，也讓 “安全治理是 AI 賦能千行百業的基石與前提” 這一認知更加明確。
在此背景下，AI 風控領域深耕者數美科技，立足于 AIGC 技術發展現狀與行業實際需求，緊密結合國家戰略方向與治理要求，重磅發布《AIGC 全生命周期業務風控白皮書》。該白皮書從全流程視角出發，構建了一套貫穿 AIGC 應用 “上線前安全評估 - 上線后風險防控 - 長期運營保障” 的全生命周期業務風控體系，為行業應對 AI 風險提供切實可行的實踐路徑。
聚焦合規核心：破解 “雙備案” 難題，提供一站式攻略
合規是 AIGC 應用上線的 “第一道門檻”，我國 “算法備案 + 大模型備案” 的雙備案制度，讓不少企業面臨 “材料不全、測試不達標、流程不清晰” 的困境?！栋灼丰槍@一痛點，進行了系統性拆解：
在備案差異與流程上，《白皮書》明確：算法備案通過線上系統提交，按流程反饋結果，核心材料包括《算法安全自評估報告》《擬公示內容》等；大模型備案需線下向屬地網信辦提交，按規定周期推進，核心材料涵蓋攔截關鍵詞列表、測試題庫（區分生成內容、拒答內容測試）、安全評估報告及語料標注規則等。
針對備案中的核心難點，《白皮書》給出具體解決方案：例如語料安全評估需滿足 “不良信息占比＜5%、人工抽檢合格率≥96%”，并配套 NLP 自動化篩查 + 人工復核的清洗流程；敏感內容拒答率需達 95% 以上，同時提供紅隊攻擊模擬測試方法。此外，《白皮書》還解答了 “接入開源大模型是否需備案”“企業內部使用是否合規” 等高頻問題，幫助企業精準定位備案義務。
筑牢安全基線：拆解大模型安全評測，聚焦核心合規要求
大模型安全評測是 AIGC 應用合規備案的核心前提，也是提前識別技術漏洞、規避運營風險的關鍵環節?！栋灼穱@ “合規落地 + 風險防控” 雙目標，提煉大模型安全評測核心要點：
在評測核心能力上，《白皮書》明確企業需具備四大基礎能力：一是百萬級敏感測試題集（覆蓋 TC260 標準 31 種風險，分生成、拒答、非拒答三類題庫）；二是全場景驗證能力（含語料安全、模型安全、紅隊攻擊模擬及敏感場景專項驗證）；三是語料安全評估體系（三重篩查確保不良信息占比＜5%）；四是專業藍隊組建（含安全專家、AI 算法工程師等）。
在評測執行上，《白皮書》提供 “設計攻擊指令 - 構建測試題集 - 自動化 + 人工協同測試 - 輸出評測報告” 四步核心方案，并強調評測需貫穿運營全周期 —— 備案后每月提交報告、模型升級重測，確保風險動態可控。
覆蓋全鏈路風險：構建 “賬號 + 內容” 雙輪風控體系
AIGC 應用的風險貫穿用戶交互全流程，直接影響用戶體驗與平臺安全?！栋灼穱@ “賬號安全” 與 “內容合規” 兩大核心，結合用戶實際痛點深化防控策略：
（1）賬號風控：多維防御偷算力、薅羊毛問題
從用戶體驗視角出發，AIGC 應用常面臨黑產偷算力、薅羊毛等新挑戰：黑產通過篡改設備、使用機房 IP 批量注冊賬號，不僅占用大量算力導致普通用戶訪問卡頓、響應延遲，還會通過 “刷免費額度”“惡意擠占資源” 等行為薅取平臺服務，間接影響用戶可享受的資源配額?！栋灼丰槍@些問題，從 “資源層 + 行為層” 雙維度構建賬號風控體系：
• 資源層：精準識別 “同設備短時間注冊超 5 個賬號”“手機號歸屬地與 IP 地域不符”“物聯網卡批量注冊” 等黑產常用異常信號，從源頭阻斷違規賬號注冊；
• 行為層：通過頻度特征（如短時間內高頻發起算力請求）、關聯特征（如多賬號共用同一支付信息）、聚集特征（如大量賬號集中在同一時段訪問），定位批量注冊、賬號倒賣、偷算力等風險行為，保障普通用戶的正常使用權益與平臺資源穩定。
（2）內容風控：引入“大模型審核 Agent”，高效精準識別復雜風險
《白皮書》創新性提出 “AI 機器審核 + 大模型審核 Agent + 人工審核” 的數美內容風控新范式，依托 LLM 技術突破傳統風控局限，全方位優化內容治理效果：
● 精準性：AI 機器審核實現文本、圖片、音頻、視頻多模態內容快速篩查，大模型審核 Agent 通過上下文理解與邏輯推理，識別 “小說劇情偽裝的犯罪咨詢”“圖片 + 文本組合的隱晦暴力” 等復雜風險，減少傳統風控 “漏判”“誤判” 問題；
● 高效性：自動化審核占比提升，大幅縮短內容處理周期，支持 AIGC 應用高并發場景下的實時合規校驗；
● 優體驗：通過精細化風險標簽與場景適配（如未成年人場景屏蔽 “霸凌描述”、出海場景規避 “宗教禁忌內容”），減少對正常內容的誤攔截，提升用戶使用流暢度；
● 低成本：自動化流程降低人工審核依賴，同時通過 “機器初篩 + 人工復核” 的分層模式，將人力聚焦于高復雜風險案例，優化運營成本。
此外，該范式還配套 “四級風險標簽體系”：一級標簽明確違規大類（如色情、暴恐），四級標簽深入解析內容意圖（如 “霸凌意圖 - 慫恿他人霸凌”），適配不同行業的內容治理需求，助力 AIGC 應用在合規前提下實現用戶留存與增長。
強化運營保障：全周期輿情應對 + 動態迭代體系
AIGC 內容傳播快、影響廣，突發輿情若應對不當，易引發用戶信任危機。《白皮書》提出 “監測預警 - 研判分析 - 布控處置 - 效果復盤” 的全周期輿情解決方案：覆蓋境內外主流平臺與小眾社群，實現 7×24 小時極速響應，突發輿情 10 分鐘內啟動流程，2 小時內完成全鏈路布控（如敏感詞更新、存量數據過濾）；同時配備輿情專家團隊，結合政策導向與用戶情緒，解讀 “表面合規但深層敏感” 的內容風險，避免次生輿情影響用戶信任。
為應對風險的動態變化，《白皮書》還構建 “數據驅動的效果迭代體系”：通過產品端 “誤漏殺反饋通道” 收集用戶與企業的真實需求，結合紅藍對抗模擬黑產最新攻擊邏輯，推動風控策略小時級更新；定期開展主動評測，復現 AI 生成虛假判例、數字人侵權等行業風險案例，前瞻性暴露漏洞，確保風控能力與風險變異速度同步，持續保障用戶體驗與平臺安全。
全球TOP級別AIGC應用風控實戰案例分享，可遷移借鑒
為讓企業更易落地風控方案，《白皮書》精選 4 個不同領域的標桿案例，還原從 “痛點診斷” 到 “效果落地” 的全流程，聚焦可借鑒經驗：
● AI 社交領域：面對平臺多語種合規與 “自由創作” 的平衡難題，通過 “輸入層語義過濾 + 輸出層實時審核”，精準過濾風險內容，獲 2025 非凡獎 ——AI 商業案例獎；
● AI 辦公領域：針對平臺B/C 端需求差異，為企業用戶開啟 “強審核模式”、個人用戶采用 “寬松閾值”，多模態審核準確率快速提升，兼顧用戶體驗與平臺生態安全，平臺增長質效兼得；
● AI 視頻領域：應對平臺數字人視頻的多模態風險，搭建 “文本 + 視覺 + 音頻” 審核體系，支持企業級單日千條視頻生產，違規內容識別準確率達99%；
● 開源大模型領域：通過 “預注冊攔截 + 登錄追蹤”，破解平臺黑產 “接碼注冊 - 賬號倒賣” 鏈條，平臺違規賬號占比大幅下降，開發者信任度顯著提升，開源生態更健康發展。
誰該關注這份《白皮書》？
《白皮書》適用于內容審核、安全合規、風控策略等從業者，企業決策者以及產品規劃、設計、運營人員，提供詳盡、可落地的風控體系構建方案參考。
同樣為 AI 轉型中的企業提供關鍵指引，如布局 AI 社交、AI辦公、 AI 營銷應用等企業，都能通過白皮書了解 AIGC 技術落地中的合規要點與風險防控方法，避免因技術引入不當引發合規問題，保障 AI 轉型平穩推進。
在 AIGC 駛向千億市場的賽道上，風控能力將成為企業的 “護城河”。這份《白皮書》，或許正是企業突破增長瓶頸、實現安全發展的關鍵助力。
白皮書全文下載請關注數美科技官方渠道
（本文來源：日照新聞網。本網轉發此文章，旨在為讀者提供更多信息資訊，所涉內容不構成投資、消費建議。對文章事實有疑問，請與有關方核實或與本網聯系。文章觀點非本網觀點，僅供讀者參考。）
2025 年 9 月 15 日，在國家網絡安全宣傳周主論壇上，《人工智能安全治理框架》2.0 版正式發布，這一頂層治理文件的更新引發行業廣泛關注，既精準呼應人工智能技術發展節奏，更直指生成式 AI 落地過程中日益突出的安全風險，為產業風險防控劃定關鍵方向。
當前，生成式 AI 技術正加速落地，驅動 AIGC 行業進入爆發式增長階段。據 IDC 預測，2028 年全球生成式 AI 市場規模將達 2842 億美元，中國市場規模也將突破 300 億美元，占 AI 總投資的 30.6%。然而，市場規模快速擴張的背后，內容合規漏洞、數據安全隱患、算法歧視等風險問題日益凸顯，成為制約產業健康發展的重要瓶頸。
事實上，國家對 AI 風險治理的布局已逐步深化。早在 2025 年 8 月，國務院便印發《關于深入實施 “人工智能 +” 行動的意見》，為產業發展搭建政策框架；此次《人工智能安全治理框架》2.0 版的發布，進一步完善了 AI 安全治理體系，也讓 “安全治理是 AI 賦能千行百業的基石與前提” 這一認知更加明確。
在此背景下，AI 風控領域深耕者數美科技，立足于 AIGC 技術發展現狀與行業實際需求，緊密結合國家戰略方向與治理要求，重磅發布《AIGC 全生命周期業務風控白皮書》。該白皮書從全流程視角出發，構建了一套貫穿 AIGC 應用 “上線前安全評估 - 上線后風險防控 - 長期運營保障” 的全生命周期業務風控體系，為行業應對 AI 風險提供切實可行的實踐路徑。
聚焦合規核心：破解 “雙備案” 難題，提供一站式攻略
合規是 AIGC 應用上線的 “第一道門檻”，我國 “算法備案 + 大模型備案” 的雙備案制度，讓不少企業面臨 “材料不全、測試不達標、流程不清晰” 的困境?！栋灼丰槍@一痛點，進行了系統性拆解：
在備案差異與流程上，《白皮書》明確：算法備案通過線上系統提交，按流程反饋結果，核心材料包括《算法安全自評估報告》《擬公示內容》等；大模型備案需線下向屬地網信辦提交，按規定周期推進，核心材料涵蓋攔截關鍵詞列表、測試題庫（區分生成內容、拒答內容測試）、安全評估報告及語料標注規則等。
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筑牢安全基線：拆解大模型安全評測，聚焦核心合規要求
大模型安全評測是 AIGC 應用合規備案的核心前提，也是提前識別技術漏洞、規避運營風險的關鍵環節?！栋灼穱@ “合規落地 + 風險防控” 雙目標，提煉大模型安全評測核心要點：
在評測核心能力上，《白皮書》明確企業需具備四大基礎能力：一是百萬級敏感測試題集（覆蓋 TC260 標準 31 種風險，分生成、拒答、非拒答三類題庫）；二是全場景驗證能力（含語料安全、模型安全、紅隊攻擊模擬及敏感場景專項驗證）；三是語料安全評估體系（三重篩查確保不良信息占比＜5%）；四是專業藍隊組建（含安全專家、AI 算法工程師等）。
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覆蓋全鏈路風險：構建 “賬號 + 內容” 雙輪風控體系
AIGC 應用的風險貫穿用戶交互全流程，直接影響用戶體驗與平臺安全?！栋灼穱@ “賬號安全” 與 “內容合規” 兩大核心，結合用戶實際痛點深化防控策略：
（1）賬號風控：多維防御偷算力、薅羊毛問題
從用戶體驗視角出發，AIGC 應用常面臨黑產偷算力、薅羊毛等新挑戰：黑產通過篡改設備、使用機房 IP 批量注冊賬號，不僅占用大量算力導致普通用戶訪問卡頓、響應延遲，還會通過 “刷免費額度”“惡意擠占資源” 等行為薅取平臺服務，間接影響用戶可享受的資源配額?！栋灼丰槍@些問題，從 “資源層 + 行為層” 雙維度構建賬號風控體系：
• 資源層：精準識別 “同設備短時間注冊超 5 個賬號”“手機號歸屬地與 IP 地域不符”“物聯網卡批量注冊” 等黑產常用異常信號，從源頭阻斷違規賬號注冊；
• 行為層：通過頻度特征（如短時間內高頻發起算力請求）、關聯特征（如多賬號共用同一支付信息）、聚集特征（如大量賬號集中在同一時段訪問），定位批量注冊、賬號倒賣、偷算力等風險行為，保障普通用戶的正常使用權益與平臺資源穩定。
（2）內容風控：引入“大模型審核 Agent”，高效精準識別復雜風險
《白皮書》創新性提出 “AI 機器審核 + 大模型審核 Agent + 人工審核” 的數美內容風控新范式，依托 LLM 技術突破傳統風控局限，全方位優化內容治理效果：
● 精準性：AI 機器審核實現文本、圖片、音頻、視頻多模態內容快速篩查，大模型審核 Agent 通過上下文理解與邏輯推理，識別 “小說劇情偽裝的犯罪咨詢”“圖片 + 文本組合的隱晦暴力” 等復雜風險，減少傳統風控 “漏判”“誤判” 問題；
● 高效性：自動化審核占比提升，大幅縮短內容處理周期，支持 AIGC 應用高并發場景下的實時合規校驗；
● 優體驗：通過精細化風險標簽與場景適配（如未成年人場景屏蔽 “霸凌描述”、出海場景規避 “宗教禁忌內容”），減少對正常內容的誤攔截，提升用戶使用流暢度；
● 低成本：自動化流程降低人工審核依賴，同時通過 “機器初篩 + 人工復核” 的分層模式，將人力聚焦于高復雜風險案例，優化運營成本。
此外，該范式還配套 “四級風險標簽體系”：一級標簽明確違規大類（如色情、暴恐），四級標簽深入解析內容意圖（如 “霸凌意圖 - 慫恿他人霸凌”），適配不同行業的內容治理需求，助力 AIGC 應用在合規前提下實現用戶留存與增長。
強化運營保障：全周期輿情應對 + 動態迭代體系
AIGC 內容傳播快、影響廣，突發輿情若應對不當，易引發用戶信任危機?！栋灼诽岢?“監測預警 - 研判分析 - 布控處置 - 效果復盤” 的全周期輿情解決方案：覆蓋境內外主流平臺與小眾社群，實現 7×24 小時極速響應，突發輿情 10 分鐘內啟動流程，2 小時內完成全鏈路布控（如敏感詞更新、存量數據過濾）；同時配備輿情專家團隊，結合政策導向與用戶情緒，解讀 “表面合規但深層敏感” 的內容風險，避免次生輿情影響用戶信任。
為應對風險的動態變化，《白皮書》還構建 “數據驅動的效果迭代體系”：通過產品端 “誤漏殺反饋通道” 收集用戶與企業的真實需求，結合紅藍對抗模擬黑產最新攻擊邏輯，推動風控策略小時級更新；定期開展主動評測，復現 AI 生成虛假判例、數字人侵權等行業風險案例，前瞻性暴露漏洞，確保風控能力與風險變異速度同步，持續保障用戶體驗與平臺安全。
全球TOP級別AIGC應用風控實戰案例分享，可遷移借鑒
為讓企業更易落地風控方案，《白皮書》精選 4 個不同領域的標桿案例，還原從 “痛點診斷” 到 “效果落地” 的全流程，聚焦可借鑒經驗：
● AI 社交領域：面對平臺多語種合規與 “自由創作” 的平衡難題，通過 “輸入層語義過濾 + 輸出層實時審核”，精準過濾風險內容，獲 2025 非凡獎 ——AI 商業案例獎；
● AI 辦公領域：針對平臺B/C 端需求差異，為企業用戶開啟 “強審核模式”、個人用戶采用 “寬松閾值”，多模態審核準確率快速提升，兼顧用戶體驗與平臺生態安全，平臺增長質效兼得；
● AI 視頻領域：應對平臺數字人視頻的多模態風險，搭建 “文本 + 視覺 + 音頻” 審核體系，支持企業級單日千條視頻生產，違規內容識別準確率達99%；
● 開源大模型領域：通過 “預注冊攔截 + 登錄追蹤”，破解平臺黑產 “接碼注冊 - 賬號倒賣” 鏈條，平臺違規賬號占比大幅下降，開發者信任度顯著提升，開源生態更健康發展。
誰該關注這份《白皮書》？
《白皮書》適用于內容審核、安全合規、風控策略等從業者，企業決策者以及產品規劃、設計、運營人員，提供詳盡、可落地的風控體系構建方案參考。
同樣為 AI 轉型中的企業提供關鍵指引，如布局 AI 社交、AI辦公、 AI 營銷應用等企業，都能通過白皮書了解 AIGC 技術落地中的合規要點與風險防控方法，避免因技術引入不當引發合規問題，保障 AI 轉型平穩推進。
在 AIGC 駛向千億市場的賽道上，風控能力將成為企業的 “護城河”。這份《白皮書》，或許正是企業突破增長瓶頸、實現安全發展的關鍵助力。
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