让 AI 数据流可视化：构建开源工具以了解 SaaS 与 LLM 数据风险

Source: Dev.to

我在实践中不断看到的问题

在许多中小企业和初创公司，AI 的采用往往是逐步进行的：

• 一个支持工具加入了 AI 工单摘要功能
• CRM 引入了 AI 驱动的洞察
• 营销工具使用大语言模型生成内容
• 内部文档通过 AI 助手进行分析

每个功能看起来都是独立且低风险的。然而，随着时间推移：

• 个人数据在更多地方被处理
• 引入了第三方 AI 提供商
• 跨境数据流动增多
• 假设取代了文档记录

缺失的并不是意图或用心，而是可见性。

为什么现有方法对中小企业（SMEs）效果不佳

大多数现有解决方案要么是：

• 企业级合规平台
• 专注于强制执行的安全工具
• 供应商特定的仪表盘
• 静态文档或电子表格

对于较小的团队，这些方法往往：

• 过于笨重
• 成本过高
• 不够透明
• 与系统实际行为脱节

我想探讨一种简单的、由工程主导的方法，是否能够帮助团队在不把它变成法律或合规任务的前提下，思考 AI 相关的数据风险。

Design Principles

1. 可见性胜于判断 – 显示潜在风险，而不是直接声明违规。
2. 确定且可解释 – 风险识别基于明确规则，而非黑箱 AI 决策。
3. 本地优先 – 所有操作均在本地运行；不使用云服务或收集数据。
4. 诚实面对不确定性 – 对未知或不清晰的数据处理视为风险信号，而非错误。
5. 范围狭窄 – 专注于 SaaS + LLM 数据流，而非完整的合规平台。

工具的功能

1. 接受简单的 JSON 输入，描述：

   • 正在使用的 SaaS 工具
   • 已启用的 AI/LLM 功能
   • 已知（或未知）的数据处理细节

2. 构建数据流模型：来源 → 处理 → 目的地。

3. 应用确定性的风险规则，例如：

   • 个人数据发送至第三方 LLM 提供商
   • 在 LLM 处理前缺乏匿名化
   • 跨境数据流动
   • 提供商或数据位置未知

4. 生成：

   • 结构化的技术报告
   • 通俗易懂的执行摘要

这些输出旨在让技术和非技术利益相关者都能阅读理解。

处理“未知”显式化

在真实组织中，团队往往不知道：

• 某个功能使用的是哪家 LLM 提供商
• 数据是否已匿名化
• 数据最终在何处处理

工具并不把这视为失败，而是将缺乏透明度本身视为风险信号。 不确定性会增加风险，呼应现实世界的治理实践。

这个工具是什么（以及不是）

• 不是 法律建议
• 不是 自动合规系统
• 不是 审计或执法工具

它是一个技术可视化工具，旨在支持围绕 AI 使用的更好对话、文档编制和决策制定。

为什么开源

• 透明性建立信任
• 确定性的规则可供检查
• 其他人可以适配或扩展逻辑
• 鼓励负责任的 AI 实践

不透明往往在数据保护和 AI 治理中弊大于利，因此开放性至关重要。

初步经验

• 团队常常对现有的 AI 接触点数量感到惊讶。
• 绘制流程图会促使有价值的跨团队讨论。
• 即使是简单的模型也会显现不明显的风险。
• 清晰比沉默更能降低恐惧。

该工具并不能“解决”合规问题，但它帮助团队了解自己已经在做的事情。

接下来

项目目前处于试点/探索阶段。未来的重点包括：

• 收集早期用户的反馈
• 提高清晰度和解释性
• 完善规则逻辑
• 故意保持范围狭窄

如果您有兴趣探索 AI 功能如何与您的数据流交互，或对提升可见性有想法，欢迎提供反馈。

仓库

项目可在此处获取：
👉

Closing Thought

AI 采用的失败并不是因为团队不关心数据——而是因为系统变得过于复杂，难以推理。有时，你能构建的最有用的东西不是另一层自动化，而是对已经发生的情况有更清晰的图景。