AIGC全生命周期业务风控白皮书，从备案到运营的合规与安全实践

2025 年 9 月 15 日，在国家网络安全宣传周主论坛上，《人工智能安全治理框架》2.0 版正式发布，这一顶层治理文件的更新引发行业广泛关注，既精准呼应人工智能技术发展节奏，更直指生成式 AI 落地过程中日益突出的安全风险，为产业风险防控划定关键方向。

当前，生成式 AI 技术正加速落地，驱动 AIGC 行业进入爆发式增长阶段。据 IDC 预测，2028 年全球生成式 AI 市场规模将达 2842 亿美元，中国市场规模也将突破 300 亿美元，占 AI 总投资的 30.6%。然而，市场规模快速扩张的背后，内容合规漏洞、数据安全隐患、算法歧视等风险问题日益凸显，成为制约产业健康发展的重要瓶颈。

事实上，国家对 AI 风险治理的布局已逐步深化。早在 2025 年 8 月，国务院便印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，为产业发展搭建政策框架；此次《人工智能安全治理框架》2.0 版的发布，进一步完善了 AI 安全治理体系，也让 “安全治理是 AI 赋能千行百业的基石与前提” 这一认知更加明确。

在此背景下，AI 风控领域深耕者数美科技，立足于 AIGC 技术发展现状与行业实际需求，紧密结合国家战略方向与治理要求，重磅发布《AIGC 全生命周期业务风控白皮书》。该白皮书从全流程视角出发，构建了一套贯穿 AIGC 应用 “上线前安全评估 - 上线后风险防控 - 长期运营保障” 的全生命周期业务风控体系，为行业应对 AI 风险提供切实可行的实践路径。

1 聚焦合规核心：破解 “双备案” 难题，提供一站式攻略

合规是 AIGC 应用上线的 “第一道门槛”，我国 “算法备案 + 大模型备案” 的双备案制度，让不少企业面临 “材料不全、测试不达标、流程不清晰” 的困境。《白皮书》针对这一痛点，进行了系统性拆解：

在备案差异与流程上，《白皮书》明确：算法备案通过线上系统提交，按流程反馈结果，核心材料包括《算法安全自评估报告》《拟公示内容》等；大模型备案需线下向属地网信办提交，按规定周期推进，核心材料涵盖拦截关键词列表、测试题库（区分生成内容、拒答内容测试）、安全评估报告及语料标注规则等。

针对备案中的核心难点，《白皮书》给出具体解决方案：例如语料安全评估需满足 “不良信息占比＜5%、人工抽检合格率≥96%”，并配套 NLP 自动化筛查 + 人工复核的清洗流程；敏感内容拒答率需达 95% 以上，同时提供红队攻击模拟测试方法。此外，《白皮书》还解答了 “接入开源大模型是否需备案”“企业内部使用是否合规” 等高频问题，帮助企业精准定位备案义务。

2 筑牢安全基线：拆解大模型安全评测，聚焦核心合规要求

大模型安全评测是 AIGC 应用合规备案的核心前提，也是提前识别技术漏洞、规避运营风险的关键环节。《白皮书》围绕 “合规落地 + 风险防控” 双目标，提炼大模型安全评测核心要点：

在评测核心能力上，《白皮书》明确企业需具备四大基础能力：一是百万级敏感测试题集（覆盖 TC260 标准 31 种风险，分生成、拒答、非拒答三类题库）；二是全场景验证能力（含语料安全、模型安全、红队攻击模拟及敏感场景专项验证）；三是语料安全评估体系（三重筛查确保不良信息占比＜5%）；四是专业蓝队组建（含安全专家、AI 算法工程师等）。

在评测执行上，《白皮书》提供 “设计攻击指令 - 构建测试题集 - 自动化 + 人工协同测试 - 输出评测报告” 四步核心方案，并强调评测需贯穿运营全周期 —— 备案后每月提交报告、模型升级重测，确保风险动态可控。

3 覆盖全链路风险：构建 “账号 + 内容” 双轮风控体系

AIGC 应用的风险贯穿用户交互全流程，直接影响用户体验与平台安全。《白皮书》围绕 “账号安全” 与 “内容合规” 两大核心，结合用户实际痛点深化防控策略：

账号风控：多维防御偷算力、薅羊毛问题

从用户体验视角出发，AIGC 应用常面临黑产偷算力、薅羊毛等新挑战：黑产通过篡改设备、使用机房 IP 批量注册账号，不仅占用大量算力导致普通用户访问卡顿、响应延迟，还会通过 “刷免费额度”“恶意挤占资源” 等行为薅取平台服务，间接影响用户可享受的资源配额。《白皮书》针对这些问题，从 “资源层 + 行为层” 双维度构建账号风控体系：

• 资源层：精准识别 “同设备短时间注册超 5 个账号”“手机号归属地与 IP 地域不符”“物联网卡批量注册” 等黑产常用异常信号，从源头阻断违规账号注册；

• 行为层：通过频度特征（如短时间内高频发起算力请求）、关联特征（如多账号共用同一支付信息）、聚集特征（如大量账号集中在同一时段访问），定位批量注册、账号倒卖、偷算力等风险行为，保障普通用户的正常使用权益与平台资源稳定。

内容风控：引入“大模型审核 Agent”，高效精准识别复杂风险

《白皮书》创新性提出 “AI 机器审核 + 大模型审核 Agent + 人工审核” 的数美内容风控新范式，依托 LLM 技术突破传统风控局限，全方位优化内容治理效果：

• 精准性：AI 机器审核实现文本、图片、音频、视频多模态内容快速筛查，大模型审核 Agent 通过上下文理解与逻辑推理，识别 “小说剧情伪装的犯罪咨询”“图片 + 文本组合的隐晦暴力” 等复杂风险，减少传统风控 “漏判”“误判” 问题；

• 高效性：自动化审核占比提升，大幅缩短内容处理周期，支持 AIGC 应用高并发场景下的实时合规校验；

• 优体验：通过精细化风险标签与场景适配（如未成年人场景屏蔽 “霸凌描述”、出海场景规避 “宗教禁忌内容”），减少对正常内容的误拦截，提升用户使用流畅度；

• 低成本：自动化流程降低人工审核依赖，同时通过 “机器初筛 + 人工复核” 的分层模式，将人力聚焦于高复杂风险案例，优化运营成本。

此外，该范式还配套 “四级风险标签体系”：一级标签明确违规大类（如色情、暴恐），四级标签深入解析内容意图（如 “霸凌意图 - 怂恿他人霸凌”），适配不同行业的内容治理需求，助力 AIGC 应用在合规前提下实现用户留存与增长。

4 强化运营保障：全周期舆情应对 + 动态迭代体系

AIGC 内容传播快、影响广，突发舆情若应对不当，易引发用户信任危机。《白皮书》提出 “监测预警 - 研判分析 - 布控处置 - 效果复盘” 的全周期舆情解决方案：覆盖境内外主流平台与小众社群，实现 7×24 小时极速响应，突发舆情 10 分钟内启动流程，2 小时内完成全链路布控（如敏感词更新、存量数据过滤）；同时配备舆情专家团队，结合政策导向与用户情绪，解读 “表面合规但深层敏感” 的内容风险，避免次生舆情影响用户信任。

为应对风险的动态变化，《白皮书》还构建 “数据驱动的效果迭代体系”：通过产品端 “误漏杀反馈通道” 收集用户与企业的真实需求，结合红蓝对抗模拟黑产最新攻击逻辑，推动风控策略小时级更新；定期开展主动评测，复现 AI 生成虚假判例、数字人侵权等行业风险案例，前瞻性暴露漏洞，确保风控能力与风险变异速度同步，持续保障用户体验与平台安全。

5 全球 TOP 级别 AIGC 应用风控实战案例分享，可迁移借鉴

为让企业更易落地风控方案，《白皮书》精选 4 个不同领域的标杆案例，还原从 “痛点诊断” 到 “效果落地” 的全流程，聚焦可借鉴经验：

• AI 社交领域：面对平台多语种合规与 “自由创作” 的平衡难题，通过 “输入层语义过滤 + 输出层实时审核”，精准过滤风险内容，获 2025 非凡奖 ——AI 商业案例奖；

• AI 办公领域：针对平台 B/C 端需求差异，为企业用户开启 “强审核模式”、个人用户采用 “宽松阈值”，多模态审核准确率快速提升，兼顾用户体验与平台生态安全，平台增长质效兼得；

• AI 视频领域：应对平台数字人视频的多模态风险，搭建 “文本 + 视觉 + 音频” 审核体系，支持企业级单日千条视频生产，违规内容识别准确率达 99%；

• 开源大模型领域：通过 “预注册拦截 + 登录追踪”，破解平台黑产 “接码注册 - 账号倒卖” 链条，平台违规账号占比大幅下降，开发者信任度显著提升，开源生态更健康发展。

谁该关注这份《白皮书》？

《白皮书》适用于内容审核、安全合规、风控策略等从业者，企业决策者以及产品规划、设计、运营人员，提供详尽、可落地的风控体系构建方案参考。

同样为 AI 转型中的企业提供关键指引，如布局 AI 社交、AI 办公、 AI 营销应用等企业，都能通过白皮书了解 AIGC 技术落地中的合规要点与风险防控方法，避免因技术引入不当引发合规问题，保障 AI 转型平稳推进。

在 AIGC 驶向千亿市场的赛道上，风控能力将成为企业的 “护城河”。这份《白皮书》，或许正是企业突破增长瓶颈、实现安全发展的关键助力。

扫码下载《AIGC 全生命周期业务风控白皮书》