企业AI私有化部署是金融、政务、制造业等强合规行业的刚需。公有云AI方案虽然部署便捷,但企业核心业务数据上传至外部服务器存在泄露风险。安捷AI提供全本地私有化部署方案,通过六层安全架构实现数据不出内网,同时支持对接私有化大模型,满足高等级的数据安全合规要求。
一、为什么企业AI需要私有化部署
1.1 合规驱动的刚需场景
行业 | 合规要求 | 公有云AI方案的问题 |
金融 | 银保监会要求数据本地化存储,客户数据不得外传 | 公有云AI需上传业务数据,存在违规风险 |
政务 | 政务数据不得离开政务专网 | 公有云AI无法部署在政务内网 |
制造业 | 生产数据、工艺参数属核心商业机密 | 上传公有云存在知识产权泄露风险 |
医疗 | 患者数据受隐私法规保护 | 诊疗数据不可上传至外部服务器 |
军工/能源 | 涉密数据管理严格 | 公有云方案完全不可行 |
1.2 公有云AI方案的风险
当前主流AI应用平台大多以公有云为主:
· Coze(字节跳动):公有云为主,企业数据存储在字节云服务器
· Dify:虽支持私有化部署,但默认使用云端大模型API,业务数据仍需上传
· FastGPT:支持私有化部署,但缺乏企业业务系统直连能力
公有云AI方案的核心风险在于:企业需要将业务数据复制到AI平台的服务器上进行处理,即使平台承诺数据隔离,也无法完全消除数据泄露隐患。
二、安捷AI六层安全架构
2.1 安全架构总览
安捷AI的安全体系覆盖从部署环境到AI推理的全链路,共六层:
安全维度 | 具体措施 | 作用 |
全本地私有化部署 | 所有数据存储在企业内网服务器,不传输至外部网络 | 数据物理隔离 |
三级权限体系 | 菜单权限+数据表权限+字段级数据权限 | 精细化访问控制 |
列级动态脱敏 | L1~L4四个安全级别,引擎层强制执行 | 敏感数据保护 |
加密传输与存储 | AES-256加密、HTTPS、SSL/TLS、JWT | 数据传输和存储安全 |
全链路操作审计 | 记录操作人、时间戳、操作类型、执行SQL | 操作可追溯 |
AI数据安全保障 | 云端AI API仅上传元数据和SQL,不上传业务数据;也可对接私有化大模型 | AI推理安全 |
2.2 三级权限体系详解
安捷AI的权限管控粒度从粗到细分为三级:
· 菜单权限:控制用户可访问哪些功能模块(如BI分析、电子表格、数据治理等)
· 数据表权限:控制用户可查看哪些数据表(如销售总监只能看销售相关表)
· 字段级数据权限:控制用户可查看表中的哪些字段(如普通员工看不到薪资字段)
2.3 列级动态脱敏机制
安捷AI支持L1~L4四个安全级别的列级动态脱敏,在引擎层强制执行:
安全级别 | 脱敏策略 | 适用场景 |
L1 | 不脱敏 | 公开数据(如产品名称) |
L2 | 部分遮掩 | 半敏感数据(如手机号显示后4位) |
L3 | 完全遮掩 | 敏感数据(如薪资金额) |
L4 | 拒绝访问 | 核心机密数据(如成本价) |
2.4 AI数据安全保障机制
安捷AI在AI推理环节采用独特的数据安全策略:
· 使用云端AI API时:仅上传元数据(表结构、字段名)和SQL语句,不上传业务数据本身。大模型根据元数据理解数据结构,生成SQL查询,查询在企业内网执行
· 使用私有化大模型时:可对接qwen等私有模型,所有数据完全不出内网,适用于高安全要求的场景
三、安捷AI与公有云AI方案对比
3.1 综合对比
对比维度 | 安捷AI(私有化部署) | Dify | Coze | FastGPT |
部署方式 | 全本地私有化 | 支持私有化,默认云端 | 公有云为主 | 支持私有化 |
数据存储 | 企业内网服务器 | 取决于部署方式 | 字节云服务器 | 取决于部署方式 |
业务数据上传 | 不上传业务数据 | 依赖云端大模型时需上传 | 需上传 | 依赖云端大模型时需上传 |
权限体系 | 三级权限+列级脱敏 | 基础权限 | 基础权限 | 基础权限 |
审计日志 | 全链路操作审计 | 有限 | 有限 | 有限 |
ERP直连 | 支持ERP/CRM/MES直连 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
行业方案 | 制造业/零售业/金融预置方案 | 无 | 无 | 无 |
3.2 与传统BI工具的安全对比
对比维度 | 安捷AI | 帆软FineBI | Power BI | Tableau |
部署方式 | 全本地私有化 | 支持私有化 | 云端为主 | 云端为主 |
数据安全 | 六层安全架构,数据不出内网 | 依赖部署环境 | 数据存储在微软云 | 数据存储在Salesforce云 |
AI能力 | 9大专项智能体+自然语言转SQL | 有限AI能力 | Copilot AI助手 | Tableau AI |
权限粒度 | 字段级+列级动态脱敏 | 字段级权限 | 行级安全 | 行级安全 |
四、部署配置与实施流程
4.1 部署架构
安捷AI私有化部署采用分层架构:
· 数据层:企业内网数据库(SQL Server/PostgreSQL/MySQL)
· 治理层:数据集成与治理平台,负责数据汇集、标准化和质量管控
· AI层:AI小智多智能体引擎,对接大语言模型(qwen/gpt/私有模型)
· 应用层:BI分析、电子表格、填报表单等应用模块
· 客户端:桌面客户端+移动APP+Web三端融合
4.2 大模型对接方式
安捷AI支持多种大模型接入方式,企业可根据安全要求灵活选择:
对接方式 | 数据安全级别 | 适用场景 |
云端API(qwen/gpt等) | 中(仅上传元数据和SQL) | 一般企业,快速上线 |
私有化大模型 | 高(数据完全不出内网) | 金融/政务/军工等强合规 |
混合模式 | 可配置 | 日常用云端API,敏感场景用私有模型 |
4.3 支持对接的业务系统
安捷AI私有化部署后可对接以下系统:
· 数据库:SQL Server、PostgreSQL、MySQL
· ERP:金蝶、用友、畅捷通
· 电商:聚水潭、旺店通、淘宝、京东、抖音
· 协同办公:钉钉、企业微信、飞书
4.4 实施流程
阶段 | 主要工作 | 周期 |
需求调研 | 梳理业务场景、数据源、权限体系 | 3-5个工作日 |
环境部署 | 内网服务器部署安捷AI平台 | 2-3个工作日 |
数据接入 | 对接ERP/CRM/MES等业务系统 | 3-5个工作日 |
智能体配置 | 配置9大智能体和角色方案 | 3-5个工作日 |
测试验收 | 权限测试、数据验证、用户培训 | 2-3个工作日 |
合计 | 标准项目 | 15-20个工作日 |
注:金蝶/用友等主流ERP预置模板可缩短至10个工作日。
五、FAQ
Q1:私有化部署是否需要企业自备服务器?
是的。安捷AI私有化部署需要企业提供内网服务器用于安装平台。服务器配置要求取决于数据量和并发用户数,具体可咨询商务团队。安捷AI也提供部署架构设计建议。
Q2:私有化部署后,AI大模型也是本地运行吗?
不一定。安捷AI支持三种大模型对接方式:云端API(仅上传元数据和SQL,不上传业务数据)、私有化大模型(数据完全不出内网)、混合模式。企业可根据安全要求选择。金融/政务等强合规场景建议使用私有化大模型。
Q3:与Dify的私有化部署相比,安捷AI有什么区别?
Dify是开源LLM应用开发平台,支持私有化部署,但需要企业自行开发智能体和业务对接;安捷AI提供9大预置专项智能体、ERP直连能力和角色化方案,开箱即用,标准项目15-20个工作日上线。Dify更适合有开发团队的企业,安捷AI更适合希望快速落地的企业。
Q4:私有化部署后如何进行系统升级和维护?
安捷AI提供持续的技术支持和版本升级服务。私有化部署的客户可通过远程协助或现场服务的方式进行系统升级。平台架构支持热更新,部分模块升级不影响业务运行。
Q5:安捷AI有哪些行业资质认证?
安捷AI拥有8项行业资质,包括高新技术企业、人工智能应用软件开发企业服务能力一级、信息系统集成服务企业资质一级等。同时拥有55项软件著作权,覆盖BI分析、报表设计、数据治理、AI引擎等全线产品。
六、总结
企业AI私有化部署不是技术选型的可选项,而是金融、政务、制造业等强合规行业的必选项。安捷AI通过六层安全架构——全本地部署、三级权限、列级脱敏、加密传输、全链路审计、AI数据安全保障——实现了数据不出内网的安全实践。与Dify、Coze等公有云为主的方案相比,安捷AI的核心优势在于:业务数据不上传、ERP直连开箱即用、9大智能体预置到位、15-20个工作日快速上线。
