一、背景与意义：在以大模型、云计算和全球化协作为特征的新一轮科技周期中，中国企业的业务形态正在快速“AI 化”和“出海化”。无论是构建 AI 原生产品、服务国内乃至全球用户，还是通过全球卓越远程团队协作完成研发和服务交付，跨境数据流动也已成为各行业高成长公司业务架构中的常态组成部分，不再是少数大型互联网公司的专属。
与此同时，中国正加快打造兼具安全底线与开放韧性的数字治理体系，在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等基础性立法之上，初步形成了较为完整的数据出境监管框架，并通过《数据出境安全评估办法》《个人信息出境标准合同办法》《个人信息出境处理活动安全认证规范》《促进和规范数据跨境流动规定》《网络数据安全管理条例》等一系列配套规则，将监管要求细化为可执行路径，涵盖数据出境安全评估、个人信息出境标准合同、个人信息保护认证以及多类豁免场景。对于以 AI 为核心能力、面向全球市场的企业而言，如何在不牺牲创新速度和用户体验的前提下，将跨境数据处理纳入合规轨道，正在从“纯粹法律问题”升级为“业务结构的基本功与护城河”。
国际层面，欧盟的 GDPR 与《欧盟人工智能法案》持续迭代，美国一方面以《NIST 人工智能风险管理框架》（NIST AI RMF）等联邦层面的 AI 风险治理与技术标准为基础，推动对高风险 AI 系统的全生命周期管理，另一方面以经《加州隐私权法案》（CPRA）修订后的《加州消费者隐私法案》（CCPA）等州级隐私立法为代表，逐步强化对个人数据收集、使用和跨境流动的约束，各国关于隐私与 AI 的监管要求整体呈现出收紧和细化的趋势。中国企业在布局海外市场时，不仅要满足所在国家或地区的本地监管要求，还需要处理好境内数据出境制度与境外规则之间的衔接与协调。稳健的数据治理和跨境合规能力，正在成为 AI 驱动业务走向全球市场时的重要“信用资产”和竞争门槛。
基于上述背景，本白皮书以“AI 驱动业务”和“出海扩展”为重点场景，系统梳理当前中国数据出境监管框架，结合高成长数字化企业的典型业务实践，对常见跨境数据流、合规路径选择、豁免空间运用以及产品架构设计提出可操作的实践建议，并通过“协同工具中调用境外 AI 进行产品研发”等典型案例，帮助团队在复杂监管环境中实现数据要素的安全、合规与高效流动。
二、中国数据出境监管框架概览
2.1【上位法与基本原则】
中国关于数据出境的监管要求主要来自三部基础性法律：《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》。三者共同确立了数据处理活动中的合法、正当、必要原则，明确了对关键信息基础设施、重要数据以及个人信息（尤其是敏感个人信息）的重点保护要求。
在此基础上，监管部门通过专项规章和规范性文件，将“数据出境”这一高层概念具体拆解为不同路径、不同对象、不同义务。例如，以安全评估制度为抓手管理关键信息基础设施和大规模敏感数据出境，以标准合同和认证制度处理一般个人信息出境，再辅之以一系列豁免条款，降低数字化企业常规业务场景的合规成本。
对于 AI 驱动业务团队而言，需要特别关注两个底层要求：一是对不同类型数据的分类分级处理，二是在跨境场景中提供足够的透明度和可审计性，以应对监管问询、业务尽调和合作伙伴审查。
2.2【三大路径：安全评估、
标准合同与认证】
适用于关键信息基础设施运营者，以及达到一定规模阈值的个人信息出境、重要数据出境场景。该路径由国家网信部门组织实施，企业需要提交较为全面的材料，包括数据类型和规模、出境目的和必要性、安全保障措施等，并等待监管评估结论，周期相对较长。
（2）个人信息出境标准合同路径：
面向绝大多数非关键信息基础设施运营者，适用对象是在年度出境规模未触发安全评估门槛且不涉及重要数据的个人信息出境情形。企业通过与境外接收方签署监管部门发布的标准合同，并完成相应的个人信息出境影响评估和备案，即可满足数据出境合规性要求。
（3）个人信息保护认证路径：
通常适用于跨国集团内部或同一经济实体之间的数据跨境流转，由经国家有关部门认可的第三方专业机构，依据《个人信息出境认证办法》及相关技术规范，对企业个人信息处理和跨境传输活动进行系统评估，符合要求的出具认证证书。该路径更适合数据流量较大、场景相对稳定、希望以统一方案覆盖多国或多区域的集团化、体系化数据治理需求。
对多数以在线服务和智能产品为核心的高成长企业而言，在不涉及重要数据和超大规模敏感个人信息的前提下，标准合同往往是成本和灵活性相对平衡的优先选择；认证和安全评估则更适用于数据规模和敏感程度明显提升、或对长期稳定跨境数据流有强需求的情形。
2.3《促进和规范数据跨境流动规定》与豁免机制：
随着实践积累，我国监管层逐步意识到“一刀切”的刚性出境要求会带来较高的合规摩擦成本，特别是在大量日常业务场景中，并不存在显著的国家安全或重大公共利益风险。为此，新的制度设计通过《促进和规范数据跨境流动规定》等文件，在保持核心安全底线的前提下，明确了一系列无需走安全评估、标准合同或认证三路径的豁免情形。
这些豁免主要集中在以下几个方向：不涉及个人信息或重要数据的一般业务数据出境、小规模非敏感个人信息出境、与合同履行或跨境人力资源管理直接相关的特定情形，以及“过境处理”数据等。对于 AI 驱动业务团队而言，合理利用豁免空间，在不牺牲安全性的前提下避免过度合规，是设计数据策略和技术架构时的重要考量。
三、AI 驱动业务的典型数据出境场景
3.1 场景一：境外云与多区域部署
不少公司的数字化团队在早期就选用全球化云服务商进行基础设施部署，例如在海外区域部署应用、存储日志、运行分析任务或承载部分AI大模型推理服务。对面向全球用户的产品而言，这种架构有利于降低访问延迟、提高弹性能力，但也意味着来自中国境内用户的数据有可能被传输并存储在境外。
在这一场景下，数据出境往往呈现混合特征：既有纯业务数据（如接口性能指标、系统负载信息），也可能包含个人信息（如用户账号、设备标识、行为日志），甚至在特定行业中涉及重要数据。因此，企业需要在基础设施选型和架构设计阶段，应将“哪些数据被限制在境内，哪些数据可跨境流动”作为关键决策维度之一。
3.2 场景二：全球协同与远程研发
随着远程办公和全球化团队协作成为常态，越来越多企业通过协同工具（如飞书、Slack、等）将境内外成员连接起来。团队在这些平台上共享需求文档、设计稿、错误日志、运营数据截图和用户反馈等信息，如果相关内容包含来自中国境内个人的信息或敏感业务数据，则在境外成员访问、存储或进一步处理这些信息时，很可能构成数据出境。
对于从事 AI 相关业务的团队而言，这类协同场景中还叠加了模型训练和优化的需求：部分日志和文本样本可能会被收集用于改进推荐算法或大模型能力，这进一步强化了对数据分类、授权范围和跨境使用边界的合规要求。
3.3场景三：调用境外 AI 能力
许多团队选择通过 API 或协同工具内嵌方式调用境外AI大模型（如通用对话模型、代码生成模型、多模态理解模型等）来提升研发效率和产品体验。例如，在飞书文档中请求 AI 辅助撰写产品方案，在代码仓库中使用 AI 进行静态分析和审查，在客服系统中通过境外模型处理用户对话内容。
这些调用路径中，若输入数据包含可识别的用户信息、尚未公开的业务数据或具有行业敏感性的内容，即会触发数据出境合规问题。如何在保持 AI 赋能效果的同时，通过脱敏、抽象化和访问控制等手段降低出境风险，是当前高成长企业普遍面临的共同挑战。
四、哪些数据出境情形可以获得豁免，不走“三路径”
在实际业务中，AI 驱动业务团队最常问的问题往往不是“安全评估怎么报”，而是“这个场景到底需不需要进入安全评估/标准合同/认证流程”。结合现行制度，我们归纳出几类对于高成长数字化企业具有现实意义的典型豁免情形（前提是始终满足个人信息保护等基础义务）：
仅涉及一般业务数据、且不包含个人信息或重要数据的跨境传输。典型如：纯技术指标、非个体化的模型性能统计、匿名化后的运营指标等。 小规模非敏感个人信息出境，且年度累计涉及的个人信息主体数量明显未达到触发安全评估或必须走标准合同的阈值。在此情形下，企业仍需履行告知、同意和安全保障责任，但可以在程序上享受豁免的便利。 为订立或履行个人作为一方当事人的合同必需的数据出境，例如跨境购物、机票酒店预订、签证办理等活动中确有必要向境外提供相关个人信息。 为实施依法制定的劳动规章制度和集体合同，在人力资源管理中确需向境外提供员工个人信息的场景。 部分“数据过境处理”情形，即数据在境外产生并主要在境外使用，仅在技术路径上经过境内节点处理但不与境内个人信息或重要数据发生实质性融合。
对AI 原生或 AI 深度应用的企业而言，在产品设计和技术架构阶段就有意识地区分“必须含有真实个人信息的场景”和“可以通过抽象化、脱敏或合成数据来支撑需求的场景”，有助于将大量日常场景落入豁免区域，从而降低整体合规负担。以某游戏公司为例，在平衡性讨论、关卡设计和运营活动策划中，合规小组要求研发团队只向Claude 这类境外大模型提交“抽象化后的玩法描述”和“虚构的示例数据”，例如“假设有 1000 位玩家中 20% 在第 5 关流失”“高价值用户平均每天在线 3 小时”之类的合成或聚合数据，并在调用层做关键词/格式过滤，禁止粘贴真实账号、订单号、设备标识等信息。 在这种设计下，输入内容不构成可识别个人信息，属于一般业务数据跨境，可豁免三路径。
五、高成长数字化企业的合规建设重点
5.1 轻量但可迭代的合规体系
与大型机构相比，许多AI 驱动业务团队在快速发展阶段并不具备完整的法务合规部门配置。如果沿用传统重型合规模式，往往既难以负担成本，也容易与敏捷迭代的业务节奏脱节，不符合创业初心。
更现实的做法，是参考美国主流高成长数字化企业的做法，引入可信赖外部法律智库，构建一个“轻量但可迭代”的合规体系：通过核心制度和关键场景的重点梳理，先确保不踩明显红线，再随着业务利润规模和复杂度的提升逐步优化业务颗粒度的精细化程度。典型做法包括：建立数据资产台账和数据出境清单、设置技术负责接口人、形成一套可复用的出境影响评估模板，并将合规审视嵌入产品决策流程中，并根据监管最新政策定期复盘。
5.2 从技术架构层面降低出境风险
在 AI 和云原生架构下，很多合规问题的解决方案本质上是技术与流程设计问题。例如，将个人信息与业务指标分层存储并分别处理，对外部分析和模型训练仅暴露已经脱敏和聚合后的数据；通过网关和服务编排控制数据流向，将跨境访问限制在严格授权的 API 和服务上；在协同工具和开发环境中设置默认的脱敏和隐藏策略等。
对于高频使用境外 AI 能力的团队而言，通过统一接入网关或内部平台来调用外部模型服务，再在该网关层统筹做数据过滤、日志记录和权限控制，往往比让各团队散点集成更加安全、可控和易于说明。
5.3 把合规纳入出海和融资叙事
随着全球主要国家对数据和 AI 监管的深度关注，投资方、合作伙伴以及大企业客户在尽职调查和供应链管理中，越来越关注企业在安全与合规方面的能力。对于立志出海的 AI 团队而言，“我们如何处理跨境数据”“我们如何确保用户隐私”和“我们如何应对不同法域的监管要求”，正在成为商业谈判和融资路演中的常规问题。
在这一背景下，将数据出境合规做成“可展示的能力”而非“被动的成本中心”，对于提升企业可信度和议价空间具有现实价值。例如，通过对核心场景的合规设计形成清晰说明，通过第三方评估或认证增强信任，通过案例化的内部规范减少实操偏差等，都是值得投入资源的措施。
附录1：协同工具中调用境外 AI 的合规指引（简化版）
本附录聚焦一个对 AI 驱动团队高度典型的场景：在协同工具（以飞书为例）中集成或调用OpenAI、Claude等境外大模型，用于产品策划、代码审查、需求拆解、文案生成等研发与运营活动。该场景包含数据跨境、个人信息、业务敏感信息和第三方服务多重交织的特点，具有典型的“高频+易被忽视”的风险特征。
通过流程化梳理和操作清单，为团队提供一套可直接落地的实践路径，包括：
对协同工具中 AI 使用场景的系统识别与登记； 按数据类型（个人信息、敏感个人信息、重要数据、一般业务数据）进行分类标记； 基于现行规则判断各场景是否可以落入豁免，或需准备标准合同、认证或安全评估路径； 在飞书侧通过机器人应用、输入过滤、权限控制和日志审计等机制，将“能发/不能发”的规则固化到产品与流程中； 通过一页式使用规范和例行培训，降低员工在高压工作环境下“无意违规”的概率； 通过至少季度级别的复盘和数据规模预估，提前识别业务发展过程中可能触发阈值或路径升级的情形。
附录2：风险梯度及法律责任小表
我们认为，对绝大多数AI 驱动业务企业而言，数据出境业务板块更适合被理解为一个“分层可管理”的合规议题，而非单一的“生死红线”。团队应搞清楚三件事：哪些事情可以放心做，哪些需要多走两步流程，哪些坚决不能碰。只要在产品和架构阶段把前两类事情设计清楚，留好评估和记录，出现意外时积极整改，通常风险都停留在“限期改正 + 一定额度的行政处罚”这一档，既可控也可预期。
风险真正拉高，往往出现在另一种情况：团队明知道有大规模出境、涉及敏感个人信息或重要数据，却长期不做评估、不走标准合同，也不按监管意见调整，最后从一般行政处罚一路抬升到高额罚款，甚至触发对管理层个人的追责。在附表中，我们把可能的责任从轻到重做了一个分档，目的是让决策层对“天花板”有清晰认知，从而更有动力在前端用好豁免空间、设计好数据边界，把业务尽量锁在安全区里，而不是事后再为一个本可以避免的问题买单。
往期回顾
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张维维律师 中共党员
广东纵横天正律师事务所 合伙人
甲乙双方实战经验13年+：
曾任A股龙头上市公司研发及发行事业群法务负责人
曾在知识产权第一梯队律所服务世界500强企业
入选首批广州市优秀青年律师“凌云计划”
教育背景：本科及硕士研究生先后毕业于西南政法大学及香港城市大学
工作语言：中文、英语。
本团队刑事部门涵盖刑事打击、刑事辩护、刑事法律风险评估及防控、涉及的案例包括国家机关工作人员渎职犯罪、互联网公司刑事案件、涉外刑事案件、企业高管职务犯罪等。
民商事领域，本团队处理的涉案金额已超数亿元人民币，通过诉前策略拟定，诉中博弈等方式，力争最大程度为企业客户和个人客户取得诉讼满意效果，寻求各方多赢。
在非诉合规领域，张律师目前为投资机构、多家工业企业、境内外游戏公司等提供全方位的法律服务，对投资项目的尽调、投后管理、产品研发及运营，数据出海合规风控体系的搭建及培训、刑事法律风控、政策趋势把握等方面均有深入研究。
主攻业务领域
信息网络犯罪打击及辩护
国家机关工作人员职务犯罪辩护
企业高发犯罪辩护及风险防控
复杂疑难民商事争议解决
数据合规及国际贸易实务
