过去两年，企业从不缺 AI 能力——大模型、智能体、数字员工……但面对落地企业AI，真正让管理者犹豫的，从来不是「AI能不能做」，而是「敢不敢让AI做」：AI一旦触碰到真实的财务数据、客户资料、审批流程，越权怎么办？泄密怎么办？出了问题，找谁？查什么？依据什么复盘？

YonWork 给出明确答案。三道层层递进的安全防线让 AI不只是会干活的智能体，更是能在企业规则之内安全干活的智能体。

第一道防线：合规与敏感信息保护 —— 先圈定 "不能碰的边界"。

YonWork让企业AI只在合法、合规、可控的边界内工作。

• 安全合规：AI 行为受企业合规框架约束，先于业务动作判断 "这件事能不能做"；

• 企业管控：企业可配置管控策略，把 AI 的行为范围收进企业自己划定的框内；

• 个人隐私数据脱敏：涉及个人隐私的数据在 AI 处理前做脱敏，避免敏感个人信息在问答、生成、执行过程中泄露；

• 高敏感场景禁答：对高敏感话题 / 场景直接拒绝回答或拒绝执行，而不是 "尽量答"—— 边界是硬性的。

一句话：这一道防的是内容与场景风险，决定 AI 触碰什么、不触碰什么。

第二道防线：企业数据安全访问 —— 用 "权限交集 + 四层" 控制执行权

这是三道防线中最核心的机制，解决 "谁能做什么"。

它有一个关键公式：最终生效权限 = 员工权限 ∩ 数智分身权限。

意思是，AI 的任何操作，必须同时满足员工本人的权限和智能体被授权的范围，缺一不可。这既防止 AI 越权，也防止员工借 AI 放大权限。

在这道防线内部，权限按四层逐级收口：

• L1 身份认证层：确认「你是谁」——身份认证、获取 token，以租户用户身份调用业务 API；

• L2 命令授权层：确认「能用哪些动作」——任务所需指令集由 AI 主动调用；

• L3 系统功能与数据权限层：基于用友BIP标准的鉴权能力，确认「能看哪些数据、走哪些流程」——可访问字段、表单、权限角色与流程；

• L4 风险执行层：确认「这次执行允不允许」——执行动作先做风险评估。

四层从身份到风险逐级收口，任何一层不过关，动作就不落地。

第三道防线：审计与追踪 —— 让每次执行都可追溯、可复盘

一个任务从发起到结束，全程留痕：业务发起→用什么身份→读取哪些数据→调用哪些服务→执行哪些动作→是否执行→是否被拦截/拒绝→最终结果确认。

这既是安全审计的依据，也是复盘优化的素材——AI的每一次规划、决策、执行都可追踪。对管理者来说，这意味着「出了问题有据可查」；对企业来说，还意味着每一次执行都能沉淀为改进的依据。

安全不是限制，而是放行的前提

把三道防线放在一起看，逻辑是一条完整的时间线：

事前设边界 ➡️ 事中控授权 ➡️ 事后可留痕

只设边界不控授权，AI 会绕过规则；只控授权不留痕，出事无据可查。三道防线合起来，才构成完整的信任闭环。

这也是 YonWork 把「更安全」与「懂业务、会执行」并列的原因：安全不是给 AI 套上枷锁，而是让企业敢把真正重要的业务交给它。

能力决定 AI 能走多远，安全决定企业敢让它走多远。

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