浅谈AI时代怎么样才能做好统计数据保密工作的若干思考

  守护数据安全是统计调查部门的核心职责，关乎社会信任、决策质量和公共利益。当下，AI技术重构办公生态的浪潮下，统计调查部门正面临办公效率跃升与安全风险加剧的“双螺旋挑战”。如何在拥抱智能化的同时筑牢数据保密屏障，已成为关乎统计调查事业高质量发展的

  当前AI办公工具已形成覆盖文档处理、数据分析和团队协作的完整生态链，具体表现为：

  1.智能文档助手，包括：以WPS AI为代表的工具可自动完成合同审核、PPT生成等任务，通义千问等大模型更支持一键生成可视化图表。

  2.数据智能分析，通过自然语言交互功能，使用者通过语音指令即可获取电子表格的分析报告。

  腾讯会议的AI助理可自动提炼会议重点并分配任务；WPSAI还可以将进程转化为可视化表格，随时反映团队进度。

  AI本地化部署是指将人工智能模型及相关运行环境完全部署在本地硬件设备（如服务器、台式机、专用一体机等）中，而非依赖第三方云平台。关键特征包括：

  1.安全性：所有数据存储、训练和处理均可在本地进行，避免敏感信息（如资料、未公开记录）利用互联网传输或存储于第三方平台，降低泄露风险。

  2.独立性：可在无互联网连接的环境下正常使用AI功能，适用于网络不稳定或需离线操作的场景（如：工业控制场景、物理隔离网络）。

  3.可控性与灵活性：可自主调整模型参数、更新算法版本，甚至定制开发专属功能（如专属的知识库问答系统）。

  在统计调查工作中，数据采集和清洗是耗时费力的环节。传统人工数据采集效率低、易出错，部分统计数据能够最终靠AI+网络爬虫技术，自动从互联网、数据库等多渠道抓取数据，并完成初步筛选和分类。数据清洗方面，AI可快速定位缺失值、异常值和重复数据，自动比对上报的数据与历史趋势，识别奇异值并生成修正建议，大大降低人工审核的工作量。

  AI提供自动图表生成器可以依据数据特点自动选择最合适的图表类型，将枯燥的数据转化为直观的图形展示。无论是分析数据的年度变化趋势，还是比较不同占比情况，只需轻轻一点，便可以呈现清晰明了的图表，不仅节省了手动制作图表的时间，还使数据分析结果更易于理解和沟通。

  AI在数据关联分析方面也表现出色，能从大量数据中发现隐藏在背后的关联关系，揭示数据之间的内在联系。例如，通过价格波动的季节性特征，预测未来走势；通过对收支等数据的分析，助力靶向帮扶政策的制定。通过AI助力，能够更深入洞察数据背后的意义，为政策制定和决策提供更科学的依据。

  当前主流AI工具的数据传输过程暗藏多重隐患，敏感数据可能通过多种技术路径外泄，包括模型训练残留、日志缓存未清理、对话未加密存储和数据库管理不严格等。更严峻的是，部分境外AI框架风险更大，可能在未告知用户情况下将包含特征值的统计调查数据回传至境外服务器。

  统计调查工作会产生许许多多的数据，工作中存在的技术认知盲区有几率会使敏感数据外泄，如：误将统计调查工作过程中需要保密的数据输入ChatGPT类工具，使用智能会议系统转写敏感议题，使用AI报告生成功能导致未完成数据脱敏的统计数据自动同步至公有云等情况。这些泄密风险，暴露出技术进步过程中所暗藏的“便利性陷阱”，在追求提升统计调查工作效率时，可能会忽视潜在的数据安全风险。

  现行保密制度尚未形成对AI决策完整的规制体系，特别是AI技术底层算法黑箱与流程自动化，使用者对数据流向无感，责任无法确属。如使用大模型在自动化归集数据时，或因算法缺陷越权访问核心库，但缺乏AI算法审计标准，责任追溯困难。

  部署用户行为分析（UEBA）系统，通过日常工作中的设备操作、数据接触等多种行为特征构建精准操作画像，实时监测非常规动作，第一时间触发告警。开展内容基因检测。探索在OA系统中嵌入本地化部署的AI大模型预审插件，运用NLP（‌自然语言处理）技术对拟公开的统计调查信息进行合规性预检，做到全时段无死角监测。

  运用本地化部署的AI大模型对内容资料和泄密案例进行深度分析，预测也许会出现的泄密场景，提前制定针对性的防范措施。利用AI模拟真实的网络攻击场景，统计调查工作人能在虚拟环境中进行攻防演练，学习怎么样识别钓鱼邮件、防范数据窃取等技能。

  AI能够准确的通过统计调查工作岗位需求、知识水平等个性化因素，生成个性化能力提升图谱，精准推送定制化的保密教育内容，并实时解答保密有关问题，实现互动式、即时性的宣教服务。AI可以生成生动的动画，模拟真实泄密场景的沉浸式视频，将晦涩的保密条例转化为直观、易懂的内容，逐步提升学习效果。

  利用技术方法强化数据管理，开发数据脱敏软件和保密自查工具，防止敏感和涉密文件流出。加强核心技术攻关，落地本地安全部署的AI模型，确保训练和推理数据不出域；做好国产芯片（如昇腾、龙芯）深度适配，避免依赖国外GPU算力。推进国产化替代开发，参考涉密计算机国产化替代经验，采用国产加密算法的AI框架，研发更受控的统计专用大模型。

  结合AI时代特点，完善单位保密制度，明确AI工具的使用规范、数据存储和传输要求等，从制度层面保障信息安全。探索制定统计AI应用分级分类指南，划定敏感场景技术准入红线，推行“算法备案制”，要求第三方服务商开放核心参数，并建立供应链安全评估机制，对AI芯片、框架实施数据安全扫描。

  组织开展AI相关的保密培训，重点讲解AI技术趋势、风险防控和数据安全专业培训，提升保密意识和数据处理能力，确保安全合规使用AI。强化与高校沟通交流，建立合作机制，共建“智能统计联合实验室”，逐步的提升统计调查工作人员的技术水平和风险防范能力。

  探索推行“智能素养”积分体系，将AI应用和安全操作共同纳入绩效考核，合理合规使用AI技术。推行“人机责任双清单”，明确AI决策中的人为控制节点和出口数据“专家复核”通道。

  当前，统计调查工作逐步驶入到AI时代的快车道，保密工作将经历从“围栏防护”向“动态免疫”的范式革命，需要以技术创新为矛、制度重构为盾、人才培育为基，才能构建智能时代的“数据免疫屏障”。