把内部数据交给大模型，第一个要回答的问题不是效果，而是“这些数据能出域吗”。很多企业的现实是：运营数据可以上公网模型，而人事、财务、客户名单、未公开招投标信息必须留在本地。因此第一关是数据分级——把数据分成可上公网、可在境内云、必须本地三类，再决定模型与部署方式。
第二关：脱敏与最小化
即使允许出域，也不该整库直出。对姓名、手机号、证件号、企业对公账户做脱敏或去标识化，是基本动作。实践中更稳妥的做法是“最小化”——只把当前任务真正需要的字段发给模型，而不是把整张表丢进去。
第三关：传输与存储是否加密
无论走公网 API 还是私有化集群，传输都应启用 TLS，日志与缓存要做访问控制，模型服务商的调用记录要能按期清理。曾有一家零售企业把含客户电话的客服工单直接喂给公网模型，一个月后发现调用日志可被同租户访问，属典型的存储边界失控。
第四关：等保与审计
面向监管或需要对外承诺的企业，通常要按等级保护要求做评估，并留存模型调用、数据注入的审计日志。私有化方案在这一关的优势明显：数据不出域、日志自持，审计更完整。
一句话：先分级，再决定上公网还是放在本地；能最小化就最小化，能脱敏就脱敏，日志必须留得住。如果还不确定自己的数据属于哪一类，用诊断工具快速过一遍。