AI 创意供应商安全问卷：营销与采购团队应该问什么

从证据开始，而不是从看起来像安全的营销词开始

AI 创意供应商审查，不应只用一个“是否安全”的勾选框结束。营销、设计、采购、安全和法务团队需要的信息可能不同，而且答案必须对应正在评估的真实工作流。除非供应商提供当前文件，否则不要从落地页推断控制项、认证、数据驻留承诺、保留策略或模型训练做法。

NIST 的 AI 风险管理框架是一项自愿框架，目标是帮助组织管理 AI 风险，并在设计、开发、部署、使用和评估中考虑可信性。使用 NIST AI RMF来组织问题，但不要把它当作任何具体供应商已满足某项控制的证明。

受控试点的问题集

• 试点会上传、生成、存储、导出或分享什么数据？
• 涉及哪些人、角色和批准步骤？
• 该使用场景的保留和删除行为有哪些文件说明？
• 在相关套餐中，能使用哪些访问控制、审计信息和管理设置？
• 请求的功能涉及哪些第三方或模型提供商？
• 出现安全、隐私或内容事件时，升级路径是什么？
• 供应商能提供什么证据，哪些仍未核验？
• 能否先用非敏感或已批准的合成素材试点？

不要在没有定义真实任务时就索要巨型问卷。先写清活动、素材类型、数据分类和审核路径，再问足以决定这条有限工作流能否前进的问题。

评估 AI 创意工作流的稳妥方式

先用已批准的非敏感参考图和小型 brief。测试 Vibart 能否创建并组织团队需要的输出，同时让事实性文字、品牌元素和最终裁切保持可编辑。不要为了让 demo 更真实就上传机密信息。工作流确实有用后，再把文档化行为和试点记录提交给对应内部流程。

本文不对 Vibart 的安全、认证、数据驻留、保留或企业合同做未经核验的承诺。它有意是一份买家框架：收集最新供应商文件，结合真实使用场景评估，并保留清楚的决策记录。

FAQ：AI 工具的营销页面足以作为采购证据吗？

不够。它是产品发现的起点。采购决策应依赖当前文件、责任供应商联系人的答复，以及具体工作流所要求的控制项。

FAQ：在涉及敏感数据前，创意团队应该先测试什么？

先用已批准低风险素材测试生产流程：参考图、可编辑文案、审核交接、素材组织和最终导出。