什么是数据风险？

数据风险是指在人工智能系统的数据生命周期中，由于数据收集、处理、存储或使用过程中的不当操作，可能引发的负面后果，如数据泄露、隐私侵犯、模型偏差、安全漏洞或合规性问题。这些风险不仅威胁用户隐私和权益，还可能损害模型的性能、公平性、可靠性及企业声誉，是AI产品开发中必须高度关注的潜在威胁。

在AI产品开发的实际落地中，产品经理需从设计阶段就整合数据风险管理策略，例如通过数据匿名化、加密存储、偏差检测工具和合规性审核来降低风险。采用技术手段如差分隐私或联邦学习，结合持续的数据质量监控和用户知情同意机制，能有效提升产品的可信度和市场竞争力，确保开发过程符合伦理与法律规范。