系统风险分级：AI客服和推荐各算哪一档
从2026年8月2日起，面向欧盟用户的独立站/APP，只要用到AI客服、个性化推荐，就要按《欧盟AI法案》做“按风险管”。不做，可能遇到最高全球营业额7%的罚款，甚至被要求下架整改。
- AI客服（对话/工单自动回复）：多数落在有限风险，核心是透明度与可追溯。
- 个性化推荐：一般也是低/有限风险；但一旦用到情感识别、未成年人强定向、或用敏感数据推断（健康、宗教等），就会被放大审查强度，风险评估要更重。
一个常见踩雷：把“客服聊天内容”直接拿去训练推荐模型，还没做数据最小化和告知，同步触发合规连锁反应（AI法案透明度+隐私规则）。
用户说明与界面呈现：别藏在条款里
对AI客服，做法要简单粗暴：用户一进对话就看见。建议在聊天窗口固定展示：
- 你正在与AI客服互动（必要时提供“转人工”入口）。
- AI能做什么、不能做什么：例如“可查询订单/退货政策；不做医疗/法律建议”。
- 关键决策提示：如退款被拒绝、风控拦截这类结果，给到“原因摘要+申诉/人工复核”。
对推荐系统，把“个性化推荐”说人话：在“为你推荐”旁放一个“为什么看到这个”说明，列出1-3个主因（浏览、加购、相似用户偏好），再给关闭个性化的开关。
运行日志留存：监管要看的是“能不能复盘”
日志别只留服务器访问日志。建议按“可审计”来设计，覆盖输入-模型-输出-人工介入链路：
- 会话/推荐请求ID、时间、国家/语言、触发场景（售后/支付/登录）。
- 模型与提示词版本、规则策略版本、关键特征摘要（避免把敏感原文全量落库）。
- 输出内容、是否命中安全拦截、是否转人工、人工改写记录。
- 异常事件：例如“错误承诺赔付”“诱导未成年人消费”，要能一键拉出同版本影响范围。
小案例：同一版AI客服在西语区把“7天无理由”说成“30天”，这类问题如果能用版本日志定位到上线时间和受影响订单，整改成本会比全站停用低很多。
给商家可直接照抄的执行清单
- 把所有AI功能做一张表：用途、用户触点、是否用到敏感数据、是否影响用户权利（退款/封号/价格）。
- 聊天窗加固定提示+转人工；推荐位加“为什么推荐”+关闭开关。
- 上线前做一次“红队测试”：让同事故意诱导AI输出违规承诺、歧视性措辞、敏感信息，看拦不拦得住。
- 建立日志四件套：请求ID、版本、输出、人工介入；每次发布必须可回滚。
- 用第三方大模型时，把合同补齐：数据不用于训练/用途边界/安全事件通知/可提供合规所需文档。
