从云端到本地：AlphaGPT部署模式背后的法律服务逻辑重构

AlphaGPT本地化部署采用"数据不出域"原则，所有过程均可在内网完成，敏感信息无需经过外部网络 传输，在物理层面尽可能规避信息泄露风险。不仅如此，针对律所、企业等应用场景的多层级管理需 求，AlphaGPT也支持按角色(合伙人/律师/助理)、按场景(案件研判/合同审查)、按数据类型(机密信息/ 一般信息)设置差异化访问权限，根据实际情况限制非项目成员访问核心数据，同时保留必要的流程协 作通道，做到精细化权限管控，实现"最小必要"原则。 值得一提的是，有别于云端的"一刀切"服务，AlphaGPT本地部署允许机构根据自身业务特性进行优化 整合。例如针对中小型律所、企业，只需通过网页端即可调动AlphaGPT各项功能；针对跨境贸易场 景，可让AlphaGPT根据目标司法管辖区的法律差异，自动优化合同条款，规避潜在风险等等。 显而易见，AlphaGPT在"数据不出域"方面的种种举措，不仅是对用户数据主权和数据安全焦虑的回 应，更是对法律服务专业化、高端化发展的有力诠释。 在数字化转型的浪潮中，法律行业正经历一场深刻变革。当人工智能技术逐步应用至合同审查、案件审 理等核心法律服务场景时，数据安全与隐私保护的底线思维 ...