问题一：企业应如何构建一套能同时应对全球多法域下不同法规的AI治理框架？ 构建全球化AI治理框架，关键在于采用“核心原则统一，局部策略适配”的架构，以实现合规的全局一致性与局部灵活性。这一框架的建立需分三步走： 首先，提炼适用于全球的合规核心原则。企业应从欧盟《AI Act》、中国生成式人工智能相关规定，以及美国、韩国等国家的人工智能相关规定中，提炼出共通的监管原则，如透明度、公平性、数据保护与可问责制等。将这些原则具体化为企业AI治理的基本框架，确保全球业务在风险底线上保持一致。 其次，建立内部AI应用风险分级与差异化治理机制。企业可参照国际经验，建立内部的风险分类体系（如：禁止、高、有限、最小风险）。根据此分类，匹配差异化的合规流程。例如，对“高风险”应用，实施全生命周期的严格管控，包括强制性的影响评估、详尽文档记录和持续监控；而对“最小风险”的内部工具，则适用简化的自我评估流程。 最后，推动“合规内嵌”从理念走向流程化。法务需与研发团队协作，将法律要求转化为具体的技术标准与开发规范，例如在数据准备阶段要求提供权利证明，在模型测试阶段设定公平性指标阈值。最关键的是，将这些合规检查点设置为产品开发流程中的“强制通关节点”，与项目管理工具绑定，确保合规性在需求分析、设计、开发、测试的每个环节都得到验证。 问题二：在使用开源AI模型时，法务应重点关注哪些风险，并如何制定有效的管控策略？ 开源模型的核心风险集中于知识产权、数据安全与输出内容安全性三个方面。有效的管控策略需贯穿模型的选择、使用与运维全流程。 准入阶段是“防火墙”。法务需联合技术部门建立开源模型准入评估清单，进行深度尽职调查：一是知识产权审查，超越模型许可证本身，必须追溯其训练数据集的来源与版权合法性，这是当前较大的潜在侵权风险点；二是安全扫描，排查模型已知的漏洞与后门；三是出口管制审查。据此建立企业的“模型白名单”，从源头控制风险。 使用阶段是“管控区”。此阶段需规范输入与约束输出。首先，明确数据输入要求，确保用于微调或推理的企业自有数据不侵犯第三方权益或泄露个人隐私。其次，也是最具挑战的，是对模型输出的管控。必须为直接面向客户或影响重大决策的AI应用，部署实时内容过滤机制，并对关键决策设置强制性真人审核流程，以防止生成有害、偏见或违法违规内容。 运维阶段是“监控网”。开源生态动态变化，必须建立持续监控机制，对已部署的模型进行定期的安全与合规复审，及时应对新发现的漏洞、许可证变更或法规更新。通过这套组合策略，法务能将开源技术的“不确定性”纳入可控的管理范围，在驾驭其红利的同时守住风险底线。 问题三：在AI产品开发的具体实践中，法务如何将“合规内嵌”理念落地？ “合规内嵌”的成功落地需要机制保障，这需要落实制度、流程与协作三方面的工作。 在制度层面，核心是建立常态化的评估机制。例如，企业通过内部制度要求所有被评估为“中等”及以上风险的AI项目，在立项阶段就必须启动由法务主导的合规影响评估，系统性地扫描项目在数据、算法、隐私等方面的潜在风险，其结论作为项目立项的关键依据之一，从源头上确保法务的早期介入。 在流程层面，关键在于“翻译”与“嵌入”。法务需与技术团队合作，将抽象的法律条文转化为研发团队能理解执行的AI开发合规“Checklist”，并将其嵌入敏捷开发流程，成为具体任务：例如，在数据准备阶段，明确要求“提供训练数据合法授权证明”；在模型测试阶段，要求“完成偏差检测并输出报告”；在部署上线前，确认“用户告知与同意机制”已就位。 在协作与工具层面，必须将合规检查点设置为研发管理系统中的“强制通关节点”。这意味着，未完成合规签核，任务将无法流入下一阶段。此外，积极引入自动化合规工具，能将部分合规要求自动化执行，提升效率与可持续性。 问题四：当不同法域的监管要求存在潜在冲突时，企业法务应如何制定应对策略？ 应对跨法域监管冲突，企业首要任务是梳理不同法域下的监管要求，将欧盟、中国、美国等主要司法辖区的AI监管要求分解到数据治理、算法特性、运营义务等统一维度进行系统化比对，精准识别实质性冲突点，为后续决策提供清晰依据。在此基础上，可根据冲突性质并行推进两条应对路径： 一是技术适配路径。当监管要求存在根本性技术冲突时，可通过架构设计实现合规隔离。例如，针对数据跨境流动规则冲突，可为特定市场部署独立的技术栈与数据环境。此方案虽增加初期成本，但能提供最高的合规确定性，是应对刚性要求的保障性措施。 二是合规性论证。对解释空间较大的监管要求，应主动准备法律合规论证意见，做好与监管进行建设性沟通的准备。重点阐释企业技术方案如何实质实现监管目标，争取通过合规认证或获得有利的执法裁量，为企业赢得更优化的运营空间。 通过系统化的要求比对与灵活的双轨应对，法务部门能将监管冲突转化为展示专业能力、提升企业治理水平的战略机遇，为全球业务拓展提供稳健的合规支撑。 问题五：企业应如何构建覆盖AI全生命周期的个人信息保护体系？ 构建覆盖AI生命周期的数据保护体系，需要突破传统“静态”数据管理思维，转向动态、场景化的治理模式，将合规要求精准嵌入AI开发与运营的每个关键阶段。 在数据收集与预训练阶段，核心是确保“合法权源”与“数据质量”。企业必须解决训练数据的授权问题，积极探索个人信息处理的合法性基础在AI训练场景下的适用边界。同时，需建立严格的数据清洗标准，对敏感信息进行匿名化处理，从源头控制风险。 在模型微调与优化阶段，关键在于遵守“目的限制”原则。用于微调的数据必须与初始训练目的兼容。若使用业务数据微调模型，必须重新评估合法性基础，并更新隐私政策，明确告知用户数据将用于优化AI。... Read More

问题一：中国债权人可以通过哪些方式追回债务人转移至美国或位于美国的资产？ 中国债权人可以利用不同的法律工具追回债务人在美国的资产。一种较为直接与常见的做法为执行中国仲裁裁决和/或美国法院判决。另一种方式是通过美国的破产程序，即如果债务人在美国申请了破产，中国债权人可以提交债权申报，参与破产程序并等待分配。破产程序的参与并不是完全被动的，债权人可以对破产债务人或第三人提起关于欺诈等的诉讼。 上述两种方式均为中国债权人提供了强有力的信息调查和执行手段，通常通过法院的介入，依托证据开示等程序，债权人能够获取的债务人财产信息远超公开信息的范畴，这为资产追回奠定了重要基础。同时，美国法下的惩罚性赔偿等机制，使债权人最终追回的财产超过实际损失成为可能，我们的成功经验包括曾代表中国公司在美国追回超过一亿美元资产，超其实际损失四倍。 问题二：中国债权人可以利用哪些机制定位债务人在美国的资产？ 如果中国债权人已在中国获得有利的仲裁裁决，其可以在美国申请确认该裁决。一旦美国法院确认该裁决，并做出相应判决，债权人即可通过“判决后的证据开示程序”定位债务人的资产。 判决后的证据开示程序不同于一般的第三方调查机构调查程序，其依托美国法院等公权力机关，强制要求债务人、其关联方及包括金融机构在内的第三方提供相关信息，使了解债务人资产信息及可能存在的财产转让、欺诈等行为变得简单快捷。判决后的证据开示程序为中国债权人提供了诸多程序工具，例如要求债务人提供证词，说明其财产等信息；向债务人提出质询并要求提供相关证据文件；以及向债务人可能持有账户的银行或其他金融机构送达第三方传票，要求这些机构提供债务人的水单等材料。 问题三：中国债权人在美国追回资产的过程中，可能遇到哪些挑战，相应的应对措施为何？ 中国债权人在美国追索债务人资产一个潜在的挑战是，债务人为规避执行判决而将资产转移至其家庭成员、其名下的空壳公司或其他第三方处。在这种情况下，债权人需要对这些第三方提起“欺诈性转移诉讼”，以追回相关资产。因需要提起额外的诉讼程序，通常而言，在这种情况下，整个资产追索程序持续时间将会更长，付出成本也会更多。 聘请专业且经验丰富的律师会大大提高欺诈转移情形下追索资产的效率。如上所述，律师将利用证据开示制度，定位债务人的财产并通过制定策略定位欺诈转移资产的去向。我们的成功经验包含在获得美国法院成功承认价值4.7亿美元的中国贸仲仲裁裁决，通过判决后的证据开示程序，成功发现被告人的十余个关联第三方，这些第三方包括个人，于美国注册的公司，以及较为隐蔽的信托等。同时，虽然提起欺诈转移诉讼会增加中国债权人付出的律师费等成本，但经验丰富的律师能够帮助中国债权人规避这一弊端，例如我们曾成功代表客户获得法院命令，要求被告方支付我方在欺诈转移诉讼中产生的全部专家证人费用、律师费和其他成本支出，且法院还判决给我方当事人高达14%的利息。 论坛主题列表 立即登记参会

问题一：企业在选择跨境仲裁的仲裁员时需关注哪些要点？ 仲裁员的专业资质和行业经验是首要考量因素 理想仲裁员需有特定行业如基础设施、能源、国际贸易的深厚实践经验，法律背景要覆盖普通法系、大陆法系等相关法系，且具备多元文化背景，以准确理解跨境交易法律环境和不同司法管辖区商业实践，保障裁判公正。 仲裁庭组成机制 各仲裁机构差异显著，直接影响仲裁效率与成本。企业需结合案件复杂程度与标的额，在约定仲裁条款时审慎选择适配的组成方式。 语言与文化适配性 语言能力至关重要，尤其涉及中文证据或中方当事人时，通晓中文的仲裁员能准确理解文件，避免翻译误差导致事实认定偏差。同时，仲裁员对相关地区商业文化与实践的熟悉程度，会影响其对案件背景和当事人真实意思的理解深度。 技术应用能力 现代仲裁对仲裁员技术素养要求更高。具备数字化能力的仲裁员能熟练运用线上庭审平台、电子文书系统，有效提升程序效率。仲裁员驾驭全流程线上仲裁程序的能力，直接关系案件推进效率，选择此类仲裁员可助力仲裁程序现代化、高效化。 问题二：出海企业如何运用法律科技与人工智能构建风险防控与争议解决体系？ 海外风险前置筛查与管控 在项目启动阶段，企业可借助AI工具对目标市场的外商投资政策、行业准入要求、数据保护法规等核心领域进行全面扫描，快速定位东道国监管红线。在日常运营中，AI系统能够将企业业务模式与实时更新的全球法律数据库进行智能比对，精准识别合规盲区，显著提升风险识别的效率与覆盖范围。值得关注的是，部分先进平台已具备追踪立法动态的能力，可通过算法模型预测监管趋势演变，助力企业实现从被动应对到前瞻布局的转型。 跨境争议解决精准支持 在跨境争议发生后，AI技术通过快速分析目标法域的海量公开判例与仲裁裁决，可以精准提炼同一决策机构类似案件的争议焦点、举证要点、裁决倾向与赔偿尺度，为企业评估案件价值、制定谈判或诉讼/仲裁策略提供参考。在证据准备阶段，AI工具可辅助整理证据链，处理电子证据，有效应对普通法系下的证据开示程序，提升跨境律师争议解决准备效率与应对精准度。需要强调的是，AI分析结果必须经过专业律师的严格审核，特别是在涉及法官自由裁量权与行业惯例的复杂案件中，AI尚难以完全替代法律专业人士对法律原则与商业实践的综合判断。 问题三：跨境争议解决案件中如何组建合适的律师团队? 选聘经验丰富的中国律师 中国律师团队担任案件主导者，负责整体战略规划与资源协调，需具备丰富的跨境争议解决经验，能够准确把握不同法域的程序特点，制定切实可行的仲裁/诉讼方案。在团队组建过程中，应重点考察其专业资质、跨文化沟通能力以及在相关领域的实战业绩，协助企业进行全局性的谋划、统筹和管理。 选聘专业的境外协作律师 境外律师的选聘应注重专业匹配与协作效能。通过专业渠道综合评估候选团队在特定法域的专业声望、与中国企业合作的经验以及收费结构的合理性。合格的境外团队应当能够准确理解中国客户的商业需求，尊重中国文化背景，并与中方团队保持顺畅的协作沟通，确保法律策略的精准执行。 构建高效协同工作机制 建立清晰的协作机制是团队高效运作的保障。中国律师负责战略决策、证据管理和进度把控，境外律师则发挥其本土优势提供本土化的专业支持。中国律师与境外律师通过与企业负责人定期会议、信息共享等机制保持战略协同，确保境内外律师在案件推进过程中步调一致，充分发挥各自优势，为企业争取最优解结果。 论坛主题列表 立即登记参会

问题一：目前企业出海有哪些新动向？ 当下，出海已成为众多企业寻求发展与突破的重要战略方向。从投资区域来看，企业出海不再局限于欧美等传统市场，新兴市场和“一带一路”共建国家正成为热门选择。在全球需求结构变化、贸易壁垒加强和国内经济环境的双重影响下，企业出海的动机更加纯粹，战略目标也更加明确。比如消费品、传统制造业等领域，不少企业选择在东盟布局，利用当地劳动力成本低的优势；汽车制造及相关产业链企业则倾向于在南美和墨西哥和东欧等国落地产能，以辐射周边市场；中东地区凭借能源价格和外资政策等优势，吸引了风电、新能源行业的企业布局。 问题二：为什么“出海”在当下如此受到关注？ 首先是市场驱动。国内市场活力充沛，但竞争同样激烈。对很多企业而言，走向海外已不再是“要不要”的选择，而是“何时”与“如何”的问题。 其次是国际经贸环境的变化。随着中国制造业和供应链的不断壮大，关税及非关税壁垒层出不穷，传统的出口模式面临挑战，推动企业必须在全球范围内布局研发、生产和运营。 最后是战略愿景。经过数十年的高速发展，中国企业已具备成长为具备全球竞争力的跨国集团的潜力，这一进程正在加速到来。 问题三：企业在出海过程中应重点关注哪些方面？ 第一，全面了解境外监管体系。近年来，供应链合规、制裁与出口管制等新规频出，要求企业具备系统性、全局性的应对思维。 第二，前瞻性把握监管趋势。仅依赖当下经验解决未来问题，难免捉襟见肘。企业应结合历史经验，保持对未来立法与执法动向的敏锐预判。 第三，兼顾境内法律要求。对外投资、技术出口等领域的国内监管要求同样需要纳入全球战略考量，确保内外兼顾。 论坛主题列表 立即登记参会