合规尽调的问题清单在不同机构手里写法各异,落到 AI 公司身上却高度稳定。投资人不问"你们合规吗",而问这件事怎么做的、有没有证据、什么时候做的。回答的质量取决于三件事:证据能不能当场调取,口径是否前后一致,有没有把已做、在做、未做分开说。
一、问题从哪里来
发问方通常有三类,深度不同。
投前风控。 基金内部风控或外部律师执行,关注风险是否影响估值与交易结构,问题集中在重大违法、未备案上线、数据来源与权属。
发行审核口径。 券商与律师按 IPO 标准预审,关注是否构成实质性障碍,问题会细到备案编号、变更手续与处罚记录。
并购买方。 按交割后的责任倒推,关注历史遗留责任由谁承担,问题落在合同条款、赔偿安排与陈述保证。
同一件事在三类场景下的答案不同。投前可以说"正在办理,预计三个月完成",IPO 口径下这句话通常不够,需要给出受理凭证与时间表。回答之前先判断对方站在哪一类。
二、五组十八问
第一组:资质与备案
| 问题 | 考察点 | 合格答案 | 常见瑕疵 |
|---|---|---|---|
| 算法备案完成了吗 | 主体、编号、上线与备案的先后 | 编号可查,主体与运营主体一致,上线前完成 | 用关联公司备案;备案后新增功能未办变更 |
| 走的是大模型备案还是登记 | 是否具舆论属性或社会动员能力、是否调用境外模型 | 路径判断有书面说明与依据 | 该备案只做了登记 |
| 有增值电信业务许可吗 | ICP 与 EDI 是否覆盖实际业务 | 许可范围与收费模式匹配 | 只有 ICP 备案,却按经营性方式收费 |
| 生成式 AI 服务符合准入吗 | 服务类型、是否面向公众 | 有准入评估记录与结论 | 未做评估即上线 |
第二组:数据与个人信息
| 问题 | 考察点 | 合格答案 | 常见瑕疵 |
|---|---|---|---|
| 训练数据从哪里来 | 自采、公开、采购、用户数据四类占比与合法性基础 | 来源清单与授权文件齐备 | 仅口头说明"都是公开数据" |
| 处理个人信息取得同意了吗 | 告知文本、同意记录、单独同意场景 | 隐私政策有版本历史,同意可回溯 | 政策只有当前版本,无同意日志 |
| 是否用用户数据训练 | 默认状态、开关、退出机制 | 默认关闭,或明确告知并可退出 | 条款保留改进权,实际没有开关 |
| 做过个人信息保护影响评估吗 | 四类触发情形、报告时间、整改闭环 | 有报告,整改项已验收 | 上线后补做,无整改记录 |
| 有跨境传输吗 | 接收方、通道、单独同意 | 安全评估、标准合同或认证之一已落地 | 调用境外模型 API 未做任何评估 |
第三组:知识产权
| 问题 | 考察点 | 合格答案 | 常见瑕疵 |
|---|---|---|---|
| 模型权重与训练数据归谁 | 自研、授权、开源的比例与链条 | 权属文件完整,链条可追 | 基座模型许可证限制商用 |
| 开源许可证合规吗 | 许可证类型、传染性条款、分发方式 | 有许可证清单与义务履行记录 | AGPL 组件用于闭源分发 |
| 职务发明与合作成果约定了吗 | 发明人协议、合作开发条款 | 职务成果条款覆盖模型与数据 | 高校或外部合作成果未约定归属 |
第四组:内容与安全
| 问题 | 考察点 | 合格答案 | 常见瑕疵 |
|---|---|---|---|
| 生成内容标识做了吗 | 显式与隐式标识、上线时间 | 界面与元数据均有标识 | 只有界面文字提示,无元数据标识 |
| 内容审核机制是什么 | 流程、处置记录、人工复核 | 有制度、有日志、有复核环节 | 仅依赖模型自身过滤 |
| 未成年人保护怎么做的 | 年龄识别、未成年人模式、功能限制 | 有识别与分流,有申诉渠道 | 仅注册时勾选成年声明 |
第五组:诉讼、处罚与合同
| 问题 | 考察点 | 合格答案 | 常见瑕疵 |
|---|---|---|---|
| 有监管问询或处罚吗 | 时间、事由、整改结果 | 完整披露并附整改证据 | 只披露已结案部分 |
| 有未决诉讼或投诉吗 | 类型、金额、进展 | 清单与预估损失 | 遗漏用户投诉与小额纠纷 |
| 重大合同里的数据条款清楚吗 | 供应商 DPA、客户保密与数据条款 | 合同清单与关键条款摘要 | DPA 缺失,或未覆盖训练使用 |
十八个问题里,训练数据来源、是否用用户数据训练、备案主体一致性三项被追问的频率最高。这三项的共同点是:一旦答案与文件对不上,会连带引发对其他答案的复核。
三、回答的三条原则
第一条,给证据不给结论。 “我们合规"没有信息量。有效的回答是:备案编号是多少、报告在第几页、日志能导出哪一段时间。尽调律师的判断建立在可核验的材料上,不建立在形容词上。
第二条,把已做、在做、未做分开。 三项混在一起说,会让对方默认全部未完成。写成"已完成、进行中(预计某月完成,受理凭证见附件)、尚未启动(原因与计划)",可信度反而更高。
第三条,口径一致。 隐私政策、PIA、DPA、备案材料描述的是同一条数据流。四份文件里出现四种说法,比缺一份文件更难解释。尽调前应先做一次内部交叉核对,而不是等对方发现问题。
四、尽调前的材料准备
| 序号 | 材料 | 用途 |
|---|---|---|
| 1 | 算法备案与大模型备案编号及公示截图 | 证明准入 |
| 2 | 增值电信业务许可证 | 证明经营资质 |
| 3 | 隐私政策历次版本与生效日期 | 证明告知与同意 |
| 4 | 同意日志样本(含单独同意场景) | 证明同意可回溯 |
| 5 | 个人信息保护影响评估报告 | 证明高风险处理已评估 |
| 6 | DPA 清单与分处理者名单 | 证明处理关系已约定 |
| 7 | 训练数据来源清单与授权文件 | 证明数据来源合法 |
| 8 | 开源组件与许可证清单 | 证明许可合规 |
| 9 | 内容标识界面截图与元数据样例 | 证明标识义务已履行 |
| 10 | 内容审核制度与处置日志样本 | 证明审核机制运行 |
| 11 | 未成年人保护方案 | 证明特殊场景处理 |
| 12 | 监管沟通、处罚与诉讼清单 | 证明风险已披露 |
这十二项不必都做成精美文档,但必须能在收到问题后的一个工作日内调出。尽调现场最损耗信任的情形,是"这个要问一下技术同事”。
五、被问出问题之后
发现问题不是终点,处理方式才决定结果。三类路径,按可行性排序。
补正。 短期内能完成的,给出明确时间表与责任人,并说明补正期间的替代措施。备案变更、DPA 重签、标识补充多属此类。
披露。 无法在交割前完成的,写进披露函,说明事实、影响范围与已采取的措施。披露的作用是把不确定性摆到台面上,由双方定价,而不是让买方在交割后自行发现。
结构化。 影响较大的,设为交割先决条件、价款调整项或专项赔偿安排。这一条对双方都是保护:卖方以可控成本换取交割确定性,买方以价格机制覆盖剩余风险。
最忌讳的是把未做说成在做。尽调的核心是可信度,一处不实会引发对全部答案的复核,代价远高于如实披露。
合规尽调不是考试,而是让对方判断风险能否定价。能定价的风险是交易的一部分,不能定价的风险才会变成障碍。
站内相关梳理:AI 公司融资条款谈判、AI 产品上线合规文档包、AI 场景的数据处理协议、个人信息保护影响评估,以及股权与融资与数据合规服务页。
相关阅读:启动融资前八周:合规底稿怎么备 最后更新:2026 年 9 月 17 日。
常见问题
投资人尽调问答覆盖哪五组问题?
资质与备案、数据与个人信息、知识产权、内容安全、诉讼与合同。五组十八问覆盖 AI 公司被追问的主要范围。
回答有哪三条原则?
只答可验证的事实;区分已完成、进行中与未启动;每题挂证据编号。三条同时做到,回答才具备可复核性。
最常见的不合格答案是什么?
「应该做过」「以官方口径为准」「文件在同事那里」。这类回答会被视为无法验证,进而引发全面复核。
某项备案还没做,怎么回答?
如实说明进度、计划与责任人,给出时间表与替代措施。不要声称已提交,一处不实会波及所有陈述。
被问出问题之后怎么处理?
评估影响范围,给出整改方案;影响较大的主动披露,并写入交割条件、价款调整或专项赔偿。
材料要准备多少才够?
按十八问逐条对应准备,通常十二项核心材料即可覆盖大部分追问,关键在编号与索引,而非数量。