1、访问控制与安全监控：数据发送给第三方时，企业对数据的控制可能受到一定限制。为此，建议在OpenAI账户和API接口的管理上采取严格的权限管理和访问监控措施，避免未经授权的数据访问或泄漏。

2、通过采取以上措施，企业可以在使用大模型时有效降低数据泄露的风险，保障数据安全。

3、数据加密与去标识化：对敏感信息进行去标识化或加密，避免直接传输客户信息或敏感内容；

4、数据隐私和合规性：企业的数据可能包含敏感信息，涉及客户隐私、知识产权等。将数据发送到OpenAI，尤其是敏感的业务数据，可能违反隐私法（如GDPR、CCPA）或行业标准（如HIPAA）。在使用任何第三方服务时，企业需要确保数据处理符合相关法律和合规要求。

5、安全合约和责任划分：与OpenAI签订合同时，明确数据安全责任、事故处理流程和法律责任划分是很重要的。确保合约中规定数据不会用于训练模型，且在传输、处理和存储方面符合安全标准。

6、定期审查和更新安全协议，确保符合最新的行业标准和法律要求。

7、选择支持数据保护的私有部署或自托管的OpenAI模型方案，将数据处理留在本地；

8、使用专属的API设置，确保数据不会被保存或训练模型；

9、模型训练数据的保护：许多大模型可能会将用户数据用于进一步的模型改进和训练，除非明确说明不会存储或再利用传入的数据。因此，在使用前需要清晰了解OpenAI的数据存储和处理策略，并确保所使用的API不会保留企业的数据，或者选择合适的“不保存数据”的选项（如OpenAI的企业解决方案中可能提供的设置）。

10、数据保密性：传输过程中的数据如果未加密或安全性不足，可能面临泄漏风险。虽然OpenAI和其他大模型平台通常会采用TLS/SSL等传输加密技术，但从数据源到OpenAI的整个传输路径的安全性需要逐步审查，尤其是涉及企业专有数据时。