【風險分析】DeepSeek 免費的真正成本:你的客訴資料，可能早已出境

一個免費方案，換走你最难追回的東西

一家中型電商事業，客服成本每月燒掉數十萬元。當 DeepSeek 的 API 定價只有同級模型的一小部分時，導入決策往往三個月內就拍板。問題是，採購單位讀的是報價單，不是隱私權政策。

政策白紙黑字:資料存在中國

DeepSeek 的官方隱私權政策明載，使用者輸入內容與對話紀錄儲存於位於中國的伺服器，並用於模型改進。這不是推測，是條款原文。2025 年初，澳洲政府以資料安全風險為由，禁止 DeepSeek 於公務設備使用；台灣數位發展部也將其列為公務環境限制使用項目，理由同樣是資料跨境傳輸風險。

公部門擋得住，民間企業呢？沒有禁令，只有個資法。

個資出境不只一次，是三次

法務界普遍將「跨境傳輸」界定為:資料離開台灣、進入境外伺服器、再被用於訓練或第三方存取。客服場景裡，客訴內容含姓名、電話、訂單號、地址，一旦貼進 API prompt，這三道關卡一次全過。依《個人資料保護法》第 12 條，蒐集者負告知義務；告訴客戶「您的投訴將傳送至中國並用於 AI 訓練」的企業，實務上罕見。

（閱讀提示:以下為機制解析，非特定事件報導。）

Deep Dive:為什麼「便宜」在商業邏輯上成立

面向	DeepSeek	OpenAI / Anthropic
定價	極低，部分時期免費	每百萬 token 數美元級
資料儲存	中國伺服器	美國伺服器
資料用於訓練	預設是（消費端條款）	企業 API 可豁免
台灣公務使用	受限	未受限

免費的邏輯不複雜:資料就是付款方式。模型需要真實對話語料改進，客服客訴恰好是最珍貴的真實語料之一。

⚠️ 質疑觀點:這波導入潮可能已經出事，只是還沒被發現

資安事件的通知延遲平均以月計。企業內部 shadow AI（員工自行貼資料上免費工具）難以稽核，真正的暴露面不是正式採購的 API，而是沒人管的日常使用。具體瓶頸:一旦資料進入訓練流程，技術上無法刪除、法律上難以舉證——這是 GDPR「被遺忘權」與中國《生成式 AI 服務管理暫行辦法》交界上的真空地帶。

🎯 台灣機會:合規基礎設施是下一波生意

工研院與多家業者已推出在地化 LLM 服務，主打「資料不出境」。對系統整合商與資服業者，賣的不是模型，是「個資法防彈衣」:本地部署、資料遮罩（PII masking）、API 閘道審計。這個市場的大小，取決於主管機關何時開出第一張跨境傳輸罰單。

在那之前，每一家貪圖免費的企業，都在用客戶的個資付學費。

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