SME-TEAM: Leveraging Trust and Ethics for Secure and Responsible Use of AI and LLMs in SMEs

📄 arXiv: 2509.10594v2 📥 PDF

作者: Iqbal H. Sarker, Helge Janicke, Ahmad Mohsin, Leandros Maglaras

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-09-12 (更新: 2025-11-05)

备注: 12 pages

💡 一句话要点

提出SME-TEAM框架，解决中小企业安全合规地使用AI和LLM的问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 中小企业 人工智能 大型语言模型 伦理 信任 安全 AI治理

📋 核心要点

  1. 中小企业在采用AI和LLM时面临信任、伦理和技术等多重挑战，现有方法缺乏针对性。
  2. SME-TEAM框架通过数据、算法、人工监督和模型架构四大支柱，桥接伦理原则与实际操作。
  3. 该框架旨在为中小企业提供AI和LLM应用路线图，提升其在业务分析领域的竞争力和可持续创新能力。

📝 摘要（中文）

人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）正在革新当今的商业实践；然而，中小企业（SME）采用这些技术引发了严重的信任、伦理和技术问题。本文介绍了一个结构化的多阶段框架“SME-TEAM”，用于中小企业安全和负责任地使用这些技术。SME-TEAM基于数据、算法、人工监督和模型架构这四个关键支柱的概念结构，将理论伦理原则与运营实践相结合，从而增强了中小企业在广泛应用中的AI能力。最终，本文为这些新兴技术的采用提供了一个结构化的路线图，将信任和伦理定位为业务分析和中小企业领域内弹性、竞争力和可持续创新的驱动力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决中小企业在采用AI和LLM时面临的信任、伦理和技术问题。现有方法通常是通用的AI治理框架，缺乏针对中小企业特点的定制化方案，难以有效应对中小企业在数据安全、算法偏见、人工监督不足和模型架构脆弱等方面的问题。

核心思路：论文的核心思路是构建一个结构化的多阶段框架，将理论伦理原则与运营实践相结合，从而指导中小企业安全和负责任地使用AI和LLM。该框架强调信任和伦理的重要性，将其作为中小企业在业务分析领域实现弹性、竞争力和可持续创新的驱动力。

技术框架：SME-TEAM框架包含四个关键支柱：数据（Data）、算法（Algorithms）、人工监督（Human Oversight）和模型架构（Model Architecture）。每个支柱都包含一系列具体的实践指南和工具，旨在帮助中小企业识别和解决AI和LLM应用中存在的潜在风险。该框架采用多阶段方法，逐步引导中小企业完成AI和LLM的采用过程，确保其符合伦理和安全标准。

关键创新：SME-TEAM框架的关键创新在于其针对中小企业的定制化设计，以及将伦理原则融入到AI和LLM应用的全生命周期中。与通用的AI治理框架相比，SME-TEAM更加注重中小企业的实际需求和资源限制，提供更具操作性的指导。此外，该框架强调人工监督的重要性，旨在确保AI和LLM的决策过程透明、可解释和可追溯。

关键设计：论文中并未详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。SME-TEAM框架更侧重于提供一个高层次的指导框架，而不是具体的算法或模型实现。每个支柱下的实践指南和工具可以根据中小企业的具体情况进行调整和定制。例如，在数据支柱下，可以采用数据脱敏、数据加密等技术来保护用户隐私；在算法支柱下，可以采用公平性评估工具来检测和消除算法偏见；在人工监督支柱下，可以建立完善的反馈机制来监控AI和LLM的决策过程。

📊 实验亮点

由于这是一篇视角论文，因此没有提供具体的实验结果。该论文的主要贡献在于提出了一个结构化的框架，为中小企业安全合规地使用AI和LLM提供指导。未来的研究可以围绕该框架进行实证研究，评估其在不同中小企业场景下的有效性，并进一步完善框架的具体实施细节。

🎯 应用场景

SME-TEAM框架可应用于各种需要使用AI和LLM的中小企业场景，例如客户服务、市场营销、风险管理和产品开发。通过遵循该框架，中小企业可以更安全、负责任地使用AI和LLM，从而提高运营效率、改善客户体验并增强市场竞争力。该框架还有助于中小企业建立良好的声誉，赢得客户和合作伙伴的信任。

📄 摘要（原文）

Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs) are revolutionizing today's business practices; however, their adoption within small and medium-sized enterprises (SMEs) raises serious trust, ethical, and technical issues. In this perspective paper, we introduce a structured, multi-phased framework, "SME-TEAM" for the secure and responsible use of these technologies in SMEs. Based on a conceptual structure of four key pillars, i.e., Data, Algorithms, Human Oversight, and Model Architecture, SME-TEAM bridges theoretical ethical principles with operational practice, enhancing AI capabilities across a wide range of applications in SMEs. Ultimately, this paper provides a structured roadmap for the adoption of these emerging technologies, positioning trust and ethics as a driving force for resilience, competitiveness, and sustainable innovation within the area of business analytics and SMEs.