近年来，随着人工智能技术在全球范围内的迅猛发展，中国企业出海布局东南亚市场的步伐明显加快。马来西亚作为东南亚具有较成熟商业生态、开放市场和相对完善数据保护制度的国家，正成为AI产品和服务出海的重要目的地之一。

对于AI企业而言，出海并非单纯的技术输出，产品和服务在境外落地的过程，往往伴随着数据在不同主体、不同系统、不同国家或地区之间的流动。尤其是在AI涉及用户输入、模型优化、自动化分析和境外远程运维等不同的复杂数据交互场景下，数据跨境传输成为人工智能企业出海的核心风险点之一。因此，本文拟针对中国AI企业出海马来西亚背景下数据跨境传输合规要点进行梳理并提供有益建议。

从业务部署方式看，中国AI企业进入马来西亚市场时，可能采取中国境内集中部署、马来西亚本地部署、第三国区域节点部署，或者多地协同部署等不同模式。例如，在服务器和模型能力主要部署于中国的情况下，马来西亚用户输入的信息可能实时传输至中国完成模型推理；在马来西亚本地部署的情况下，数据虽然主要存储于当地，但仍可能因中国总部进行系统运维、模型升级或安全排查而被境外访问；企业也可能使用新加坡、美国等第三国的云服务或区域中心处理马来西亚业务数据。

上述业务部署方式虽然各不相同，但从数据跨境合规的角度看，判断重点并不在于企业采用了何种部署名称，而在于数据实际从何处流向何处、哪些境外主体能够访问数据，以及数据被用于何种目的。即使服务器物理位置位于马来西亚，只要中国总部或其他境外主体能够远程调取、查看或者处理其中的个人数据，仍应当纳入跨境数据流动的识别和评估范围。

因此，穿透不同的业务部署模式，从实际数据流向看，中国AI企业出海马来西亚所涉及的数据跨境情形主要可以归纳为以下四类。

1．马来西亚用户数据回传中国总部

中国AI企业可能基于中国部署的系统向马来西亚的用户提供智能客服、教育AI、办公AI、营销推荐、风控分析或企业管理类等AI工具。在此类业务中，马来西亚用户的账户信息、联系方式、输入内容、使用日志、反馈数据以及系统生成的分析结果，可能被传输至中国总部服务器，用于模型推理、系统运维、算法优化、客户管理或安全分析等目的。这是最典型、最容易被识别的数据跨境传输场景。

2．马来西亚数据由中国或其他境外主体远程访问

在将系统本地化的情形下，数据仍存储在马来西亚本地服务器，但中国总部的团队可能基于研发、运维或安全需要远程查看系统日志、异常工单、用户反馈或数据库内容。部分企业可能认为，只要服务器部署在马来西亚本地，即不存在跨境传输问题。但在实际业务中，中国总部的研发、运维或安全团队通过远程访问方式查看马来西亚服务器存储的数据时，即使数据并未以传统意义上的文件包形式“发送”至中国，只要境外团队能够访问或调取马来西亚个人数据，仍构成跨境处理或跨境访问安排，需纳入跨境情形进行考量。

3．马来西亚数据向中国以外的第三国或地区流动

AI企业在东南亚业务中，还可能使用新加坡、日本、美国或其他地区的云资源作为区域节点，或者由境外集团区域中心统一提供模型、运维和安全支持。此时，马来西亚数据的境外接收方未必只是中国总部，也可能包括云服务商、模型服务商、数据分析服务商以及集团内其他实体。企业因此需要识别数据实际存储、备份、访问和处理的全部地点，而不能仅以合同签约主体或总部所在地判断数据流向。

4．中国境内数据向马来西亚或其他境外地区流动

AI出海并不一定只发生“马来西亚数据回中国”这一单向流动。中国企业也可能将中国境内收集的训练数据、测试数据、客户样本、业务数据或员工数据用于马来西亚项目的部署、模型微调、验证或售后支持。此时，企业除需关注马来西亚法项下的数据跨境传输要求外，还可能同步触发中国个人信息出境规则。因此，AI企业在设计出海业务时，需要同时审查“境外数据是否传入中国”和“中国境内数据是否向境外提供”两个方面。

由此可见，AI企业的数据跨境合规并不仅取决于服务器是否部署在马来西亚，也不应只关注“马来西亚数据是否回传中国”。企业需要结合完整数据流，识别数据的来源地、目的地、访问主体和处理目的，并分别判断不同数据流上的法律适用和合规要求。

目前马来西亚尚未形成一套专门针对AI数据跨境的独立强制性规则。AI企业的数据跨境主要适用《2010年个人数据保护法》（The Personal Data Protection Act 2010 (Act 709)，以下简称“PDPA”）及其2024年修正案（自2025年起分阶段生效），并由马来西亚个人数据保护局（以下简称“JPDP”）发布的跨境传输、数据保护影响评估及自动化决策等指南提供操作层面的补充。由此形成的总体特征，可以概括为以个人数据为核心监管对象的数据跨境合规体系，并由行业规则和AI治理指南作进一步补充。

1．以PDPA第129条及CBPDT指引为核心

PDPA规制的是“commercial transactions（商业交易）”中的个人数据处理¹，并在第5条确立个人数据保护原则，在第6条至第12条分别规定一般原则、通知与选择原则、披露原则、安全原则、保留原则、数据完整性原则和访问原则²。2024年修法又将生物识别数据纳入敏感个人数据，并新增数据泄露通知、数据可携带权等机制，同时使处理者对安全原则承担更直接的法定义务³。对于数据跨境，最核心的规定是PDPA第129条⁴及《个人数据跨境传输指引》（Personal Data Protection Guidelines on Cross-Border Transfer of Personal Data，以下简称“CBPDT指引”）。

2．AI规则仍以自愿性治理指南为主

AI监管方面，马来西亚目前仍处于“政策+指南”的阶段。国家科学技术与创新部（Ministry of Science, Technology and Innovation，MOSTI）于2024年9月发布《国家AI治理与伦理指南》⁵，明确其为自愿性文件，围绕公平、可靠与安全及控制、隐私与数据安全、包容、透明、问责以及人类福祉七项原则展开；同年12月，马来西亚成立国家人工智能办公室，其职能之一是推动AI政策与监管框架⁶。

相比于中国已经形成算法推荐、深度合成、生成式人工智能服务管理等较具体的AI治理规则，马来西亚现阶段的AI规范主要是指南和伦理框架，尚未形成独立的数据跨境规则。因此，对于中国AI企业而言，现阶段的分析重点仍应落在PDPA及其跨境传输规则。

3．以个人数据为核心监管对象的数据跨境合规体系

从PDPA第129条及CBPDT指引的规则结构看，马来西亚一般性数据跨境制度的核心监管对象是个人数据，主要判断数据传输目的地是否具有与PDPA实质相似的法律，或者是否能够提供不低于PDPA的保护水平，并要求企业通过传输影响评估、合同以及技术和组织措施证明保护充分。马来西亚尚未形成类似中国围绕重要数据的跨境传输机制。

这并不意味着AI企业处理的非个人数据或特定行业数据不受任何约束。涉及商业秘密、网络安全、金融、医疗或其他受监管行业时，仍可能适用保密义务、网络安全要求和行业特别规则。但与中国制度相比，马来西亚一般性跨境制度并不以“重要数据”分类为主要入口，而是更强调个人数据属性、目的地保护水平以及数据控制者的评估和证明责任⁷。

1．判断PDPA第129条下的传输路径

对于AI出海而言，跨境传输是常见需求，例如将马来西亚用户数据发送至中国总部或第三方平台进行模型推理、系统运维或训练优化。经2024年修订，PDPA第129条项下的数据跨境传输机制发生了重要调整，原有的“白名单”机制被取消。根据修订后的PDPA第129条，数据控制者在向境外传输个人数据前，应当判断传输目的地是否具有与PDPA实质相似的个人数据保护法律，或者该目的地能否提供至少与PDPA相当的个人数据保护水平。除上述路径外，该条还规定了数据主体同意、合同履行、法律程序、保护数据主体重大利益等例外情形。

因此，企业首先需要结合具体传输活动，判断其能否依据第129条第2款关于目的地保护水平的规定进行传输，或者是否符合第129条第3款规定的特定例外。合同、技术和组织措施虽然会影响境外保护水平的判断，但其主要作用在于证明或者补强保护水平，本身不当然构成独立的数据跨境传输法律路径。

2．实施传输影响评估和采取保护措施

CBPDT指引进一步为企业评估和证明目的地保护水平提供了操作方法。数据控制者可以开展传输影响评估（Transfer Impact Assessment）⁸，审查目的地的个人数据保护法律、监管及救济机制、境外接收方的实际处理能力，以及有关数据在境外可能面临的风险，据此判断该目的地能否提供符合PDPA要求的保护水平。

在完成上述评估后，企业还应根据识别出的风险采取相应的合同、技术和组织措施。例如，通过数据跨境传输协议或数据处理协议明确境外接收方的处理目的、用途限制、安全义务、再转移条件和事件通知责任，并结合加密、权限控制、日志记录及数据最小化等措施降低跨境处理风险。

从合规方法上看，马来西亚跨境传输规则强调数据控制者对目的地保护水平和接收方保护能力进行评估，并通过传输影响评估及相应保障措施承担证明责任。其中，PDPA第129条解决的是跨境传输依据及适用路径问题，合同、技术和组织措施则主要用于证明、补强境外保护水平并控制具体风险；如数据控制者已采取合理预防措施并履行充分尽职调查，符合第129条第（3）款(f)项规定的条件，亦可依据该项进行跨境传输。

对于AI企业而言，跨境传输合规不仅是法规要求，也反映出对数据主体权益保护的基本价值。尤其是在AI业务中，跨境传输的数据可能并非传统意义上的“客户资料”，而是用户与AI系统交互过程中持续产生的输入、反馈、行为日志、偏好分析和模型输出结果。因此，在AI出海完整业务流程中，应尽早在产品架构设计时即针对跨境传输进行风险评估。

1．识别中国侧数据的反向出境

在马来西亚出海业务中，除了关注马来西亚数据能否传回中国，还应当同步关注中国侧数据是否会因出海项目而发生出境。

例如，中国总部可能使用中国境内用户数据或历史业务数据进行模型训练，并将模型能力、测试样本或分析结果用于马来西亚业务；中国研发团队可能将境内收集的日志、标注样本或客户数据提供给马来西亚当地合作方进行验证；企业也可能通过境外云平台统一承载中国和马来西亚两地的数据处理活动。在这些情形中，如果涉及中国境内自然人个人信息向境外提供，就需要考虑中国《个人信息保护法》第38条下的个人信息出境规则，并结合数据出境安全评估、个人信息出境标准合同、个人信息保护认证等路径判断应当履行的具体手续，同时关注《促进和规范数据跨境流动规定》就国际贸易、跨境运输、学术合作、跨国生产制造和市场营销等场景，以及未达到一定数量规模的个人信息出境所设置的豁免情形与门槛。

2．分别匹配马来西亚和中国的合规路径

因此，AI企业出海中的数据跨境合规并不是单向问题。企业既要审查马来西亚个人数据向中国或第三国传输是否符合PDPA第129条及CBPDT指引，也要审查中国境内个人信息是否因海外项目部署、联合训练、远程访问、境外云服务或境外技术支持而发生出境。对于跨国部署的AI系统而言，较为稳妥的做法是先形成完整的数据流图，再分别从马来西亚法和中国法两个角度判断数据跨境合规路径。

1．先从系统架构梳理完整数据流

中国AI企业出海马来西亚时，应当首先结合实际产品架构梳理完整的数据流，识别服务器部署地点、数据存储地点、境内外访问主体、处理目的以及第三方服务商，并重点核查实时回传、定期汇总、远程访问、第三国云服务和中国侧数据反向出境等场景。即使数据存储在马来西亚本地，如中国总部或其他境外团队能够远程访问，也应纳入跨境传输合规评估。

2．梳理涉及数据字段情况并明确传输目的

AI企业在梳理跨境数据时，不应仅关注账户信息、联系方式等传统客户资料，还应将用户提示词、对话内容、使用日志、反馈数据、模型输出、画像标签和训练样本等纳入数据清单进行梳理分析，识别个人数据。跨境流动的数据也不一定只是企业直接收集的原始数据。例如，用户偏好标签、行为预测结果和风险评分等模型生成或推断数据，如能够与特定个人相关联，仍可能构成个人数据。

在此基础上，企业还应明确各类数据向境外传输的具体目的，区分模型推理、系统运维、安全分析、客户服务与模型训练、微调或产品优化等不同用途。特别是境外接收方拟将原本用于提供服务的数据进一步用于模型训练时，企业应将该等用途纳入跨境传输评估和相关告知、合同安排中，避免跨境传输文件所载目的与实际处理活动不一致。

3．分别完成马来西亚和中国侧的合规评估

对于马来西亚个人数据向中国或其他境外地区的传输，企业应结合PDPA第129条及CBPDT指引，评估目的地法律保护水平、境外接收方的安全能力以及数据主体权利保障机制，并根据具体情况开展传输影响评估，落实相应的合同、技术和组织措施。与此同时，如中国境内个人信息将被用于马来西亚项目的训练、测试、运维或境外云处理，还应同步评估是否适用中国数据出境规范，避免遗漏中国法下的数据出境合规义务。

4．将跨境合规嵌入产品和部署方案

总体而言，现阶段中国AI企业出海马来西亚的合规重点，仍是以PDPA为基础准确识别数据跨境场景，并围绕数据来源、传输目的、境外接收方和保护措施建立可说明、可验证的合规路径。相比在产品上线后补充合规文件，将数据跨境评估前置到服务器选址、云服务选择、权限配置和模型训练安排之中，更有助于降低AI业务在马来西亚落地过程中的风险。

5．持续关注自动化决策和用户画像的合规边界

AI系统的核心往往并非单纯的数据存储和传输，而是利用相关数据进行模型推断、用户画像或者自动化决策。JPDP发布的《自动化决策与用户画像指引》（Automated Decision-Making and Profiling Guideline，ADMP）指出，虽然PDPA尚无专门条文规范自动化决策和画像，但相关处理仍须遵守PDPA，并建议组织在引入相关功能时尽早由数据保护官介入并开展数据保护影响评估。

对于出海企业而言，这意味着数据完成跨境传输并不代表合规审查已经结束。当境外模型利用马来西亚用户数据形成风险标记、推荐排序、行为预测或其他可能影响个人权益的判断时，还可能进一步涉及决策透明度、人类介入、结果公平性及数据主体权利保障等问题。上述问题已超出一般数据跨境路径的判断范围，其具体合规边界仍有待结合马来西亚自动化决策规则的发展和不同AI应用场景作进一步分析。