中国企业跨境智能用工的欧盟AI法风险——兼论《人工智能法案》的域外适用

摘要：随着中国企业国际化经营程度不断提高，跨国集团的人力资源管理正在由传统的属地化管理逐步转向数字化、集中化乃至智能化管理。员工虽受雇于欧盟境内子公司，其考勤、绩效、任务完成情况等信息却可能进入中国总部统一的人力资源系统，并由人工智能系统进行分析、评价或形成管理建议。在此背景下，人工智能系统的部署地点、服务器所在地与劳动管理决定的实际影响地可能发生分离。

欧盟《人工智能法案》（Regulation (EU) 2024/1689，以下简称“《AI法案》”）第2条不仅适用于在欧盟境内设立的人工智能系统提供者和部署者，还将特定第三国主体纳入其适用范围。其中，第2条第1款第（c）项规定，当人工智能系统产生的“输出在欧盟境内使用”时，位于第三国的提供者或部署者亦可能受到《AI法案》约束。该规定以人工智能系统输出的使用地作为监管连接因素，为欧盟人工智能规则的域外适用建立了不同于单纯营业场所或系统部署地的制度路径。

本文以跨境智能用工为观察场景，对《AI法案》第2条的域外适用规则进行分析，并重点讨论中国总部利用人工智能系统评价、监测或辅助管理欧盟员工时可能产生的适用问题。本文认为，中国企业判断《AI法案》风险时，不宜仅关注人工智能系统或服务器是否位于欧盟境内，而应进一步审查人工智能输出在跨境管理决策链条中的实际流向与作用。对于跨国集团而言，人工智能治理对象正在从“系统所在地”逐渐扩展至“输出流向”和“决策影响”。

关键词：人工智能法案；域外适用；高风险人工智能；智能用工；跨境合规

一、问题的提出：劳动关系发生在欧洲，管理判断却可能形成于中国

传统跨境用工管理通常具有较为清晰的地域结构。中国企业在德国、法国等国家设立子公司，由境外子公司与当地员工建立劳动关系，并依据所在地劳动法律进行招聘、绩效管理以及劳动关系解除。中国总部虽然可能制定集团政策，但具体管理决定通常仍由当地管理机构执行。

数字化管理正在改变这一结构。

例如，一家总部位于上海的中国企业在德国设有全资子公司。集团统一部署人工智能人力资源管理系统，该系统由中国总部采购并运行，服务器及主要管理人员均位于中国境内。德国子公司的员工考勤、工作任务完成情况、绩效评价等数据进入集团管理系统后，由人工智能系统形成员工风险评分、绩效异常提示或人员管理建议。上海总部根据系统结果形成管理意见，再由德国子公司人力资源部门进行调岗、绩效处理甚至劳动关系终止。

在这一场景下，劳动关系发生在德国，员工本人位于欧盟境内，但影响劳动管理判断的重要技术过程却可能发生于中国。

如按照传统属地思维观察，企业可能首先关注德国劳动法和欧盟数据保护规则，并认为人工智能系统部署在中国，人工智能服务提供商亦位于中国，因此欧盟人工智能监管距离中国总部较远。

《AI法案》第2条使这一判断变得复杂。

《AI法案》第2条第1款第（c）项明确规定，该条例适用于在第三国设有营业场所或者位于第三国的人工智能系统提供者和部署者，条件是“人工智能系统产生的输出在欧盟境内使用”。换言之，人工智能系统是否在欧盟境内运行，并不是判断《AI法案》是否可能适用的唯一因素。《AI法案》正式文本已经将人工智能输出的使用地明确设置为适用范围的连接因素之一。[1]

因此，对于正在进行全球化经营的中国企业而言，一个值得重视的新问题是：当中国境内人工智能系统产生的结果被用于欧盟员工的招聘、评价、任务分配或者劳动关系管理时，中国总部是否可能进入《AI法案》的监管范围？

这一问题并非单纯的劳动法问题，而涉及欧盟人工智能监管规则如何跨越传统地域边界作用于第三国企业。

二、《AI法案》域外适用规则及“输出使用地”连接因素

（一）《AI法案》第2条建立的多层地域适用结构

《AI法案》第2条并未简单以主体注册地或者人工智能系统所在地确定适用范围。

根据第2条第1款，其主要覆盖三类具有不同地域连接因素的场景。

第一，向欧盟市场投放人工智能系统或在欧盟投入使用人工智能系统的提供者，以及向欧盟市场投放通用人工智能模型的提供者，不论该提供者是否在欧盟境内设立。

这一规则体现较为典型的欧盟市场准入监管逻辑。中国人工智能企业直接向欧盟客户提供人工智能产品或服务，原则上不能仅因公司注册地位于中国而排除《AI法案》的适用。

第二，位于欧盟境内或者在欧盟设有营业场所的人工智能系统部署者。

《AI法案》第3条将“部署者”（deployer）定义为在其权限下使用人工智能系统的自然人、法人、公共机构或其他主体，但在个人非职业活动中使用人工智能系统的情形除外。[2] 因此，当中国企业的德国、法国或其他欧盟成员国子公司在其经营活动中使用人工智能系统时，该子公司可能直接构成《AI法案》意义上的部署者。

第三，即本文重点讨论的情形：位于第三国的人工智能系统提供者或部署者，只要该系统产生的输出在欧盟境内使用，亦可能被纳入适用范围。

与前两类规则相比，第2条第1款第（c）项所采取的连接因素值得特别关注。其并未要求第三国企业必须主动进入欧盟人工智能市场，也未要求有关人工智能系统实际安装于欧盟境内，而是关注人工智能系统产生的“输出”最终在何处被使用。

（二）从“主体所在地”转向“输出使用地”

欧盟数字监管规则具有明显的域外影响已非新现象。

例如，《通用数据保护条例》（GDPR）第3条将部分非欧盟数据控制者和处理者纳入适用范围，其重要连接因素包括向欧盟境内数据主体提供商品或服务，以及监测欧盟境内数据主体的行为。GDPR因此并未将数据处理服务器所在地作为唯一的地域判断标准。[3]

但《AI法案》第2条第1款第（c）项采取了具有人工智能技术特点的表达方式，即“输出在欧盟境内使用”。

笔者认为，可以将其概括为一种“输出使用地连接因素”。

人工智能系统的运行通常存在多个地理节点。数据可能产生于一个国家，模型位于另一国家的服务器，技术服务商位于第三国，系统输出则最终影响第四个国家的自然人或商业活动。如果仍然单纯以服务器所在地或算法运行地点作为监管连接因素，企业可以通过调整技术架构较为容易地改变监管结果。

“输出使用地”的意义正在于，它将法律观察的重点从人工智能系统“在哪里计算”，进一步延伸至系统结果“在哪里发挥作用”。

在跨境智能用工场景中，这一区别尤其明显。

假设德国员工的绩效数据传输至上海，上海的人工智能系统生成“绩效风险评分85分”，德国人力资源经理登录集团系统查看该评分并据此启动绩效改进程序。人工智能计算过程虽然全部发生在中国，但系统输出显然已经进入欧盟境内的管理活动。

较为复杂的是，上海总部收到风险评分后，并不直接向德国公司提供人工智能报告，而是由中国总部人力资源人员根据报告形成一份普通管理邮件，要求德国子公司“重点审查某员工的绩效情况”。此时，原始人工智能输出是否仍可被认为“在欧盟境内使用”，则可能产生解释空间。

截至2026年7月，欧盟委员会仍在持续推进高风险人工智能系统分类及具体场景的实施指引。2026年5月19日，欧盟委员会发布高风险人工智能系统分类指南草案并启动定向咨询，咨询期限截至2026年7月23日。该指南旨在通过具体案例帮助提供者和部署者判断有关系统是否属于《AI法案》第6条及附件三规定的高风险系统。[4] 《AI法案》部分关键概念的实践边界仍处于持续细化阶段。

在缺乏充分执法和司法实践的情况下，本文认为，对“输出在欧盟境内使用”的判断不宜仅考察人工智能生成的原始文件是否物理传输至欧盟。对于跨国企业集团，更值得考察的是有关输出是否进入针对欧盟境内主体的管理决策过程，以及其是否对欧盟境内行为产生现实作用。

当然，上述理解仍属于对第2条文本和监管目的的解释，而非已经形成的欧盟法院判例规则。未来“使用”的程度、间接使用以及人工介入能否切断地域连接，均有待欧盟监管实践进一步明确。

三、跨境智能用工为何成为域外适用的典型场景

（一）欧盟将用工人工智能明确置于高风险监管视野

选择跨境用工作为观察《AI法案》域外适用的场景，并非偶然。

《AI法案》序言第57段明确指出，用于就业、劳动者管理以及获得自营职业机会的人工智能系统，特别是用于人员招聘和甄选、影响劳动关系条件的决定、晋升和劳动合同关系终止、根据个人行为或者个人特征分配任务，以及监测或评价劳动关系中的人员的人工智能系统，应当被归类为高风险系统。其理由在于，有关系统可能显著影响个人未来职业前景、生计以及劳动者权利，同时还可能延续历史性的歧视模式，并影响数据保护和隐私等基本权利。[5] 《AI法案》正式的高风险分类规范依据，则来自第6条第2款结合附件三第4项。

附件三第4项进一步将两类就业领域人工智能使用列入高风险场景。

其一，是用于招聘或者人员甄选的人工智能系统，包括定向发布职位广告、分析和筛选求职申请以及评价候选人。

其二，是用于作出影响劳动关系条件、晋升或终止劳动关系决定，基于个人行为或者个人特征分配任务，以及监测和评价员工绩效及行为的人工智能系统。[6]

由此可见，欧盟人工智能监管关注的并非仅是所谓“AI自动解雇员工”。只要人工智能系统的预定用途进入招聘、评价、晋升、任务分配或者劳动关系终止等重要管理领域，即可能进入高风险系统分类的审查范围。

（二）跨国集团正在改变传统劳动管理的地域结构

在传统跨国集团中，境外子公司的人力资源部门通常承担较强的属地管理职能。

但随着集团数字化程度提高，越来越多的人力资源功能可能被集中至总部或区域中心。集团统一的人力资源系统可以完成全球员工信息管理；人工智能技术则进一步使系统从“记录信息”进入“形成判断”。

例如，系统可以根据历史绩效数据识别所谓绩效异常员工，根据任务完成情况生成效率评分，根据员工行为数据预测离职风险，或者依据多项指标向管理人员推荐需要重点审查的人员。

由此形成新的跨境管理结构：

欧盟员工产生数据——数据进入集团系统——第三国人工智能系统分析——形成系统输出——集团总部或欧洲子公司依据输出实施管理行为。

在这一结构中，劳动关系所在地、数据产生地、人工智能运行地和决定执行地可能分别位于不同国家。

《AI法案》第2条第1款第（c）项恰恰可能对这种“技术在境外、影响在欧盟”的场景产生作用。

对于中国跨国企业而言，真正需要改变的合规认识是：不能再仅以欧洲子公司是否采购人工智能软件作为人工智能合规调查的起点。中国总部正在使用的人工智能系统，也可能因为其输出流向欧洲经营活动而产生欧盟法风险。

四、“输出在欧盟境内使用”的三种跨境用工场景

为了进一步观察第2条第1款第（c）项的适用边界，可以将跨境智能用工区分为以下三种情形。

（一）人工智能输出被欧盟主体直接使用

第一种情形相对清晰。

中国总部运行人工智能系统，系统对德国子公司员工进行评价并生成员工风险评分和管理建议。德国子公司人力资源人员可以直接登录集团系统，查看有关人工智能结果，并依据系统建议决定是否启动绩效调查、调整岗位或者进行劳动关系处理。

在这一情况下，第三国系统产生的输出直接被欧盟境内主体查看和使用，第2条第1款第（c）项的地域连接较为明显。

尤其当有关人工智能系统的预定用途属于附件三第4项规定的招聘、劳动关系决定、任务分配或者员工监测评价时，企业还需要进一步判断其是否构成第6条规定的高风险人工智能系统。

需要说明的是，《AI法案》第6条第3款针对部分附件三系统设置了高风险分类例外。例如，有关系统仅执行狭窄的程序性任务、改善先前已完成的人类活动结果、识别决策模式或偏差但并不替代或影响此前完成的人类评估，或者执行决定准备性任务，在特定条件下可能不被视为高风险。但是，该款同时规定，对自然人进行画像的附件三人工智能系统应始终被视为高风险。[7] 因此，仅以系统名义上属于“辅助工具”并不足以当然排除高风险分类。

（二）人工智能输出通过集团总部间接影响欧盟用工决定

第二种情形更值得关注。

人工智能系统位于上海，欧洲子公司无法查看系统输出。中国总部人力资源人员根据系统提供的员工排名或风险提示，要求欧洲子公司重新调查特定员工。

欧洲子公司之后可能自行调取材料，并由当地管理人员作出最终决定。

企业可能主张，欧洲公司从未获得人工智能评分，实际管理决定亦由欧洲公司自行完成，因此人工智能输出并未在欧盟“使用”。

对此，本文认为，应谨慎区分人工智能输出与后续人类管理信息之间的关系。

如果人工智能系统仅用于中国总部进行宏观人力资源统计，而欧洲公司的具体人员决定具有完全独立的信息来源和判断过程，则相关人工智能输出与欧盟境内决定之间的连接可能较弱。

反之，如果人工智能系统事实上决定了哪些欧盟员工需要受到重点调查、哪些人员进入绩效程序或者哪些员工成为人员优化对象，即便原始评分未发送至欧洲，人工智能输出仍已经影响欧盟境内管理活动。

此时，仅因集团总部增加一层人工转述便当然认定人工智能输出未在欧盟使用，可能导致第2条第1款第（c）项较易被组织架构所规避。

因此，笔者倾向认为，应关注人工智能输出在完整管理决策链条中的实质作用。人工介入本身不应自动切断人工智能输出与欧盟境内使用之间的联系，但介入人员是否进行了真正独立的重新判断，应当成为重要考量因素。

（三）集团通过组织流程“切断”人工智能输出的跨境传递

第三种情况是企业有意识地重新设计管理流程。

例如，中国总部规定任何人工智能评分不得发送欧洲公司。总部人工智能系统只能识别异常情况，此后必须由中国总部人员独立重新核实原始数据。总部只能向欧洲子公司发送人工审核形成的事实报告，不得提供人工智能评分、排名或建议。欧洲公司再依据当地规则自行完成管理程序。

这种制度设计是否足以排除第2条第1款第（c）项适用，需要结合具体事实分析。

至少从合规角度看，其与“将人工智能解除建议直接发送欧洲HR”的模式存在明显区别。前者试图将人工智能限定于内部线索发现工具，并通过独立人工审核重新建立事实判断；后者则将人工智能输出直接嵌入欧洲劳动管理决定。

这一差异也说明，对于跨境集团而言，未来的人工智能合规不能只审查软件功能，还必须审查人工智能输出的组织流转方式。

同一套技术系统，因为企业内部权限、信息传递和决策程序不同，可能产生不同的《AI法案》风险。

五、跨国集团内部谁可能是“提供者”或“部署者”

除地域适用外，跨境智能用工还涉及另一个重要问题，即集团内部不同主体在《AI法案》下的法律角色。

《AI法案》第3条将“提供者”（provider）定义为开发人工智能系统或通用人工智能模型，或者使其被开发，并以自身名称或商标将有关系统投放市场或投入使用的自然人、法人、公共机构或其他主体。[8]

“部署者”则是指在其权限下使用人工智能系统的相关主体。

在最简单的模式中，中国人工智能SaaS企业开发系统并向跨国集团销售，可以构成提供者；德国子公司直接使用系统，则可能构成部署者。

但集团统一人工智能管理可能形成更复杂的角色分配。

例如，中国总部统一采购第三方人工智能系统，并以集团人力资源平台的形式向全球子公司提供。中国总部负责确定使用目的、配置评价指标并管理系统权限，德国子公司只能查看结果。

在这种情况下，不能仅因为原始软件由第三方开发，便当然认为集团总部仅是普通软件购买者。

尤其需要注意《AI法案》第25条。根据该条，在特定情况下，分销商、进口商、部署者或者其他第三方可能被视为高风险人工智能系统的提供者，包括以自身名称或商标使用已经投放市场或投入使用的高风险人工智能系统，或者对有关系统进行实质性修改等情形。[9] 《AI法案》因此并不允许企业简单通过技术外包完全转移高风险人工智能系统的法律责任。

对于中国跨国集团而言，需要分别回答三个问题：

第一，谁决定人工智能系统的预定用途？

第二，谁实际在其权限下使用人工智能系统？

第三，集团内部是否存在重新命名、重大修改或者改变系统用途等可能影响法律角色的行为？

人工智能合规中的“主体识别”不能简单复制集团股权结构图，而需要根据系统开发、配置、控制和使用情况重新进行角色分析。

六、《AI法案》域外适用对中国企业跨境合规的启示

（一）从“系统清单”转向“人工智能输出流向图”

传统信息技术合规调查通常要求企业形成软件和系统清单。

在《AI法案》背景下，仅有系统清单可能已经不足。

对于具有欧洲业务的中国企业，更有必要建立人工智能输出流向图，即分别识别：

人工智能系统由谁开发或者采购；

系统在哪里运行；

输入数据来自何处；

系统产生何种输出；

哪些主体能够查看输出；

输出是否向集团其他主体传递；

输出最终影响哪些业务或自然人。

尤其需要调查中国总部正在使用的人工智能系统中，是否存在输出被用于欧洲员工、消费者或者其他欧盟境内主体的情况。

（二）不能以服务器位于中国作为欧盟AI法风险的当然排除理由

《AI法案》第2条第1款第（c）项已经表明，人工智能系统运行地点不是唯一的地域连接因素。

因此，中国企业不能简单形成如下合规判断：

“系统部署于中国，因此不适用欧盟人工智能法律。”

更准确的问题应当是：

“该系统产生的结果是否正在被欧盟境内使用？”

对于跨境智能用工而言，这意味着企业需要调查中国总部形成的员工评分、人员排名、风险提示以及管理建议是否实际进入欧洲子公司的管理活动。

（三）重新审视集团统一人力资源管理模式

集团统一人力资源管理本身并非新的商业实践。

但是，当统一管理工具由传统信息系统升级为能够分析、推断并形成管理建议的人工智能系统后，总部与子公司之间的管理关系可能产生新的监管意义。

企业尤其应审查，欧洲子公司的人力资源人员是否具有独立判断权限，是否能够否定集团人工智能系统的建议，以及总部人工智能输出是否事实上成为当地管理决定的前提。

对于被认定为高风险人工智能系统的用工场景，《AI法案》还对部署者规定了相应义务。例如，第26条要求部署者按照使用说明采取适当技术和组织措施，将人工监督交由具有必要能力、培训、权限和支持的自然人；部署者原则上还应对其控制范围内由高风险人工智能系统自动生成的日志保存至少六个月。在工作场所投入或使用高风险人工智能系统前，雇主部署者还应通知劳动者代表和受影响劳动者。[10]

这些义务进一步说明，集团内部保留一名人力资源人员“最终点击确认”，并不当然等同于已经建立符合《AI法案》要求的人工监督机制。

（四）中国人工智能SaaS企业应将域外适用分析提前至产品设计阶段

对于中国人工智能企业而言，《AI法案》的域外适用同样不应被理解为欧洲客户签约后的单纯法律问题。

如果产品主要用于招聘、员工绩效评价、任务分配或者人员风险分析，则产品的预定用途本身可能进入附件三高风险场景的审查范围。欧盟委员会2026年发布的高风险人工智能分类指南草案亦明确采取“第6条结合附件三具体使用场景”的分类逻辑。

因此，企业在进入欧盟市场前，应当进一步审查产品说明、营销材料和具体功能。

“智能淘汰低效员工”“自动识别应解除人员”等营销表述，不仅是商业宣传语言，也可能成为判断系统预定用途的重要事实材料。

中国人工智能企业应认识到，在欧盟人工智能监管框架下，产品功能设计、产品法律分类和市场宣传之间正在形成更紧密的联系。

结语

人工智能技术使跨国企业的经营管理进一步突破传统地域边界。

过去，一名德国员工通常由德国公司的管理者进行评价。今天，该员工的工作数据可能进入位于中国的集团系统，由第三国人工智能模型形成评分，再通过集团管理体系影响其在欧洲的职业发展。

在这一过程中，人工智能系统的所在地与人工智能影响发生地逐渐分离。

《AI法案》第2条第1款第（c）项以“人工智能系统产生的输出在欧盟境内使用”为连接因素，正是对这一技术现实的回应。相较于单纯关注企业注册地、服务器位置或算法运行地点，“输出使用地”使欧盟监管能够进一步追踪人工智能系统产生的现实作用。

对于中国企业而言，这意味着人工智能合规分析不能止于一句“系统位于中国”。

企业需要进一步追问：系统产生了什么结果，谁看到了这些结果，这些结果如何在集团内部流动，以及它们最终影响了谁。

在跨境智能用工场景中，劳动关系可能发生在欧洲，人工智能可能运行在中国，而管理决定则可能由分布于不同国家的多个主体共同形成。面对这种新的决策结构，传统以单一公司、单一地域为中心的合规调查模式已经显得不足。

未来中国企业进行欧盟人工智能法律风险评估时，或许需要在组织架构图和数据流向图之外，再增加一张新的图表——人工智能输出与决策流向图。

这可能正是理解《AI法案》域外适用规则的重要起点。

参考文献：

[1] Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence, Art. 2(1)(c).