运营问题
- 敏感数据无法发送到公共 AI 服务。
- 团队使用无治理、无成本可见性的非托管 AI 工具。
- 企业知识对需要它的系统不可访问。
需要改变的内容
- 与数据敏感性匹配的受治理 AI 基础。
- 具权限范围的知识访问并配备评估机制。
- 模型选择与成本纳入管理控制。
运作方式
受治理的一体化流程，由人员掌控。
Input
System Processing
Human Checkpoint
Action / Write-back
Measurement
工作流程
基础设施与模型设置 → 带权限的知识摄取 → 工作流程编排 → 评估 → 运营控制。
参与模式
通常以基础设施诊断与一个受治理用例开始，随着运营能力成熟逐步扩展。
旨在提升
提升知识访问、治理、模型选择、成本可见性与复用。
人为控制
访问控制、知识发布、模型变更与高影响用例管理。