公司方法论

我们关注的不是 AI 概念，而是企业怎么安全地把 AI 用起来

元智数安聚焦 AI 数智化安全治理：让企业在明确边界、可追踪证据和可持续验证机制下扩大 AI 使用规模。

5可组合产品能力5000+AI 风险评测向量4匿名化客户场景20+试用验收检查项

核心判断

我们如何理解 AI 安全治理

AI 使用已经进入业务现场，安全治理的价值不是阻止使用，而是让规模化使用有入口、有边界、有证据。

执行风险通常来自 Skill、MCP 工具、浏览器表单和远端服务调用，治理不能只停留在模型回答内容上。

AI 应用、业务智能体和知识库问答都应具备攻击向量、评分卡、整改建议和持续回归机制。

安全能力应内置在 AI 使用链路中，让企业在清晰边界、可观测证据和可运营策略下扩大 AI 应用规模。

服务边界

公司表达只围绕已能说明的产品、场景和交付方式展开，把试用边界、验证目标和交付结果说清楚。

不先假设企业需要完整平台，而是从员工正在使用的 AI 入口、数据类型和智能体动作开始判断。

把 Prompt、Response、浏览器访问、工具调用、评分卡和回归记录变成能被复盘的证据链。

业务继续使用 AI，安全团队同步获得策略、审计和评测能力，管理层能看到可解释的推进路径。

协作方式

免费试用不只展示界面，而是确认目标、输入、输出、边界条件和验证方式。

从一个真实业务场景开始，确认员工入口、敏感数据、浏览器访问和智能体执行边界。

把模型接入、权限分级、数据脱敏、工具调用、审计留痕和阻断策略落到具体链路。

用攻击向量、评分卡和回归测试验证策略是否覆盖主路径与高风险分支。

形成可继续运营的风险样本、策略配置、验证结论和后续推进建议。