入口识别
梳理员工常用 AI 入口、浏览器访问路径和智能体使用场景，确认哪些交互需要进入治理边界。
智能制造
某传统灯具制造企业
制造企业在设计、研发、生产协同中已经开始使用 AI 工具，核心模具资料和工艺信息可能在智能体执行链路中被无意识外发。
员工 AI 入口收口核心模具数据识别智能体行为审计
案例背景
已确认的业务风险入口
在员工使用 AI 工具的真实场景中，围绕核心模具资料、设计文件和智能体执行动作建立识别、拦截和审计机制。
验证结果
AI 使用入口收口模具数据保护员工使用过程可控
数据分级
围绕核心模具、设计文件、客户订单和工艺参数建立敏感对象清单。
交互防护
在 Prompt、响应、浏览器通道和工具调用中执行敏感内容识别、拦截和审计。
复盘运营
按部门复盘 AI 使用行为，把高风险样本沉淀为持续优化的策略规则。
复盘重点
这个案例对同类组织的启发
内容基于匿名化案例和产品资料提炼，不使用未经授权的客户细节。
- 制造现场与研发协同中的 AI 使用入口需要先被看见，再谈策略治理。
- 核心模具、工艺参数和设计文件应作为企业专属敏感对象进入识别规则。
- 智能体不恰当使用带来的风险，往往发生在工具调用和文件处理阶段。
落地建议
不要照搬案例，先把它转成自己的验证路径
匿名化案例的价值不在于客户名称，而在于能帮助同类组织更快识别风险入口和试用边界。
先复刻同类风险入口
对 智能制造 组织，第一步不是复制别人的系统，而是还原相似的 AI 使用入口、敏感数据类型和工具执行动作。
再确定最小验证范围
把案例经验压缩成一个部门、一类数据、一组 AI 工具或一个智能体流程，先形成可度量结论。
最后沉淀运营规则
将试用中发现的高风险样本、误报样本、策略命中和处置动作转成后续持续运营规则。
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