员工自行访问多个 AI 工具
适用对象
员工已经在高频使用国内外 AI 工具，但企业缺少统一入口、统一策略和统一审计能力的组织。
Prompt 中携带客户信息、源代码或商业秘密
多轮对话和浏览器通道缺少语义审计
客户价值
让方案从第一轮试用开始就服务真实推进
先不打断员工使用 AI 的效率，把入口、内容和证据链收拢到企业可运营范围内，让业务敢继续推进，安全团队有抓手。
01
业务侧保留高频 AI 使用体验，安全侧同步获得用户、设备、入口和会话证据。
02
统一门户、安全浏览器和护栏策略共同收口，减少员工绕过制度自行访问 AI 的灰色空间。
03
策略命中、误报复核和部门复盘都能形成运营资产，后续推广不依赖口头经验。
方案范围
把泛化需求拆成可治理的对象、链路和动作
企业落地时最怕方案讲得大、执行落不下去。先明确治理对象、控制位置和运营责任。
入口治理
把员工分散访问的 AI 网站、模型入口、浏览器插件和内部 AI 应用纳入统一入口。
- 识别高频 AI 访问域名
- 统一员工入口和权限
- 保留使用记录和策略命中证据
内容治理
在 Prompt、响应、多轮上下文和 RAG 检索中识别敏感内容、越权片段和高风险意图。
- 发送前识别敏感数据
- 输出后核查事实与合规风险
- 多轮会话持续评分
运营治理
把部门、岗位和数据类型维度的 AI 使用行为沉淀为可持续优化的策略运营机制。
- 按部门复盘 AI 使用
- 沉淀高风险样本
- 持续更新入口和内容策略
产品力证据
客户认可方案，来自能被验证的产品能力
每个方案都明确哪些产品能力承担入口、内容、通道、执行或评测职责，让客户看到能力组合不是口号。
入口产品力
AI 应用平台和 AI 安全浏览器共同把分散入口收敛为可授权、可审计、可运营的企业级 AI 工作台。
- 统一门户访问模型、知识和工具
- 安全浏览器锁定受控 AI Web 通道
- 用户、设备、站点和会话形成连续记录
内容产品力
AI 安全护栏在输入、输出、上下文和 RAG 环节执行语义级风险判断，避免治理停留在关键词过滤。
- 发送前识别敏感数据和注入意图
- 输出后校验事实与合规风险
- 多轮会话持续计算风险状态
运营产品力
将高风险样本、策略命中和部门使用习惯沉淀为可复盘资料，让 AI 治理从上线项目变成持续运营机制。
- 按部门和岗位复盘使用行为
- 把误报漏报样本反哺策略
- 输出可交接的运营与审计记录
关键效果展示
每个关键效果都有完整流程图，不只停留在结果标签
用可视化方式说明风险从哪里进入、由哪个治理中心承接、最终沉淀为什么效果和证据。
01
AI 使用入口统一
把员工分散访问的 AI 网站、模型入口、浏览器和内部应用汇聚到统一治理中心。
AI 门户
安全浏览器
外部 AI 工具
内部 AI 应用
统一 AI 使用治理中心
入口白名单
访问审计
部门视图
02
敏感输入发送前可处置
在 Prompt、文件粘贴、RAG 片段和业务词表进入模型前完成识别、脱敏和阻断。
Prompt
文件粘贴
RAG 片段
业务词表
输入内容安全处置
自动脱敏
高危阻断
人工复核
03
AI 交互证据链完整
把用户、设备、输入、响应和多轮上下文串成连续证据，支撑追溯和运营复盘。
用户身份
设备环境
提示与响应
多轮上下文
会话证据链
追溯审计
策略命中
复盘报告
落地路径
从真实场景到策略上线，每一步都有明确产出
解决方案不是产品堆叠，而是围绕风险入口、治理策略、验证方式和持续运营形成闭环。
入口盘点
梳理员工正在使用的 AI 网站、浏览器入口、插件和内部 AI 应用。
访问收口
通过 AI 应用平台和 AI 安全浏览器统一 AI 访问路径，减少绕过策略的入口。
内容防护
在输入、输出、上下文和 RAG 检索环节执行脱敏、阻断、事实核查和越权控制。
持续运营
按部门、岗位和数据类型复盘 AI 使用行为，沉淀策略和审计报告。
试用推进
用一个真实业务场景把价值做实，再推进规模化
试用不是演示环境走一遍，而是在客户真实入口、真实数据类型和真实使用链路中验证方案是否成立。
第 1 阶段：真实入口发现
选择一个高频部门，盘点员工实际访问的 AI 网站、浏览器路径、内部应用和插件入口。
第 2 阶段：统一访问与策略试运行
将高频入口纳入门户或安全浏览器，并配置敏感输入、输出校验和会话审计策略。
第 3 阶段：证据复盘与范围扩展
用真实会话记录复盘命中结果、误报样本和部门体验，再扩展到更多岗位与数据类型。
交付物
每一步都要留下可复盘的结果
方案落地不能只停留在咨询结论，至少要沉淀对象清单、策略配置、审计记录和验证结果。
01AI 使用入口清单
02受控 AI 域名和工具白名单
03敏感数据与高风险意图策略
04Prompt/Response 审计与运营复盘记录
验收关注
方案是否成立，要看能不能通过这些检查
验收标准围绕真实链路：入口是否收口、风险是否可处置、证据是否可追溯。
- 员工高频 AI 入口能被统一访问或纳入管控
- 敏感输入发送前可被识别并处置
- AI 交互记录能按用户、部门和会话追溯
成功信号
试用结束时，客户应看到这些可复盘证据
好感来自确定性：能看见风险、能解释处置、能把结果带回内部继续推动。
- 安全团队能还原员工在什么入口、什么会话中提交了哪些高风险内容。
- 业务团队无需停止 AI 使用，也能看到哪些数据类型需要脱敏、阻断或复核。
- 管理层能用部门维度的证据判断 AI 使用治理是否适合继续扩大范围。
决策检查
方案进入试用前，建议先完成这三项检查
这些问题用于确认方案是否真的适合当前组织，而不是把所有 AI 安全问题都装进同一个模板。
边界是否足够具体
AI 使用治理与统一入口收敛 需要明确治理对象、数据类型、用户范围、工具范围和处置动作，避免只停留在方向描述。
交付物是否能复用
方案输出应能沉淀为后续部门推广、策略复盘、审计汇报和上线准入的可复用资产。
失败路径是否被覆盖
试用时要同时验证阻断、脱敏、告警、误报复核和异常回滚路径，避免只演示成功路径。
产品组合
这些产品共同支撑该解决方案
方案验证
用当前业务边界验证 AI 使用治理 是否真的可落地
员工已经在高频使用国内外 AI 工具，但企业缺少统一入口、统一策略和统一审计能力的组织。 免费试用阶段会优先确认风险入口、产品组合、交付物和验收关注点。
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