CORE PRODUCT / 06
AI数据治理
随着大模型与智能体进入业务系统，企业需要在释放 AI 生产力的同时，管好数据、模型、应用与成本。智高 AI 数据治理平台以“制度 + 流程 + 技术”三位一体，建立覆盖 AI 全生命周期的治理体系。
数据治理模型治理智能体编排安全合规效果评估
为什么需要 AI 数据治理
AI 应用从试点走向规模化后，数据边界、模型质量、内容安全、调用成本与合规审计等问题会集中暴露。治理不是限制创新，而是让 AI 在可控的轨道上持续创造价值。
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数据不出域
敏感数据分级分类，知识库与检索链路权限可控、访问可追溯。
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模型可评估
模型准入、版本、评测与灰度发布，降低幻觉、漂移与供应商锁定风险。
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应用可审计
智能体调用链、提示词、输入输出全程留痕，满足内控与合规审计要求。
治理框架
数据与知识治理数据分级分类、知识库权限与 RAG 检索链路审计，明确 AI 的数据边界。
模型全生命周期模型登记、评测、版本、灰度发布与下线管理，降低模型质量与合规风险。
智能体编排多智能体流程编排、工具调用与人工复核，让复杂任务可控可回退。
安全与合规内容安全、权限控制、敏感信息脱敏与水印，结合审计留痕满足合规要求。
效果与可观测质量、时延、成本与满意度指标持续监测，及时发现效果衰减与异常调用。
成本与资源治理Token、算力与调用配额管理，优化 AI 投入产出，避免资源浪费。
治理闭环
以“盘点—准入—运行—审计”的闭环，把治理要求嵌入 AI 应用的日常运营。
盘点与分级梳理 AI 应用、模型、知识库与数据资产，明确责任人与风险等级。
准入与评测建立模型与智能体准入标准，完成安全、质量与合规评测后再发布。
运行与监测对调用量、效果、时延、成本与风险事件进行实时监测和告警。
审计与优化沉淀审计记录与运营报告，持续优化提示词、模型组合与资源配额。
适用场景
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企业知识智能
企业知识库、智能问答与文档助手，保障数据权限与回答可追溯。
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能源运维助手
面向电站、机房与园区的智能巡检、故障诊断与运维问答。
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合规与审计
国企、政务与大型集团的 AI 应用合规审查、内容安全与审计留痕。
让 AI 从“能用”走向“可管、可信、可持续”。
智高 AI 数据治理 · 制度 + 流程 + 技术方案价值
- 建立统一的 AI 应用台账与模型资产目录，摸清家底。
- 把安全、合规与质量要求前置到准入和发布流程，降低运行风险。
- 持续观测效果、成本与风险，让 AI 投入可衡量、可优化。
