员工用 AI 可能输入敏感信息
客户资料、经营数据随手贴进对话框，去了哪里、存在哪里没人说得清，泄露风险不可控。
PAIN POINTS
没有防护时的三个暴露面
三类风险，都指向同一件事：内容进出没有闸门。
模型输出可能不当，人工审不过来
对外客服、对内助手生成的内容量大面广，逐条人工审核既慢又贵，总有漏网之鱼。
用了什么、出了什么问题无记录
哪些内容被拦截过、谁触发过风险，事后审计与整改无据可依。
HOW WE DELIVER
我们怎么做
以输入输出双向检测为骨架、风险记录贯穿全程，检测点位与记录口径按场景设计。
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应用场景梳理
明确哪些应用在用模型，输入输出面各是什么。
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检测点位设计
输入侧、输出侧各设一道检测，点位按风险定。
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风险记录口径与留存约定
记录什么、留多久、谁能查，先约定后上线。
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权限与人工复核衔接
与权限体系配合，高风险内容转人工确认。
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接入与联调
按评估确定的接入方式实施，联调验证后上线。
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演练与应急机制
约定异常处置流程，定期演练，出问题有下一步。
GUARD FLOW
内容进出的完整路径
机制示意：两道检测、全程留痕；命中风险走拦截分支。
拦截分支：输出检测命中风险 → 拦截提示，内容不外流，进入风险记录。
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用户输入
进入检测前的原始输入
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输入检测
第一道：进入模型前检测
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模型处理
授权场景内的模型调用
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输出检测
第二道：触达用户前检测
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风险记录
检测与拦截全程留痕
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合规输出
通过检测后放行输出
能力清单（仅列经公司核实的项目）
输入内容检测
用户输入进入模型前的风险检测，点位与方式按方案设计。
输出内容检测
模型输出触达用户前的风险检测，与输入侧形成两道防线。
风险分类提示
命中风险时给出分类提示，便于人工判断与处置。
检测记录留存
检测与拦截结果按约定口径留痕，可查询、可审计。
报告输出支持
为安全评估与内部审计提供记录汇总支持。
接入方式评估
结合现有系统形态评估接入方式，联调前出方案。
部署形态评估
结合数据安全要求评估部署形态（如云端或内网）。
能力更新机制
检测能力随风险变化持续更新，更新节奏以产品为准。
USE CASES
这些场景可以直接对照
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内部 AI 助手输出把关
员工使用的助手输出先过检测，再触达业务。
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对外客服机器人风险拦截
面向客户的对话先拦后放，降低违规输出风险。
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员工 AI 使用行为留痕
用了什么、拦了什么有记录，审计有据可依。
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模型接入前的安全评估配套
新模型上线前先做检测评估，配套备案等手续。
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企业 AI 应用的风险审计支持
按记录口径出汇总，支撑内部审计与整改。
IMPLEMENTATION
实施流程与每一步的输出物
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需求沟通
输出：场景与输入输出面说明
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方案设计
输出：检测点位与记录口径方案
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接入联调
输出：可试运行的接入环境
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试运行校准
输出：试运行抽检与校准记录
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常态运行与复盘
输出：运行复盘与调整建议
DELIVERABLES
您将获得的交付成果
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安全治理方案文档
检测点位、记录口径、责任分工一文档说清。
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检测与记录机制配置说明
两道检测如何配置、记录如何留存与查询。
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人工复核与应急流程建议
高风险内容转人工的机制与异常处置流程。
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试运行评估报告
试运行情况的汇总与下一步调整建议。
具体交付物以合同约定为准。
GOVERNANCE
防护栏之外，治理体系才是底座
防护栏是企业 AI 安全治理的一部分，不代表绝对安全。 它不替代权限管理、数据治理、人工审核与应急处理——四者配合，才构成可持续运行的安全治理体系。
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检测防护
输入输出双向检测，命中风险记录留痕。
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权限管理
数据可见范围由权限体系控制，防护栏不越权替代。
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人工复核
高风险场景由责任人确认，AI 不替代判断。
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应急响应
事件处置流程与演练机制，出问题有下一步。
FAQ
关于这项服务的常见问题
会影响响应速度吗？
不会，具体以产品实测为准。接入前可先试运行评估，对响应速度敏感的场景可单独验证后再全面启用。
支持私有化部署吗？
可以的，部署形态可结合贵司数据安全要求评估，沟通后给出建议方案。
和权限系统是什么关系？
互补关系：防护栏管"内容进出是否合规"，权限管"谁能看什么数据"。两者配合使用，缺一不可，也不能互相替代。
和大模型备案什么关系？
防护栏是安全能力，备案是合规手续：生成式 AI 服务上线前需完成安全评估与备案，防护栏可提供配套的安全支持，具体以顾问确认为准。
