Mantle Managed
Mantle 负责准备及管理工作平台、已批准的 AI 连接和系统更新。团队登录即可使用，无需自行开设或配置模型账户。
- AI 及系统由 Mantle 管理
- 内置数据处理、审批及使用记录
- 团队可快速开始试用
员工 AI 工作空间 · 现有原型
让实际 AI 工作，在可信边界内完成。
在同一工作空间提出问题、添加附件并进行分析。Mantle 先展示并执行数据管控，再将实际批准内容发送给合规模型，让信任有据可查。
三种部署方式
选择最适合企业的使用方式。
三个方案均使用同一个 Mantle 工作平台及管控功能，区别在于系统由谁管理、数据存放位置及可连接的 AI 模型。
Mantle Private Cloud
Mantle 部署在企业的专属云端环境，可按要求选择地区、存储方式及访问权限，并由 Mantle 与客户的技术团队共同管理。
- 专属应用及数据环境
- 按客户要求配置地区、存储及密钥
- 更严格的网络及访问管控
Bring Your Own Model
把企业现有的商用或内部 AI 模型连接至 Mantle。员工继续使用同一个工作平台，企业则保留自己的模型合同、账户及路由选择。
- 使用现有模型账户或内部模型
- 保留 Mantle 的管控、审批及记录
- 更换模型时无需员工重新学习
无论选择哪个方案，员工操作方式、数据管控、人工审批及使用记录都保持一致。
产品演示
清楚看到哪些内容会离开 Mantle。
数据发送至外部模型之前，Mantle 会列出哪些内容保留、掩码或移除，并说明原因。
处理方式
简单清晰的选项，对应明确结果。
01保留02掩码03移除04人工复核
产品能力
为 AI 建立完整控制。
理解工作上下文
根据实际工作判断数据是否必要，而不是将所有字段一律处理。
AI 数据治理
管控企业数据在 AI 流程中的分类、精简、审批、发送、路由、保存与证据。
政策执行
由确定的企业规则最终决定 AI 可以接收哪些内容。
完整发送预览
调用外部模型前，让用户及复核人员看到实际发送的完整内容。
人工审批
遇到不明确或较高风险情况时交由人工判断，而不是在后台自动放行。
多模型路由
根据工作、数据分类与企业政策，选择获批准的模型路线。
审计与证据
记录 AI 工作的治理决策，同时避免保存已移除的原始数据。
权限管理
按照企业授权范围控制访问与行动，而不是只看模型能力。
架构开发中
数据 → AI → 行动治理。
数据
哪些数据可以使用？
分类 · 相关性 · 最小化 · 权限 · 保存AI
哪些模型可以接收？
模型资格 · 路由 · 私有或本地选项 · 政策行动
下一步可以做什么？
建议 · 批准 · 执行 · 到期 · 审计试点与设计伙伴
从一个真实 AI 流程开始。
选择一个流程、一个团队及一条真实政策边界，测试如何在不牺牲控制的前提下提升工作效率。
申请试点 通过网站安全提交咨询。