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。
员工 AI 工作空间 · 现有原型
让实际 AI 工作，在受控边界内完成。
在同一工作空间提出问题、添加附件并进行分析。Mantle 先按工作需要处理数据，再将实际批准内容发送给合规模型。
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。
原型已提供
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。