理解工作情境
根據實際工作判斷資料是否必要，而不是把所有欄位一律處理。
員工 AI 工作空間 · 現有原型
讓實際 AI 工作，在受控邊界內完成。
在同一工作空間提出問題、加入附件及進行分析。Mantle 先按工作需要處理資料，再把實際批准內容送往合規模型。
處理方式
簡單清晰的選項，對應明確後果。
01保留02遮罩03移除04人工覆核
產品能力
為 AI 建立完整控制。
原型已提供
AI 資料治理
管控企業資料在 AI 流程中的分類、精簡、審批、傳送、路由、保存與證據。
政策執行
由確定的企業規則最終決定 AI 可以接收哪些內容。
完整傳送預覽
呼叫外部模型前，讓使用者及覆核者看見實際傳送的完整內容。
人工審批
遇到含糊或較高風險情況時交由人工判斷，而不是在背景自動放行。
多模型路由
根據工作、資料分類及企業政策，選用獲批准的模型路線。
稽核與證據
記錄 AI 工作的治理決策，同時避免保存已移除的原始資料。
權限管理
按企業授權範圍控制存取與行動，而不是單看模型能力。
架構開發中
資料 → AI → 行動治理。
資料
哪些資料可以使用？
分類 · 相關性 · 最少化 · 權限 · 保存AI
哪些模型可以接收？
模型資格 · 路由 · 私有或本地選項 · 政策行動
下一步可以做甚麼？
建議 · 批准 · 執行 · 到期 · 稽核試點與設計夥伴
由一個真實 AI 流程開始。
選擇一個流程、一個團隊及一條真實政策界線，測試如何在不犧牲控制的前提下提升工作效率。
申請試點 透過網站安全提交查詢。