解决方案
从「把 AI 做出来」到「让数据和权限跟着 AI 一起落地」。 每个方向都是一个独立成立的问题，支持单独采购，也可以组合形成完整 AI 落地路径。
面向高监管行业，我们解决企业 AI 项目难以投产的痛点，兼顾业务价值与合规审计要求。
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企业 AI 落地
企业做了很多 AI 试验，为什么很少真正上线？
企业 AI 项目卡住的地方，通常不在模型能力，而在四个工程问题：场景没选对、数据不具备条件、效果无法验收、权限与安全没有和业务一起设计。我们的做法是先用一次诊断把这四件事查清楚，再选一个真实场景做 2–4 周的 PoC，把评估方式和安全边界在 PoC 阶段就定下来，而不是等到上线前才发现数据不能用、权限说不清、效果没法证明。
- ✅ 客户收益：
- 规避大量 AI Demo 项目的沉没成本：PoC 阶段同步定义投产标准，减少后期大规模返工，让 AI 原型具备上线条件。
- 🔎 服务内容：
- 属于咨询共创服务，可独立采购；也可搭配模界·知源 AiDClass 完成数据安全底座建设。
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企业知识库 / RAG
AI 知识库怎么防止用户查询到无权限的文件？
企业知识库的权限不能靠在检索结果上加一道过滤解决。正确做法是让分类分级标签和原始访问权限，从原始文件一路继承到页面、切片、向量索引、模型上下文和最终回答，目标是让越权内容在候选阶段就被排除，不进入模型上下文。分类分级回答「这是什么数据、多敏感」，权限回答「这个人能不能看这个对象」，两者必须同时成立。
- ✅ 客户收益：
- 把越权防护从「结果展示前」前移到「检索与上下文拼装时」，降低 RAG 知识库越权暴露敏感文档的风险，并留下可供审计的策略决策记录。
- 🔎 服务内容：
- 依托模界·知源 AiDClass 输出标准化安全标签；提供落地实施服务，基座可选开源知识库，也可适配客户现有的第三方 RAG 平台。
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Agent 与权限安全
Agent 访问企业数据和工具时，有哪些越权风险？
Agent 的安全问题和知识库不是一回事。知识库管的是「AI 能读什么」，Agent 管的是「AI 能做什么」——调用哪些工具、访问哪些 API、执行哪些业务动作、记住哪些内容。核心风险来自三处：Agent 使用超越用户权限的服务账号、工具调用缺少参数级授权、以及记忆在不同用户与会话之间串流。三者都必须在执行之前判定，事后审计无法替代。
- ✅ 客户收益：
- 前置拦截 Agent 越权调用工具、跨用户数据串扰的风险，避免大模型自主操作带来业务与数据安全事故。
- 🔎 服务内容：
- 提供 Agent 权限安全咨询与落地设计；安全标签底座由模界·知源 AiDClass 输出，基座可选开源 Agent 框架，也可适配客户现有平台。
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AI 数据安全
什么是 AI 数据安全？它和传统 DLP 有什么不同？
AI 数据安全解决的是「什么数据能给 AI、谁能看、Agent 能做什么」这三个问题。它和传统 DLP 的区别在于判断依据：DLP 解决「拦不拦」，靠正则和关键词识别敏感内容，规则脆弱、误报高；AI 数据安全解决「该拦什么」，需要先理解数据的业务语义和敏感属性，再把这个判断输出给 DLP、知识库、Agent 和治理系统作为共同的识别标准。两者是互补关系，不是替代关系。
- ✅ 客户收益：
- 补齐传统安全工具面对大模型场景的短板，降低敏感数据向 AI 流转带来的安全隐患，对齐行业数据合规要求。
- 🔎 服务内容：
- 可独立开展 AI 数据安全咨询体检；语义识别与标签能力依托模界·知源 AiDClass 落地，可对接客户现有 DLP 等安全体系。
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非结构化数据分类分级
非结构化数据分类分级怎么做？准确率怎么验证？
非结构化数据分类分级的难点不是打标签，而是判断「这份数据服务于什么业务、对应哪条法规、在什么组合下会升级为高敏感」。做法是先理解内容（抽取用途、主体、对象、环节等要素），再结合业务目录、行业规则和真实填写状态逐级判断，最后把标签转化为 DLP、知识库、外发与 Agent 的可执行策略。准确率必须结合测试方法看——测试集来源、是否含历史遗留命名、未识别项是否计入分母，都会显著改变结果。
- ✅ 客户收益：
- 完成海量 PDF、Word、邮件等非结构化资产的合规梳理，输出可执行的安全策略，为大模型应用筑牢数据底座。
- 🔎 服务内容：
- 核心能力来自模界·知源 AiDClass 软件，支持独立采购软件；也可配套咨询服务完成行业标准适配与落地实施。
正在规划企业 AI 相关项目？
建议从真实业务场景切入，优先完成项目诊断：评估业务价值、核查数据基础、识别安全与权限风险，审慎评估之后，再决定是否启动 PoC 原型建设，避免无效投入。
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