AI 评估、治理与规模运营。

按业务后果划分应用

区分内部辅助、对外输出、经营决策支持与生产相关用途，识别信息泄露、错误建议、越权动作和业务中断等风险。

检查现有评价证据

核对样本是否代表实际任务，是否覆盖不同岗位与异常情境，评分标准是否由业务专家确认，是否存在只展示成功样例的偏差。

审视责任与供应链

明确模型、应用、知识、运行和业务审批各环节的负责人，检查外部服务变化、供应商退出及数据处理安排对连续性的影响。

建立分层评估

用可自动核验的规则检查格式、权限与任务终态，用专业评价检查事实和业务适用性，用用户研究观察协作体验；模型评分需要定期人工校准。

定义上线与变更准入

提前约定质量、风险、成本和运行条件，说明未达标时如何缩小范围或继续整改；模型、提示、知识与工具变化均纳入相应回归检查。

组织治理决策

业务负责用途和收益，技术负责运行与变更，风险及安全职能评估关键边界；对仍有争议的残余风险形成记录，由有权限的负责人作出决定。

先进行离线评估和受控试用，记录失败样本及人工复核结果；对于高影响用途，通过影子运行或受限范围观察行为，再决定是否进入正式业务。

运行中跟踪质量退化、知识过期、越权尝试、人工接管和成本变化，设置可执行的暂停与降级安排；异常发生后保留证据并复盘原因。

按产品和岗位进行周期复盘，把新任务、真实失败和业务变化加入评估集，调整培训、流程和能力范围，使治理随应用共同演进。