适合哪些对象？
- 处理敏感数据的组织，如金融、法律和医疗行业
- 担心员工在无监管的情况下使用公共 AI 工具的管理者
- 希望打造具备 AI 功能产品的公司
工作方式
以下步骤为通用框架；范围和周期会根据每个组织进行调整。
数据流与风险分析
我们梳理哪些数据流向何处、谁可以访问以及存在哪些风险。
选择部署模式
我们根据数据敏感度和监管要求，比较云端企业级 API、私有云和本地部署等选项。
部署与集成
我们在集成中设置访问控制、日志记录和数据脱敏等控制措施，并按需构建应用。
文档与使用政策
我们编写数据流图、可接受使用规则，以及 GDPR 和 KVKK 下需要注意的要点。
交付成果
- 数据流图与风险评估
- 企业级 API 或本地部署的搭建与集成
- AI 可接受使用政策草案
- GDPR 和 KVKK 注意事项检查清单
- 如有需要，开发集成 AI 的网页或移动应用
常见问题
Huaris AI 会出具法律合规证书吗？
不会。我们在设计技术架构和文档时会考虑监管要求；法律评估和任何正式的合规决定由您的法律顾问负责。
本地部署模型能和云端 API 一样好吗？
质量取决于模型和任务。开放权重模型足以胜任许多企业任务，但可能与最先进的云端模型存在差距。我们会用您自己的数据进行评估后再做决定。