Control 解决的是 AI 使用不可控的问题，帮助企业管理谁能用、能用什么、能访问哪些资料，并记录关键操作和调用情况。
产品定位
适用对象
适合管理层担心数据泄露、成本失控、输出错误，或准备让 AI 接入业务流程的企业。
解决的问题
重点解决权限不清、成本不可见、敏感数据边界模糊、关键操作无记录、人工复核规则缺失等问题。
核心能力
权限管理
管理用户、岗位和部门能使用哪些 AI 能力、访问哪些资料。
成本与额度控制
控制费用、额度和异常消耗，帮助企业从个人使用变成公司管理。
记录与复核
记录关键操作和调用情况，并在敏感环节保留人工复核规则。
典型场景
AI 使用治理
多部门已在试 AI，但费用、权限、数据边界和操作记录开始混乱。
知识库权限
按岗位、部门和使用场景设置知识访问权限，并保留复核记录。
流程上线前治理
在 AI 接入真实流程前先明确授权、成本、日志和人工审核边界。
常见问题
Control 是否会限制所有 AI 使用？
不是。Control 的目标是让 AI 使用可管理、可追踪，而不是把所有使用一刀切关闭。
架构组成
权限层
管理用户、部门、岗位、资料范围和使用场景。
成本层
管理额度、费用、异常消耗和用量复盘。
审计层
记录关键操作、调用情况、数据边界和人工复核动作。
典型流程
1. 边界梳理
确认用户角色、资料范围、敏感数据和风险动作。
2. 规则配置
配置权限、额度、日志和人工复核规则。
3. 场景接入
接入知识库、Agent 或业务流程试点。
4. 运营复盘
持续复盘成本、异常调用和风险记录。
验收指标
权限可验证
不同岗位、部门或角色的资料访问范围可被验证。
成本可追踪
费用、额度和异常消耗有可查询记录。
风险可复核
敏感数据边界、关键操作和人工复核规则可被追溯。
边界说明
不替代组织管理
产品提供规则和记录能力，具体权限、审批和责任仍需客户组织确认。
不保证零风险
Control 降低不可控风险，但仍需持续运营、安全巡检和人员规范配合。