面临的挑战
我们在客户落地中最常遇到的三类数据合规挑战。
零散多头
合规工作零散多头
训练数据合规、数据出境申报、敏感数据脱敏、数据资产盘点等工作零散、临时、靠人，没有统一抓手。
窗口紧
监管检查窗口紧迫
监管检查与备案抽查一来，材料拼凑成本高、风险大，临时凑很难一次过。
约束重
终端与边缘约束重
从公有云大模型到工控边缘 AI，数据形态多样，终端与边缘的本地化合规要求重，方案难以一套通用。
我们的做法
围绕业务流程，把"痛点 → 做法 → 收益"讲清楚。
注：本页只描述价值，不展示实施流程图。
痛点
自建大模型的训练数据合规清洗零散、靠人，"清洗一遍、出问题一遍"反复发生。
做法
在训练流水线前置部署 DataGuard 训练数据治理
收益
金融机构客户把训练数据合规清洗纳入模型上线必经流程，告别"清洗一遍、出问题一遍"。
痛点
多供应商协作治理车联网或医疗数据时，数据出境与合规视图碎片化。
做法
基于 DSAP 数据安全平台搭建多租户联邦视图
收益
整车厂客户基于多租户联邦视图，与多家供应商协同治理车联网数据，跨域共享有据可循。
痛点
工控与车机等边缘场景受网络与算力约束，公有云大模型方案无法直接落地。
做法
在边缘设备部署 CleanSLM 终端安全小模型
收益
工业客户在边缘设备上落地本地化小模型，保证生产数据不出端、断网可用。
痛点
训练数据投毒攻击隐蔽，常规清洗工具不能覆盖后门样本，模型上线后才发现已晚。
做法
在训练入口前增加数据投毒检测专项闸门
收益
把潜在的后门样本在训练之前识别，降低上线后被攻击者操控模型输出的风险。
业务收益
从安全合规到业务效率，方案落地后客户能感受到的变化。
收益 01
训练清洗变常规工序
金融机构客户把训练数据合规清洗纳入模型上线必经流程，告别"清洗一遍、出问题一遍"。
收益 02
多方联邦协同治理
整车厂客户基于多租户联邦视图，与多家供应商协同治理车联网数据，跨域共享有据可循。
收益 03
边缘本地化落地
工业客户在边缘设备上落地本地化小模型，保证生产数据不出端、断网可用。
已服务的客户
已服务多家行业头部客户（客户名称已脱敏），覆盖以下行业。
金融机构
汽车整车厂
工业制造
政府与公共