面临的挑战
我们在客户落地中最常遇到的三类大模型上线挑战。
不闭环
上线前体检不闭环
上线前缺少系统化的语义、合规、隐私体检手段，只能靠人工抽测，覆盖面与复用度不够。
风险重
运行时风险沉重
上线后才发现越狱、隐私外泄、违规输出，补救成本高，团队反复返工。
窗口紧
算法备案窗口紧
备案窗口要的合规材料临时凑很难一次过，错过窗口意味着业务上线推迟。
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
大模型上线前缺少系统化语义层体检，人工抽测覆盖不全，上线后返工成本高。
做法
在大模型上线前接入 LLM 内容安全 / 合规 / 幻觉 / 隐私评测
收益
大模型客户把上线流程拆为"评测达标 → 防护就位 → 备案材料归档"，把上线变成可重复的工序。
痛点
上线后才发现提示注入、越狱、隐私外泄、违规输出，补救代价远高于事前。
做法
在大模型应用入口与出口部署 LLM 防火墙
收益
入口侧实时拦截、出口侧逐 Token 早停，规则秒级热更新与一键回滚，业务无须停服。
痛点
备案窗口要的合规材料零散，临时拼凑无法一次过审，错过窗口业务推迟。
做法
把评测与防护产物结构化输出为备案模板
收益
备案窗口客户在评测与防护产物的支撑下，把备案材料制作时间从碎片整合变成模板化输出。
痛点
集团 AI 治理岗对模型与数据资产"心里没数"，监管自查时拼不齐清单。
做法
部署 AI-BOM 物料清单统一盘点
收益
集团 AI 治理岗基于 AI-BOM 拿到统一的模型与数据资产清单，告别"心里没数"。
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
上线流程标准化
大模型客户把上线流程拆为"评测达标 → 防护就位 → 备案材料归档"，把上线变成可重复的工序。
收益 02
备案材料模板化
备案窗口客户在评测与防护产物的支撑下，把备案材料制作时间从碎片整合变成模板化输出。
收益 03
AI 资产一屏可视
集团 AI 治理岗基于 AI-BOM 拿到统一的模型与数据资产清单，告别"心里没数"。
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
央国企
互联网与科技
政府与公共