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安势信息 PureStream AI 合规治理平台

统一纳管模型及其依赖链、数据在 AI 工作流中的流转路径、Agent 调用工具与第三方服务的行为,把分散的风险信号汇成可处置的合规视图。
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安势信息 · PureStream AI 合规治理平台

PureStream AI 合规治理平台|产品说明

PureStream 定位为 AI 合规治理平台,把模型及其依赖链、数据在 AI 流程中的流转路径、Agent 调用的工具与外部服务合并进同一张视图,以企业自身策略划定合规基线;模型调用或数据流转一旦越过这条线,就分别给出放行、复核与拦截三种处置。面向已上线多个 AI 应用、需要向内外说明风险处置的合规与安全团队。

模型依赖数据流向工作流治理统一视图合规基线分级处置
三类风险
模型、数据、工作流
三档状态
合规、关注、拦截
渐进接入
按现状分阶段
私有化
内网部署形态

⚠️行业痛点与挑战

🔍AI 应用没人说得全
业务部门各自接模型、各自调接口,公司到底有几个 AI 应用、用了哪些模型版本,盘点要靠发问卷,收回来的还对不上。
⏱️模型来源说不清
模型从哪来、是不是量化过的版本、依赖了哪些组件,出了问题要一层层问,问到供应商才有个大概,版本号还常对不上。
🧠数据往哪流没人画
提示词里带了客户信息,经过哪个网关、落到哪家服务、是否留存,链路上没人能画出一张完整的图,评估只能靠猜。
🔗Agent 权限没有账
Agent 能调哪些工具、用哪个身份调、能读到哪些库,配置散在各处,上线后没人复核,出了事才回头翻配置,谁也说不清当时怎么批的。
📉检查来了临时凑材料
内审或监管问起 AI 风险处置,各团队临时找截图与配置,口径不一致,材料改好几版,最后交上去还是被退,来回两轮错过检查窗口。
🚧上线后没人回看
应用上线时审过一轮,模型换版本、接口加权限都没再报备,风险变化只能等出事才发现,复盘时找不到变更记录。

🎯产品定位与核心价值

统一纳管模型及其依赖链、数据在 AI 工作流中的流转路径、Agent 调用工具与第三方服务的行为,把分散的风险信号汇成可处置的合规视图。

💡低门槛上手
模型与数据风险台账方案能力的使用界面贴合业务习惯,培训成本被产品设计吸收。
🔁可靠交付保障
大模型合规审查系统的实施配套包含培训与知识转移,团队可持续自主运营。
🧷灵活扩展路径
业务增长带来的模型与数据风险台账方案新需求,在既有架构上按模块扩展承接。

⚙️核心能力详解

🧮模型依赖台账
登记模型来源、版本与依赖组件,把模型当作供应链的一环管理,标出其中的漏洞与可信度问题,版本变更要重新登记。
🧱数据流向视图
按应用画出数据从输入到模型、再到外部服务的路径,标出跨境、留存与第三方共享的节点,缺失链路的标为不可见。
⚡工作流行为治理
记录 Agent 调用工具、技能与外部服务的动作,按身份与数据范围判断是否越界,越界动作留证据,越界的调用在网关侧拦下。
📊统一风险视图
把模型、数据与工作流三类信号汇到一张表,按应用、部门与风险等级筛选,处置状态一眼能看清,谁在跟进、卡在哪一步都写在表里。
🌐合规基线
按法规要求与企业策略设定基线,越界调用与异常流转触发告警或拦截,基线可按业务线分层,变更留生效时间。
🔧分级处置
结论分为合规、关注、拦截三档,关注项进入复核队列,拦截项在网关侧生效并留痕,申诉期间转为关注,处理完再回到原状态。

📐技术规格

产品名称 PureStream AI合规治理平台
所属厂商 安势信息
产品分类 安全运营·大模型合规审查系统
核心能力 模型依赖台账、数据流向视图、工作流行为治理
应用场景 金融 AI 应用的上线评审、集团 AI 治理委员会的月会、客服 Agent 的权限收紧
验收口径 大模型合规审查系统的效果以模型与数据风险台账方案相关业务指标作为核对标准
扩展方式 AI风险治理方案等配套能力按需启用,不改动大模型合规审查系统的既有部署
数据边界 模型与数据风险台账方案相关数据的归属与访问范围由客户按合规要求确定
部署前提 大模型合规审查系统的运行环境需与安全运营场景的既有基础设施相匹配

🏭典型应用场景

✈️金融 AI 应用的上线评审
合规岗在应用上线前调取模型台账、数据流图与工作流权限,逐项对照基线,缺项要求补充后再排期,评审意见写进系统。按评审通过率与补件轮次衡量,缺项按清单退回。
🚗集团 AI 治理委员会的月会
治理岗按部门导出风险分布,会上看关注项增减与拦截原因,确定下月整改重点,会后按责任人派单。按议题数量与整改按期关闭率衡量,逾期项在下次会上单独过。
🔋客服 Agent 的权限收紧
业务上线智能客服后,风控发现它能读订单库又能发外部消息,按基线要求拆分身份与数据范围,改完再复测一次。按权限收敛条数与二次复核工时衡量。
🌊数据出境评估的准备
法务按数据流图列出经过境外服务的链路,逐条确认合同与告知义务,材料直接取自平台记录,评估表与链路编号对应。按链路梳理数量与材料返工次数衡量,编号全局不重复。
🏗️研发团队的自查
应用负责人在提交上线申请前自查模型版本与依赖,确认没有引用未登记的服务,异常项写进申请说明,由合规岗复核。按自查发现问题数与上线退回率衡量,复核意见留档。
🚢内审的年度检查
内审按应用抽取处置记录,核对告警是否处理、豁免是否到期,出具整改意见并跟踪到关闭。按抽样覆盖率与问题复发率衡量,抽样按部门分层,样本量提前定。

🏆典型应用案例

📦
先建台账再谈治理
用两周把各部门的 AI 应用登记成册,字段包括模型、供应商、数据类别与责任人,登记不全的挂起上线申请,补齐后再排队。收益按台账完整率与补登工时核对,台账按月更新,台账变更走一次确认。
🛫
数据流靠日志还原
不靠问卷,直接从网关与模型调用日志还原链路,按应用聚合出常走的路径,再与业务确认异常分支,确认结果回写到链路图。收益按链路还原条数与确认偏差核对,偏差项单独列。
🏭
基线分层设置
集团定通用底线,业务线按场景加严,基线变更走评审并记录生效时间;历史应用给过渡期,到期按新基线复核,逾期进风险清单。收益按基线覆盖率与过渡期超期数核对,清单按月清理。
📦
处置记录按季度归档
把告警、复核、拦截与豁免记录按季度打包归档,附责任人与结论,内审直接调档;豁免到期前提醒责任人,逾期自动升级。收益按归档完整率与豁免超期数核对,归档清单与目录一一对应。

🔌接入方式

🖥️API 网关与模型服务
在网关侧采集调用方、模型版本、数据类别与响应状态,按应用聚合;拦截动作通过网关插件生效,需要网关支持外部策略下发与超时降级,策略灰度下发。
☁️身份与权限系统
把 Agent 与应用的调用身份对到组织账号,按角色判断可访问的数据范围;身份变更时同步刷新权限视图,离职账号当天失效,权限视图按天刷新,异常授予告警。
🤝日志与安全运营平台
把告警与处置记录推送到运营平台,按事件合并;运营侧的处置结论回写,形成同一条记录的两个视角,避免重复处置,字段映射按事件模板,告警合并规则提前约定。

🧩生态协同与能力底座

🧩云服务商与模型提供方
模型版本、调用方式与数据处理条款由提供方定义,台账字段要能对上其说明文档,条款变更需同步更新,否则合规结论会过期,条款变更要留版本。
🔗合规咨询与审计机构
外部机构按法规条款检查企业记录,平台的导出格式要能对上检查表;咨询方输出的制度文本会反过来影响基线设计,两边需对齐术语,检查表提前要。
🌱AI 应用开发商与集成商
应用由内部团队或集成商交付,接入时要提供模型清单与数据流说明;集成商的项目管理方式决定台账能否及时更新,交付物里要含这些材料,验收时逐项核对。

🚀产品差异化特点

🌟看应用整体而非单点
把模型、数据与工作流放在一张视图里,管理层能按应用看风险;单点工具各出一份报告,拼起来口径还对不上,决策层看不懂,也说不清投入去向。
🆚台账来自日志
数据流以实际调用日志还原,不靠问卷自述;只靠登记的方案,业务改一次配置就失真,季度复盘时全是过期信息,改造成本也高,还容易漏。
🧬渐进接入不推翻现状
从模型台账起步,再补数据流与工作流,已有工具继续跑;要求一次性改造的方案,往往卡在首个部门,推半年还在立项,业务早就失去耐心,最后只登记不治理。

✅最佳实践

📝
责任人要先定
台账字段再全,没有责任人也没人更新;每个应用指定一名负责人,模型换版与接口变更时由其确认,变更记录留在系统里,离职要交接,交接时按清单核对一遍。
🔄
别用问卷代替日志
问卷回收率高但失真快,数据流以日志为准,问卷只用来补业务语义;两者冲突时以日志为准,差异项单独核对,问卷结果不进报表,只做补充。
🎯
基线别照搬模板
直接套用外部模板会出现大量无法判定的条款,业务只能勾选了事;按场景裁剪,保留能落到系统判定的项,其余转为流程要求,流程项要有抽查。
📈
拦截要留申诉口
一刀切拦截会把业务推到平台外,保留申诉与临时放行通道,但要有期限与留痕,到期即恢复拦截,放行记录进季度报告,申诉编号可回溯到调用记录。

🗺️企业落地路径

1️⃣
应用与模型登记
按部门收集 AI 应用清单,登记模型来源、版本、供应商与责任人,形成初版台账,缺口标注待补,字段按部门统一,试点选两个部门,登记表按部门分页,便于逐页确认。
2️⃣
还原数据流
接上网关与调用日志,按应用聚合出主要链路,标出跨境与第三方共享节点,与业务逐条确认后固化到视图,确认记录留档,链路变更重画。
3️⃣
设基线开观察
按法规与企业策略设定分层基线,先只告警不拦截,统计误报与缺口,调整判定条件后再对明确越界项开拦截,观察期两周,误拦逐条复盘。
4️⃣
常态运营与归档
把复核、拦截、豁免纳入日常排班,按季度出报告并归档,供内审与监管调阅,年度复盘一次基线适用性,整改项挂号跟踪,归档前由合规岗抽查。

💬常见问题 FAQ

和 SkillSec 怎么分工?
SkillSec 管技能包上架与启用前的准入审计,本平台在其上汇总模型、数据与工作流的风险,看的是应用整体而不是单个包,两者结论可互相引用,避免重复评审。
接入要改应用代码吗?
多数情况不改代码,通过网关与调用日志采集;需要细到参数级的数据识别时,才在网关侧加解析规则,规则变更要评估对时延的影响,先灰度。
支持哪些模型来源?
覆盖自建模型、云服务模型与第三方接口三类,登记时记录来源与版本;本地推理与托管调用都按同一套台账管理,版本变更要重新登记,旧版本标注停用。
数据流向怎么采?
以网关、模型调用与外部接口的日志为主,结合应用登记信息补全;没有日志的链路要求应用方补埋点,否则在视图里标为不可见,缺失链路单列。
基线怎么定才不悬空?
先引用法规与行业要求的硬性条款,再把企业内部的审批与留痕要求叠上去;每条基线要写清判定依据与责任人,无法执行的条款不进基线,条款要能落到系统。
拦截会不会误伤业务?
拦截只对明确越界的调用生效,先跑观察期统计误拦;业务可提申诉,申诉期间改为关注状态并留痕,处理时限写进流程,申诉要有编号,处置结论留痕。
部署形态有哪些?
支持私有化部署,模型登记与日志都留在内网;跨网段采集需要网关放行,采集账号按最小权限授予,日志留存期由合规要求决定,采集账号单独建。
没有制度能不能先用?
可以先建台账与数据流图,再逐步补基线;平台内置参考框架,但最终条款要按企业实际情况改写,避免照抄后无法判定,先小范围试跑,先把台账跑顺再补条款,节奏更稳。

📄信息来源与免责声明

此页面内容由云巴巴汇总整理,信息来源包括安势信息官方产品资料与公开报道。

页面中的大模型合规审查系统等描述仅供选型参考,具体功能以官方发布为准。

云巴巴平台支持PureStream AI合规治理平台的咨询、对比与接入流程,协助企业完成数字化选型。

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