有一种对话，发生的频率远比大多数人想象的要高。
客户正在与客服人员一起解决某个问题。在沟通过程中，客户会提供一些常见的账户信息，例如姓名、电子邮箱、电话号码或客户 ID。偶尔，客户还会提供过多信息：社会安全号码、信用卡信息，或诊断结果、处方药名称等医疗信息。
问题看似简单，却至关重要：这些数据接下来应该如何处理？
在 Maven AGI，我们明确区分已批准的信息与不必要的敏感信息。只有针对特定用例明确批准的数据，才能进入 AI 处理管道。任何不必要的敏感数据都会在摄取阶段被自动识别并脱敏，确保其不会被用于 AI 推理、发送给外部模型提供商、写入审计日志或显示在坐席界面中。
这些控制措施由策略驱动，且始终一致，不会因对话而异。客户自行定义其工作流中允许使用哪些信息，Maven AGI 则在整个平台上统一执行这些策略。
这不是事后追加的功能，而是系统从第一天起就具备的架构设计。
企业 AI 的信任难题
制约企业采用 AI 的，已不再是模型能力，而是信任。
正在评估对话式 AI 平台的企业，都在问同样的实际问题：这个系统能否安全地处理敏感客户数据？它如何避免高风险信息被不必要地暴露？我们如何向审计方、监管机构和客户证明控制措施的有效性？能否在受监管环境中部署 AI，而不引入新的风险？
这些并非纸上谈兵。一家高度重视安全的企业客户在审查 Maven 的合规状况后，第一反应是：我们的董事会一定会非常满意。这种反应已超越了对功能本身的认可，体现的是一种信心：部署 AI 不会带来治理或合规上的隐患。
安全是架构，而非附加组件
Maven 的方法基于一个简单的原则：委托式安全。
我们不要求客户采用新的身份或访问模型，而是与客户已经信任的系统集成。客户定义访问策略，Maven AGI 统一执行。
这一点很重要，因为安全要求并非千篇一律。不同行业、不同组织面临着不同的监管、运营和风险约束。一刀切的安全方案行不通。
总体而言，Maven AGI 提供企业身份集成、基于角色的访问控制、特权用户强身份验证、全面的审计日志、传输中和静态数据加密、租户隔离，以及持续的独立安全测试。
产品安全：面向 AI 的专属防护层
传统安全控制必不可少，但仅有这些还不够。AI 系统会带来新的故障模式，需要额外的防护措施。
只允许已批准的数据进入，阻止不必要的敏感数据。 Maven AGI 采用由客户定义、由策略强制执行的允许列表模式。已批准的数据元素（如姓名、电子邮箱、电话号码和账户标识）可在支持工作流需要时使用。社会安全号码、金融账户信息或医疗详情等不必要的高风险敏感数据，会在摄取阶段被识别并脱敏。脱敏发生在调用外部模型、长期存储、写入审计日志或在坐席界面显示之前。
客户数据不用于训练模型。 Maven AGI 不会使用客户数据训练或微调基础模型，也不会聚合或重复使用客户数据来改进模型。
安全性与对抗韧性。 平台能够识别有害内容，并防御 AI 特有的威胁，包括提示词注入、混淆尝试，以及试图窃取敏感数据或篡改系统行为的攻击手段。
有据可依、可追溯的回答。 回答均基于客户批准的知识来源。用户可以查看每条回答所依据的信息，从而减少无依据的输出，并提升可审计性。
内置人工监督。 当不适合自动化处理时，Maven AGI 可根据可配置的信号（如置信度阈值、客户请求或对话风险指标）将对话升级给人工坐席。坐席会获得完整的上下文，客户无需重复说明。
通过独立审计加以验证
强有力的控制措施很重要，而独立验证则进一步巩固信任。
Maven 的安全、隐私和 AI 治理实践均通过第三方审计和认证验证，包括 ISO/IEC 27001:2022（信息安全管理）、SOC 2 Type II（安全性、可用性和保密性控制）、ISO/IEC 27017（云安全控制）、ISO/IEC 27018（云环境中的个人数据保护）、PCI-DSS v4.0 Level 1 AOC、HIPAA/HITECH（可签署 BAA）、ISO/IEC 27701（隐私信息管理）以及 ISO/IEC 42001（AI 管理体系）。
ISO/IEC 42001 独立验证了 Maven 的 AI 系统通过明确的策略、监控和事件管理进行治理，而不是部署之后便放任不管。
受监管企业环境中的安全与治理
认证固然重要，但它只是更大体系中的一部分。
真正衡量成功的标准，是企业能否放心地部署 AI：确信数据受到保护、合规义务得到履行，且 AI 系统在生产环境中的表现可预测、负责任。
如果您正在为企业或受监管行业评估对话式 AI，以下是值得向供应商提出的问题：哪些信息被明确允许进入 AI 系统？不必要的敏感数据在何处、何时被脱敏？客户数据是否被用于训练模型？实际获得了哪些认证？如有需要，系统能否进行本地部署？如何应对提示词注入及其他 AI 特有的攻击？当 AI 升级给人工时，客户是否需要从头再来？
在 Maven AGI，安全与 AI 治理既不是事后补救，也不是营销口号，而是让企业得以采用 AI 的架构基础。
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