/方法
昂塔拉知识系统
企业 AI 如何从数据进入受控执行？
Ontara 的方法不是把模型放在组织之外给出答案，而是让 AI 在企业真实的数据、责任与授权边界内参与运行。
核心说明
企业 AI 的落地需要一条可追溯的运行链：先确定可用事实，再绑定责任和权限，将已批准判断转为工作流，最后用证据验证结果。
01
数据
AI 使用什么企业事实？
数据层定义对象、来源、时间范围、质量状态和可使用边界。未经确认的导入、推断或旧版本资料不能自动升级为经营事实。
- 输入
- 业务数据、文件、规则与现场回传
- 控制
- 来源、范围、时间与质量门
- 输出
- 可供判断的企业事实
- 证据
- 来源记录与质量检查
02
责任
谁负责、谁可以访问、谁可以执行？
责任不是一行备注。它需要关联企业对象、责任部门、岗位、权限、审批条件与升级路径，形成明确的授权边界。
- 输入
- 业务对象、角色和动作
- 控制
- 策略与授权
- 输出
- 可执行责任边界
- 证据
- 权限、审批与责任记录
03
执行
如何从判断进入工作流和现实动作？
被批准的判断被拆为工作包、依赖、责任部门、截止日和验收要求。系统记录状态变化和阻塞，但不将高风险动作静默自动化。
- 输入
- 判断、许可与任务定义
- 控制
- 工作流、依赖与升级规则
- 输出
- 受控执行工作包
- 证据
- 状态回传与交付材料
04
验证
如何证明发生了什么、做了什么、结果如何？
验证将行动、原始证据、结果与复核关联。只有经过证据和人类复核的结论才可以成为下一次判断的企业经验。
- 输入
- 结果、记录与原始证据
- 控制
- 复核门与风险边界
- 输出
- 关闭、补证或复盘
- 证据
- 可追溯的审计链