按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
人工智能正在改变企业生产力，但安全性仍然至关重要。利用人工智能的公司报告完成的项目增加了 126%，生产力提高了 90%，但 78% 的公司在将人工智能与现有系统安全集成方面遇到了困难。该解决方案基于安全的企业级 AI 平台，可自动执行高达 70% 的日常任务，同时保护数据并确保合规性。
数据隐私：AES-256 加密、TLS 1.2+ 和数据驻留控制。 治理：不可变的审计跟踪、合规性认证和集中管理。 集成：检索增强生成 (RAG) 等工具可确保敏感数据受到保护，同时增强工作流程。 - 数据隐私：AES-256 加密、TLS 1.2+ 和数据驻留控制。 - 治理：不可变的审计跟踪、合规认证和集中管理。 - 集成：检索增强生成 (RAG) 等工具可确保敏感数据受到保护，同时增强工作流程。 - 数据隐私：AES-256 加密、TLS 1.2+ 和数据驻留控制。 - 治理：不可变的审计跟踪、合规认证和集中管理。 - 集成：检索增强生成 (RAG) 等工具可确保敏感数据受到保护，同时增强工作流程。
Prompts.ai 提供了一个安全平台，支持超过 35 种大型语言模型、实时成本管理和高级安全功能。它使企业能够将 AI 成本降低高达 98%，同时确保合规性并降低 Shadow AI 等风险。
要点：安全的人工智能采用对于提高生产力和维持信任至关重要。 Prompts.ai 等平台提供了实现这种平衡的工具，为团队提供支持，同时保护关键数据。
企业人工智能安全统计和优势
人工智能平台将强大的安全措施与运营效率相结合，为员工赋能提供了可靠的基础。以下是确保人工智能系统安全有效供企业使用的一些关键功能。
Secure AI platforms prioritize data protection through robust encryption methods. This includes AES‑256 encryption for data at rest and TLS 1.2+ for data in transit, along with constant monitoring to identify and address potential security risks.
One standout feature is the non-training clause, which ensures that an organization’s prompts, responses, and proprietary data remain private and are not used to train foundation models. For example, Microsoft emphasizes its multi-layered encryption and rigorous security measures, stating, "Microsoft uses rigorous physical security, background screening, and a multi-layered encryption strategy to protect the confidentiality and integrity of customer content". Similarly, Google Workspace reassures users, "Your data is not reviewed by humans or used for generative AI model training outside your domain without permission".
数据驻留控制还允许组织决定其数据的存储和处理位置，确保遵守当地法规。高级平台通常包括企业密钥管理 (EKM)，使公司能够管理自己的加密密钥。其他身份管理功能（例如多重身份验证 (MFA)、基于 SAML 的单点登录 (SSO) 和 SCIM）有助于确保只有授权人员才能访问 AI 工具。对于需要遵守 GDPR 和 HIPAA 等法规的组织，提供商应提供数据处理附录 (DPA) 和业务伙伴协议 (BAA) 等协议。
这些措施不仅保护敏感信息，还为有效的企业治理和详细的审计跟踪奠定了基础。
为了满足合规性要求并保持责任，不可变的审计跟踪至关重要。这些日志捕获模型版本、提示、响应和用户元数据等关键详细信息，帮助组织检测安全事件并确保遵守 GDPR、HIPAA 和欧盟人工智能法案等法规。实时监控通过识别异常活动（例如即时注入攻击）进一步增强安全性。
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AWS 规范性指南
“不可变的审计跟踪应该捕获所有提示、响应和系统操作。这为合规性要求和安全事件响应提供了重要的证据。”
许多企业平台已获得合规性认证，OpenAI 的企业合规性 API 等工具允许管理员访问对话和自定义 GPT 交互的详细审核日志。
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JK Krug，Equifax 数字员工体验副总裁
“当我们寻求实施生成式人工智能解决方案时，安全性是我们企业最关键需求的首要因素。在我们的搜索过程中，我们运行了一个平台‘烘烤’，发现 Gemini 满足了我们所有的安全需求。”
集中管理工具进一步使 IT 团队能够监督人工智能的采用、控制成本，并确保这些系统仅部署到批准的组织单位。这些功能共同实现了安全的人工智能实施，同时提高了团队的生产力。
除了安全性之外，与现有系统的顺利集成还可以确保人工智能平台在不中断工作流程的情况下增强工作流程。安全的人工智能平台旨在在企业环境中无缝工作，同时保持严格的安全控制。检索增强生成 (RAG) 等技术允许人工智能系统从内部知识库检索相关数据，而无需将该信息永久存储或集成到模型中，从而确保敏感数据受到保护。
访问控制列表 (ACL) 镜像可确保 AI 工具仅显示特定用户授权的结果，从而进一步保护数据。 Slack 在其工程原则中体现了这一承诺，指出“客户数据是神圣不可侵犯的”。
企业级人工智能平台还在安全、隔离的环境中运行，以保护敏感信息。液化空气集团数字和 IT 首席技术官 Jeremy Gibbons 强调了这一优势：
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Jeremy Gibbons，液化空气集团数字和 IT 首席技术官
“Gemini 处于一个非常独特的位置，能够安全地访问我们的所有文档，同时保持我们使用 Workspace 十多年来建立的安全态势。”
Frameworks like Google’s Agent2Agent (A2A) Protocol enhance system resilience by enabling AI agents to communicate using structured intents instead of fragile API integrations. Organizations can further strengthen security by adopting a least-privilege approach, granting users access to sensitive data only for the duration of specific tasks. Identity governance tools that automatically revoke access for inactive or orphaned accounts also help minimize risk.
这些功能确保安全的人工智能平台不仅可以保护敏感数据，还可以有效集成到企业系统中，使团队能够更高效、更安全地工作。
Prompts.ai 将强大的数据隐私措施与无缝人工智能编排和成本效率相结合，将企业安全提升到一个新的水平。该平台支持超过 35 种大型语言模型（包括 GPT-5、Claude、LLaMA、Gemini、Grok-4、Flux Pro 和 Kling），提供单一、安全的界面。这种统一的系统消除了对冗余工具的需求，降低了隐性成本，并简化了模型选择，同时确保了集中管理。
Prompts.ai’s platform is designed with an agnostic architecture that integrates smoothly with existing systems. Acting as a centralized control hub, it ensures consistent management across all applications, safeguarding AI operations at every level - from employee tools to custom-built applications and AI code assistants.
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“保护企业内部的人工智能环境确实具有挑战性。Prompt Security 针对员工、开发人员和应用程序的方法是全面且包容的。” - Shawn Bower，《纽约时报》首席信息安全官
该平台建立在强大的安全原则之上，并通过先进的编排功能对其进行增强。一个关键功能是 MCP 网关，它提供人工智能任务的实时机器级可见性，确保自主代理的安全管理。
Prompts.ai doesn’t just secure AI - it makes it cost-effective. With transparent token-level tracking and pay-as-you-go TOKN credits, organizations can turn AI expenses into measurable investments, achieving savings of up to 98% on AI tooling.
The platform’s real-time FinOps dashboards give IT leaders instant insights into spending patterns across teams and models. This level of visibility enables businesses to connect AI expenses directly to specific outcomes, transforming AI from a financial uncertainty into a clear, ROI-driven asset.
Prompts.ai 建立在确定性安全模型和高级护栏的基础上，确保交互仅限于其预期用例，同时自动编辑敏感信息。状态保护系统可以检测并缓解多轮威胁，这是针对在扩展对话中传播恶意提示的攻击者的关键防御措施。
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“Prompt Security 的全面 GenAI 安全平台使我们能够以业务速度进行创新，同时确保我们符合行业法规并保护客户数据，让我们高枕无忧。” - Richard Moore，10x Banking 安全总监
该平台还具有 Shadow AI 可观察性，可立即识别组织内未经授权的 AI 工具。精细的治理控制允许管理员在部门和用户级别设置详细的策略，而全面的审计跟踪则提供每次交互的清晰记录。对于具有严格数据驻留规则的组织，Prompts.ai 提供灵活的部署选项，包括基于云的 SaaS 模型或自托管的本地解决方案。
Rolling out secure AI software across teams involves more than just technology - it’s a blend of thoughtful planning, effective training, and adaptable workflows. Organizations that approach this as a strategic initiative rather than a simple software installation often experience faster adoption, fewer security issues, and measurable boosts in productivity. The goal is to strike the right balance between speed and safety, ensuring every team member understands both the capabilities and the limitations of AI tools.
The first month is critical for setting a strong foundation. Begin by creating an LLM Registry to catalog all AI endpoints - whether they’re hosted in the cloud, on-premises, or at the edge. Assign clear responsibilities to DevOps leaders, security managers, and executive sponsors to avoid fragmented security and ensure accountability from day one.
接下来，起草人工智能治理章程，这是一份概述目标、权力和预算的简明文件。这有助于建立跨部门的信任，同时保持一致性。将此与零信任访问控制配对，通过内部网关验证每个 AI 交互，在授予访问权限之前检查 JWT、范围和设备状态。
培训应强调实用的安全措施。教导员工避免在人工智能提示中输入敏感的个人或公司数据，并验证人工智能生成的输出的准确性。通过中间件实施自动化数据处理策略，在 PII 等敏感信息到达 AI 模型之前实时对其进行清理和屏蔽。进行治理演习和事件响应演习 - 一些组织已将违规遏制时间从数小时缩短至仅 30 分钟。
像这样的全面的入职流程为有效扩展人工智能工作流程奠定了基础。
入职完成后，下一步就是标准化工作流程，以实现安全的跨职能协作。 78% 的企业表示，代理人工智能极大地改变了他们的运营方式，66% 的领导者强调了可衡量的生产力提升。关键在于从互不相关的工具转变为连接 IT、人力资源和财务系统的统一编排平台。
Prompts.ai 通过多智能体协作促进这一转变，其中专门的人工智能智能体（每个智能体处理推理、感知或系统操作等特定任务）共同努力实现复杂的目标。使用会话控制来监控来自非托管设备的 AI 应用程序流量，在检测到风险时添加更严格的限制。应用敏感度标签，确保人工智能生成的内容继承原始数据的保护，从而保护敏感信息。
为了维持监督，请部署数据安全状况管理 (DSPM) 工具。这些工具有助于识别有风险的人工智能使用、过度分享事件以及敏感度标签或 DLP 政策中的漏洞。对于全球运营，实施主权人工智能控制，以确保数据处理保留在美国或欧盟等特定区域内，以遵守当地法规。
扩展工作流程后，根据特定业务需求定制人工智能交互可确保合规性并提高价值。通用人工智能工具通常无法满足企业需求。然而，自定义工作流程可以让组织将人工智能功能与其独特的挑战结合起来，同时遵守法规。四阶段生命周期——识别风险、衡量其影响、应用技术控制和保持准备状态——提供了一种结构化方法。
结合元提示来指导人工智能行为并设定反映组织期望的界限。需要对人工智能输出进行人工监督，以确保质量和合规性。部署分层内容过滤来检测和阻止恶意活动，例如提示注入、越狱尝试或有害内容的生成。
使用接地技术将提示链接到可信数据源（例如内部文件或公共网络），以最大限度地减少幻觉。通过限制输入和输出的长度并采用即时工程来强制执行特定格式来构建输入和输出，从而降低不良或开放式响应的风险。对于更复杂的任务，利用人工智能协调器来协调专门的代理，将角色分配给最合适的模型。
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“Gemini 不会改变我们对 Workspace 数据的信任方式。Gemini 不会根据我们的数据训练模型，而且功能一发布就可以为企业做好准备。” - Tyler Predale，Flashpoint IT 系统总监
金融服务等受监管行业的组织通过将自动合规报告与严格的数据驻留控制相结合，在六个月内实现了零政策违规。对于零售人工智能应用程序，代币预算上限和确定性输出设置使运营成本保持在每月 2,000 美元以下。透明的人工智能使用、正确的引用以及针对敏感查询的预定义响应是维持合规性和建立信任的关键。
如果没有适当的监督，人工智能的支出可能会迅速失控。 Prompts.ai 通过实时 FinOps AI 代理解决了这个问题，这些代理可以自动处理云成本诊断、检测异常并调整预算。利益相关者可以简单地提出诸如“为什么这个月我的成本增加了？”之类的问题，而不是依赖分散的仪表板。并在几秒钟内获得详细答案。这些智能代理还设置自主护栏来监控支出，从而消除了昂贵的每个席位订阅的需要。得益于即用即付的 TOKN 积分，组织只需为实际使用的内容付费，与传统许可模式相比，人工智能软件成本可削减高达 98%。这种成本效率为更好的团队协作和更智能的资源分配创造了机会。
Prompts.ai 通过轻松地与现有工具集成并实现实时用户反馈来加强跨团队的协作。其与法学硕士无关的设计确保与任何技术堆栈的兼容性，使团队更容易适应和发展。结果不言而喻：
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“Prompts.ai 平台的集成使我们能够向员工提供有关 GenAI 使用情况的即时反馈，从而显着减少指导用户所需的时间和精力。” - Sharon Schwartzman，Upstream 首席信息安全官
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“我发现 Prompts.ai 减少 LLM 应用程序攻击面的方法非常强大、实时，提供了检测到的威胁的真实可见性，同时提供了缓解威胁的实用方法，所有这些都对团队生产力的影响最小。” - Dan Klein，埃森哲实验室网络安全创新研发总监
Prompts.ai 通过加强道德合规性和降低组织风险，超越了节省成本和协作的范畴。影子人工智能（员工使用未经批准的工具）对企业安全构成重大威胁。研究表明，35% 的员工自掏腰包购买生成式 AI 工具，通常会绕过公司安全协议，其中 15% 的员工每月花费 50 美元或更多。 Prompts.ai 提供对此类未经批准的工具使用情况的关键可见性，确保人工智能的采用受控且合规。
平台通过提示或人工智能代码助手自动检测并防止敏感数据、知识产权和秘密的泄露。它还可以减轻法学硕士产生的有毒或有偏见的输出带来的风险，从而维护组织的完整性。
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“Prompts.ai 全面的 GenAI 安全平台使我们能够以业务速度进行创新，同时确保我们符合行业法规并保护客户数据，让我们高枕无忧。” - Richard Moore，10x Banking 安全总监
For organizations like St. Joseph's Healthcare Hamilton, Prompts.ai has been pivotal in their AI adoption strategy. The platform helps them maintain strict data privacy and governance standards, which are critical in medical environments. With 74% of companies reporting a lack of AI expertise among senior leadership, Prompts.ai’s built-in compliance tools and risk assessment scoring make it easier for organizations to establish effective ethical AI governance without requiring advanced technical knowledge.
AI is evolving from simple "copilot" tools to fully autonomous agents capable of managing complex, multi-step workflows. By 2028, it’s expected that 1.3 billion AI agents will be deployed, enabling smoother collaboration across departments. This transformation is reshaping how businesses operate.
然而，这个新时代的成功需要的不仅仅是先进的人工智能模型。许多公司计划在未来三年内加大人工智能投资，面临的挑战在于如何平衡创新与安全。主权人工智能控制现在发挥着关键作用，使组织能够决定在何处处理数据，确保遵守法规。未来将属于将治理无缝集成到工作流程中的平台，而不是将其视为事后的想法。这种方法使领导者能够将尖端的人工智能功能与强大的监督和控制结合起来。
随着这些趋势的发展，IT 和创新领导者必须优先考虑将成本效率与严格安全措施相结合的平台。安全性不再与生产力分离——它们现在齐头并进。 Prompts.ai 通过提供跨 35 个以上法学硕士的统一治理、实时 FinOps 功能和灵活的即用即付 TOKN 积分来体现这种方法。这种创新与控制的整合已经带来了可衡量的成果，78% 的企业报告代理人工智能带来了运营改进，66% 的企业体验到了显着的生产力提升。
The choice for IT leaders is clear: platforms that provide complete visibility into AI operations, enforce strict access controls, and maintain detailed audit trails are essential. The stakes are high - 80% of business leaders cite data leaks through AI as a major concern, and more than half of successful AI-related attacks through 2029 are predicted to exploit access control weaknesses. Opting for a security-first platform like Prompts.ai is not just about safeguarding data; it’s a strategic move to unlock workforce potential while maintaining trust and confidence in AI-driven operations.
Prompts.ai 非常重视保护数据隐私和安全，在其 AI 工作流程平台中嵌入全面的保护措施。数据在存储和传输过程中均进行加密，并且通过基于角色的权限严格管理访问，确保只有授权人员才能与敏感信息进行交互。自动 PII 编辑等附加功能可在个人身份信息到达人工智能模型之前将其删除，而防篡改审核日志则安全地记录所有活动，以实现透明度和审查。
该平台遵守严格的合规标准，包括 SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR 和 AIRTP+ AI 安全凭证。这使得它非常适合管理医疗保健、金融和国际数据集。实时监控和全面的审计日志进一步帮助组织满足监管要求，同时快速解决任何违规行为。
这些强有力的措施使 Prompts.ai 能够提供安全且合规的 AI 平台，使您的团队能够高效工作，而不会影响数据保护。
将人工智能集成到现有系统中会带来一系列安全障碍。一项关键挑战在于保护人工智能模型本身。这些模型可能会受到数据中毒的影响，即训练数据被故意操纵；对抗性攻击，其中涉及提供欺骗性输入来误导模型；模型反演，一种用于从模型中提取敏感信息的技术。这些风险强调需要优先保护人工智能模型的完整性和机密性。
Data privacy presents another significant concern. AI often depends on large-scale data sharing, which increases the chances of accidental exposure or data leaks, particularly when using third-party or cloud-hosted tools. Handling sensitive information securely and ensuring compliance with privacy regulations is not just advisable - it’s essential.
此外，API、插件和编排层等集成点可能会引入未经授权的访问或错误配置的系统等漏洞。为了降低这些风险，企业应该采用安全设计实践，并在整个人工智能工作流程中建立强大的安全协议。
Prompts.ai 通过提供无缝集成超过 35 种高级语言模型的安全统一平台，帮助企业降低成本。借助内置加密和基于角色的访问控制，它可以最大限度地降低昂贵的数据泄露风险，同时无需订阅多个人工智能软件。
通过将所有工具整合到一个简化的系统中，公司可以降低许可费用、简化工作流程并提高运营效率，同时维护顶级数据隐私和安全标准。
