Trust & Governance
我们会先公开 AI 用到哪里、哪些步骤仍由人来确认。
STAR-T 不把 AI 说成“自动帮你做完一切”的黑箱。我们会先定义数据范围、审批点、日志与权限，再设计自动化流程。
通用服务原则
先回答 B2B 客户最在意的高风险问题。
对 B2B 客户来说，信任不是附属项。下面五条原则会被统一应用到我们的服务设计中。
数据范围
只使用完成流程所需的最少信息，并提前说明什么会进入系统、什么会被保存。
AI 使用边界
把摘要、推荐、草稿生成等 AI 负责的步骤与人工最终判断分开。
人工审批点
对外发送、客户响应、最终提交、费用相关操作默认保留人工审核。
日志与可审计性
我们优先保证运营者能追踪输入、建议结果，以及失败时流程停在哪一步。
权限与访问控制
区分运营、审核和管理员职责，避免对内部数据开放过宽权限。
项目开始前会先固定的标准
- •哪些数据可以进入流程
- •哪些输出绝不能在未审核前对外发送
- •失败时流程停在哪里、由谁确认
- •运营者排查问题时需要看到哪些日志
设计原则
先看运营可行性
如果不能长期维护，再好的演示也不够。
先看审批结构
在错误成本高的环节，人要保留控制权。
推荐必须可解释
评分、排序和建议都应该让运营者看得懂。
同时公开失败条件
不仅说明什么时候有效，也说明什么时候不该交给自动化。
常见问题
客户数据会自动被用来训练 AI 模型吗？
不会。我们不会默认超出约定范围的自动复用，数据用途会在项目开始前明确约定。
流程可以完全自动化吗？
部分步骤可以，但像客户响应、正式提交和费用相关环节，默认仍保留人工审批。
如果出问题，后续能追溯吗？
这是设计前提之一。输入、推荐、审批与异常处理都应当能被运营者复盘。