AI 使用不透明

各部门独自接入大模型，多个 API Key 分散在不同系统和人员手中。IT 部门想统计一下全公司的 AI 使用情况，得一个一个人去问。

成本失控

Token消耗分散在多个系统和 Key 中，无法按部门、人员、应用精确归因。有些公司一年AI花了几百万，却说不清花在了哪些业务上、值不值。

合规风险

AI 使用无审计留痕，敏感信息可能通过 AI 调用泄露。监管明确要求"可管可控可审计"——这不是一个"好不好"的问题，而是"不做不合规"的问题。

缺乏统一管控

AI应用各自为战，没有统一的路由、调度和管控手段，无法对模型调用进行策略化管理。

监管信号已经非常明确

《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》（2025.12）

将"有效管理算法模型风险"列入顶层设计

《生成式人工智能服务管理暂行办法》

监管重心从原则性政策转向实际落地应用

《大模型金融应用技术规范》

AI应用需满足数据安全、模型可解释性、审计留痕

总结而言：金融机构使用 AI，必须“可管、可控、可审计”。

K-GOV：金融机构的AI治理操作台

金证股份重磅推出K-GOV金融大模型治理平台，这是国内首个面向金融行业的AI使用治理平台。

依托金证在金融IT领域的深厚积累，K-GOV不做模型训练，不做业务AI应用开发，而是专注解决“AI使用”层面的治理难题，帮助金融机构实现AI应用的“可管、可控、可审计、可优化”。

一句话定位：让IT管理层看清楚谁在用AI、花了多少钱、有什么风险、策略是否有效。

K-GOV七大能力域

覆盖AI治理全链路

用量洞察：谁在用 AI、用了多少——多维度用量分析，治理看板一屏可视

成本治理：花了多少钱——成本精确归因到部门/人员/应用，预算管理有据

主体纳管：AI 账号归属谁——身份映射，将匿名 Key 归到具体的人/部门/应用

风险闭环：有没有违规——规则驱动的风险识别 → 整改指派 → 核销关闭，全程可追溯

智能管控：策略是否有效——路由策略配置、试算、发布、执行记录统一管理

审计增强：满足监管审计——操作日志、策略版本、整改闭环，报告一键导出

AI 策略优化：让AI优化 AI——策略健康度评估 + AI 调参建议 + 四层安全防护

实现治理闭环：底座接入 → 身份归属 → 用量观测 → 策略配置 → 风险识别 → 整改闭环 → 成效报告

上线即见效：客户价值可量化

成本可视

从"不知道花了多少"到"精确到部门/应用"，成本归因覆盖率 >95%

风险可控

从"无审计留痕"到"全程可追溯"，满足监管"可管可控"要求

治理有据

从"拍脑袋管理"到"数据驱动决策"，策略效果量化评估

效率提升

各部门“各自为战”到“统一纳管”，管理效率提升50%+

成本优化

通过策略管理和成本归因，降低 15-30% 的 AI 使用成本

为什么选择 K-GOV？

行业唯一：国内第一个面向金融行业的 AI 使用治理产品，不是通用网关或观测工具

治理闭环：从"看清 → 管控 → 合规 → 优化"的完整链路，不是单点功能

金证背书：金融 IT 头部厂商，100+ 家存量客户关系，深度理解行业合规需求

数据复利：行业策略库、风险规则库、Benchmark 评测集，越用越有价值

全面纳管：纳管AI应用、API Key、组织架构、人员能力、企业AI资产内生