治理不是附加功能，而是所有模型請求無法繞過的必經路徑。點擊任一節點，展開該階段的治理能力。
敏感資訊在進入模型前被即時偵測並替換為唯一 Token，保留上下文結構讓模型仍能理解語意；輸出端再做一次二次掃描。
在無法確認安全與授權時，系統選擇拒絕，而不是冒險放行。
AI 權限由組織、部門、角色、使用者與 API Key 共同決定，而非單一登入權限。
即使任一層發生邏輯錯誤，仍有下一層守住資料隔離防線。
查詢時自動套用組織與部門篩選，避免跨租戶與跨部門資料暴露。
每一筆操作與推論的動態授權——不只判斷能否登入，也判斷這一筆是否允許。
資料庫層強制限制資料列存取，並限制關鍵治理紀錄的修改與刪除。
切換請求條件，看 OPA 政策引擎如何即時決定每一筆請求的命運。以下為互動示意，實際政策以 Rego 撰寫並可版本管理。
符合政策，直接放行。
從使用者請求到稽核落盤，TrustAI 在單一信任邊界內完成所有步驟。
您只購買需要的東西。所有模組使用相同的身分、政策與稽核底層。
推論執行引擎。基於 vLLM，相容多種開源模型權重。（TensorRT-LLM 支援規劃中）
OPA 政策引擎。前置政策評估、PII 遮罩（Presidio）、對話全程留痕。
集中式稽核儲存。每筆推論事件留痕、成本追蹤、依角色查詢，決策證據以鏈式雜湊防竄改。（WORM 儲存與第三方可驗證 Merkle root 規劃中）
內建帳號／JWT 驗證與 RBAC 角色管理。AD／Okta／LDAP／SCIM／FIDO2 企業整合規劃中。
集中管理模型端點與版本。（離線市集分發、SHA 驗證規劃中）
自動 PII 洩漏紅隊測試、AI 風險登錄與事件管理。（人在迴路審閱、微調資料收集規劃中）
以專案為單位編列 AI 預算並設定用量上限，每一次呼叫都歸屬到專案、API Key 與使用者。用量寫入只增不改的帳本，可依日期、模型、金鑰與使用者拆解，作為部門分攤與成本控管的依據。
從法遵試點 (Pilot) 到全行核心 (Production)。橫向擴展，垂直保證。
Production 與 Enterprise 為目標規格層級，依實際導入需求規劃與佈建；目前已驗證的基準為 Pilot 單機部署。
治理不只是政策文件。TrustAI 把風險、事件與模型審核變成閘道層的結構化資料——可查詢、可稽核、依組織隔離。
每個 AI 使用情境的結構化風險檔案。
將 AI 風險管理從事後人工追查，提升為即時攔截、自動建案與持續追蹤——從觸發到結案的完整工作流。
上線前模型審核的單一事實來源。
對模型主動執行的紅隊測試。
同時追蹤誰修改了治理設定，以及誰以何種權限使用了哪個模型。稽核資料不是一般操作 Log，而是可用於責任釐清與治理證明的證據鏈。
每個模型與 AI 應用場景（Use Case）都有登記、評估、核准、使用與退場的完整生命週期。
模型名稱、供應商、版本、部署位置、用途與負責人。
風險分級、安全測試結果與適用場景。
指定核准者、記錄核准時間與理由；高風險模型可要求額外審批。
白名單控管、依角色與部門限制存取，保存異動歷程。
停用有風險或不再核准的模型，執行下架管理。