定义治理
品牌实体、议题、风险和标签有明确范围、例子和版本。
解决方案
AIUC 是理解层，不是数据源，也不是自动决策者
MATRIX 先按项目范围取得媒体、社媒公开内容和 AI 探测结果，再由 AIUC 形成结构化信号，交给工作台研判、任务协同和复测。
质量控制
模型输出需要三道治理
样本抽检
用多对象、反讽、转述、旧信息和专业内容测试。
人工升级
高风险、低置信或争议结果进入责任人复核。
技术评估
用一条记录走查架构
步骤 01
追输入
确认来源、时间、原文或完整回答、授权和项目范围。
01
步骤 02
追理解
查看对象、议题、观点和风险判断的依据。
02
步骤 03
追使用
确认哪些工作视角引用了结果，是否保留上下文。
03
步骤 04
追行动
查看人工确认、任务、签核、复测和历史记录。
04
模型名称、参数规模或标签数量，都不能替代本品牌样本上的可解释验收。
公开说明没有统一准确率承诺；测试集、标签定义和抽检规则应在项目中确认。
职责边界
每一层只承担自己的问题
层级
负责
不自动负责
数据接入
负责
取得并保留项目范围内的原始输入
不自动负责
理解语义或扩大合同外渠道
AIUC
负责
把内容拆成可计算、可检索的信号
不自动负责
替法务、质量或业务作最终判断
工作台
负责
组织证据、比较状态并支持研判
不自动负责
把相关性自动定为因果
执行
负责
承接确认后的任务与复测
不自动负责
绕过审批自动发布外部内容
AIUC 输出
六类信号被多个模块复用
对象归属
识别品牌、产品、竞品、人物与事件关系。
观点情感
保留评价对象、立场、证据句与不确定性。
议题分类
把内容映射到定义清楚的业务主题。
风险线索
提示需要复核的合规、真实性和危机信号。
传播来源
组织作者、媒体、转载、时间与扩散关系。
AI 回答结构
提取提及、推荐、事实、竞品和可见引用。
共享底座
一次理解，多视角使用
统一的价值
同一对象、议题和证据可以被 Monitor、Audience、Topics、Reputation 与 Insights 复用，减少部门口径冲突。
仍需保留差异
媒体、社媒和 AI 的来源、时间、语境和信任机制不同，不能为了统一而压成同一个标签。