需要回答的管理问题
哪些操作可以自动完成、协助完成或只形成提案？哪些决策必须保留明确的人类授权？
Polarstar 能力详情
在建设前设计授权、控制和异常处理。
把 AI 能做什么与它有权决定什么分开，并明确谁负责、哪些情形必须回到人。
业务难题
治理 AI 带来的改变
FDE 会调查什么
政策、授权委托、法定义务、数据分类、审批阈值、失败模式、控制证据与最终负责人。
哪些内容会变得可计算
工作能力、决策权、人的最终责任、审批、异常路由、访问边界、控制与审计证据。
从模糊问题到责任明确的改变
留下一个可工作的模型，而不是再增加一层评论。
每个项目都会把运营现实连接到可审查模型、获授权操作，以及对真实变化的观测证据。
Polarstar 可以做什么
起草授权矩阵，推演异常路径，并在当前用户权限内准备受治理的变更提案。
客户会获得什么
人类复核规则、决策权、控制设计、升级路径、数据使用边界和验收测试。
怎样保证结论诚实
能力证据永远不等于授权；重要改变必须在指定负责人审查和批准前保持为提案。
交互示例
用业务语言提问，得到结构化工作成果。
这是运行方式示例，不是客户结果或业绩声明。
AI-native FDE 工作模式
对话是交互界面，商业模型才是共享状态。
FDE 可以从问题进入调查和受治理操作，同时不隐藏证据、计算或授权。
- 01
理解意图
澄清业务决策、负责人、边界和成功标准。
- 02
深入现场
只使用获授权的证据、系统、Schema 和流程上下文。
- 03
建模与计算
提出业务对象、追踪依赖并运行确定性计算引擎。
- 04
预览与授权
执行前展示精确变化、限制和所需授权。
- 05
衡量与学习
把运行观测带回原始假设，再决定下一步改变什么。
授权始终显式存在
FDE 继承当前用户身份与权限；完成调查不等于获得批准。
数值始终来自确定性计算
LLM 帮助理解和解释，带版本的公式与约束负责计算结果。
每项结论都可追溯
来源、假设、推断、提案、决定和观测始终保持不同状态。