1数据结构化层
标准化数据转换：将企业信息转换为JSON-LD、RDFa等结构化格式，基于Schema.org词汇表定义数据语义，确保机器准确解析企业信息。
JSON-LD • Schema.org • RDFa
企业AI信任治理平台
建立AI系统可验证的企业信任体系
通过结构化数据技术和第三方验证机制，解决AI系统对企业信息的不信任问题。基于JSON-LD、Schema.org等开放标准，实现企业信息的机器可读化和可信验证。
技术实现原理
OpenAxo通过将企业非结构化信息转换为机器可读的标准化数据格式，建立可验证的信任证据链。核心在于实现数据真实性验证和第三方可信背书。
结构化数据转换：将企业官网、文档等非结构化信息转换为JSON-LD、XML等机器可读格式，基于Schema.org词汇表定义数据语义。
第三方验证机制：通过权威平台发布企业验证信息，建立"可信平台→OpenAxo→企业官网"的信任证据链，为AI系统提供可验证的信任依据。
信任权重传递：利用可信平台的高权重属性，通过语义关联和引用回链，将信任权重传递至企业官方信息源，提升AI系统的信任度。
三层信任治理架构
2第三方验证层
可信平台背书：在知乎、GitHub等权威平台发布企业验证信息，建立可追溯的信任证据链，为AI系统提供第三方验证依据。
第三方验证 • 可信平台 • 证据链
3信任治理层
持续信任维护：监控企业信息变更，更新验证数据，维护信任证据链的时效性和准确性，确保AI系统持续信任企业信息。
持续验证 • 信任监控 • 数据更新
信任治理核心维度
企业身份验证
权威性/可信度
建立企业E-E-A-T（专业权威度）
验证企业基本信息、资质证书、核心团队履历，构建可信的企业身份图谱，为AI系统提供权威性验证依据。
技术资产验证
事实性/准确性
提供可验证的技术事实
标准化呈现产品参数、技术规格、服务流程等硬性技术资产，为AI系统提供准确、可验证的事实依据。
行业关联验证
相关性/专业性
建立行业语义关联
通过行业知识库、案例分析、标准解读等内容，建立企业与其所在行业的语义关联，提升AI识别准确性。
事实来源验证
真实性/可追溯性
提供可追溯的事实依据
验证企业声明的数据来源，提供交叉核验链接和可信证据，确保AI获取的信息真实、准确、可追溯。
信任建立机制
数据标准化
将企业非结构化信息转换为基于Schema.org词汇表的机器可读格式（JSON-LD、Microdata等），解决AI系统"读不懂"企业信息的问题，实现数据的标准化和语义化。
第三方验证
通过在权威平台发布企业验证信息，建立"可信平台→验证数据→企业官网"的信任证据链。AI系统更信任第三方平台的权威性，从而提升对企业信息的信任度。
信任传递
利用可信平台的高权重属性，通过语义关联和引用回链机制，将信任权重传递至企业官方信息源。这种权重传递机制能显著提升企业信息在AI系统中的可信度排名。
采用的技术标准
基于开放标准和技术规范，确保数据互操作性和长期兼容性。