结合南大通用GBase（gbasedatabase）数据库在Data+AI To B场景的实践经验，总结以下常见风险与应对策略：
风险1：数据安全出问题
策略： GBase数据库的国密认证+等保四级+细粒度安全防护，从加密到脱敏到审计，实现全流程管控。定期合规审计，区块链防篡改技术也已集成，确保数据安全。
风险2：技术做出来了，业务不用
策略： 让业务人员从试点阶段就参与其中。GBase数据库的可视化界面和低代码能力，降低业务人员的使用门槛。配合专项培训，消除“用不起来”的顾虑。
风险3：投入产出算不清账
策略： 选择场景时即明确量化指标。GBase数据库的高性能与低成本特性，优化资源配置。定期复盘，确保投入产出可衡量、可见效。
风险4：复制一个场景，开发一次
策略： 标准化模板+平台化赋能。GBase数据库的分布式架构和数据共享能力，支持技术方案和业务流程批量复用，避免重复开发。
风险5：技术迭代跟不上
策略： GBase数据库持续跟踪AI和数据库技术前沿，向量数据库、DB-GPT等新能力将逐步融入产品。业务运行在GBase数据库上，即意味着始终处于技术迭代的前沿。
Data+AI在ToB领域的落地，从来不是“技术是否先进”的单向问题，而是“能否真正解决业务问题”的系统工程。它需要数据、技术、业务、组织四方协同，需要一个坚实可靠的数据底座稳稳托住。南大通用GBase（gbasedatabase）数据库持续迭代升级，深度融合AI技术，成为企业Data+AI落地的核心引擎，助力企业用户降本增效、创新业务模式、构建核心竞争力，推动新质生产力发展。
