本课程旨在培训企业级AI治理负责人，帮助他们建立与当前AI使用相适应的治理体系。课程基于国际公认的AI治理框架和标准（如中国人工智能法律、美国NIST AI风险管理框架、OECD尽职调查指导、欧盟AI法案、ISO/IEC 42001等），结合实际案例和互动练习，涵盖AI风险识别与评估、治理结构与角色定义、政策流程制定、合规要求等要点。通过工作坊培训，学员将掌握设计和实施企业AI治理的实践方法，能够制定AI使用指导、建立风控流程，并推动组织内部相关责任的分工与协作。
课程概述
本课程介绍企业AI治理的基本概念、框架和最佳实践，侧重于构建可操作的风险管理和决策监督体系。内容涵盖全球主流政策法规（中国、欧盟AI法案等）、行业标准与指南（NIST AI RMF、ISO 42001、OECD指导等），并结合真实案例和角色扮演，使学员能够将理论知识转化为企业内部针对性的具体治理方案。
您会有什么收获？
- 掌握中国及国际AI治理框架、标准和法规合规要求：掌握NIST AI风险管理框架（ GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE）、ISO/IEC 42001人工智能管理体系、OECD负责任AI原则及尽职调查流程等核心内容。掌握中国AI相关法律。了解欧盟AI法案对企业特别是高风险AI系统的风险管理、数据治理、文档要求，以及其他数据保护与行业法规要求。
- 理解AI治理的对象和边界，设计企业AI治理组织与职责：能够区分模型治理、算法治理、数据治理、内容治理、科技伦理、信息安全和一般企业风险管理之间的关系，识别企业在不同AI活动中的角色。学习如何设立AI治理委员会或督导小组，明确董事会、业务部门、法务、IT、合规等在AI项目中的角色与责任，并制定AI战略、风险管理政策和流程。
- 建立企业AI风险分类分级体系并实施AI风险管理：掌握AI风险识别、评估和监控的方法，包括建立AI资产清单、使用风险矩阵、进行影响评估、制定缓解措施、持续监控与报告。能够根据关键因素对AI应用实施风险分级。
- 建立AI全生命周期治理流程：能够把治理要求嵌入：需求提出、项目立项、数据准备、模型选择、供应商采购、开发测试、风险评估、上线审批、运行监控、模型变更、事件处置、停用退出等阶段，进行全生命周期治理管理。
- 管理生成式AI和AI智能体风险：能够针对大模型、RAG知识库、AI客服、内容生成、代码生成和AI智能体等应用设计治理规范。
- 开展AI采购和供应商治理：能够评估AI供应商的模型来源、数据处理、数据跨境、算法备案、服务稳定性、信息安全、知识产权、模型更新、日志留存、分包商和退出安排，并将关键治理要求转化为采购准入条件和合同条款。
- 组织AI事件响应与治理审计：能够建立AI事件分类、内部报告、暂停使用、证据保存、影响评估、用户通知、监管沟通、供应商协同、根因分析和整改复盘机制。
- 制定企业AI治理实施路线图：能够基于企业当前AI应用和管理基础，确定治理优先级，形成分阶段实施计划，而不是一次性建立庞大、僵化且难以执行的制度体系。
谁应当参加这个工作坊？
本课程适合需要参与、负责或推动企业AI治理工作的管理人员，包括：
- 企业AI治理负责人、拟任AI治理官或首席AI治理官；
- 首席信息官、首席数据官、首席风险官及相关职能负责人；
- 法务、合规、风险管理、审计和内控部门管理人员；
- 信息技术、数据管理、网络安全和隐私保护负责人；
- AI产品、数字化转型、创新管理和研发管理负责人；
- 人力资源、采购、供应商管理和业务运营负责人；
- 需要建立AI治理委员会或AI管理体系的企业中高层管理人员；
- 咨询机构、产业园区及行业组织中负责企业AI治理服务的专业人员。
课程不要求学员具备算法开发或编程能力，但应当对企业管理流程、风险管理、数字化项目或AI应用具有基本了解。
课程大纲
- 模块一：企业AI治理的对象、目标与边界
- 从AI风险控制到企业AI治理：企业为什么需要AI治理； AI治理、AI管理、AI合规和AI伦理的区别； AI治理如何支持创新，而不是简单限制AI使用； AI治理失败的典型表现； 企业AI治理官的角色和工作边界； 董事会、高级管理层和业务负责人的治理责任。
- 企业正在治理什么：传统机器学习、生成式AI和AI智能体的治理差异； 模型、应用、数据、流程和人员使用行为； 自研AI、采购AI和员工自行使用AI； 内部使用、面向客户和面向公众的区别； 模型提供者、服务提供者、部署者和使用者； 第三方基础模型是否能够替代企业自身责任。
- 工作坊：企业AI风险热身诊断：识别案例企业中的AI应用； 判断哪些问题属于AI治理； 找出企业当前最容易忽视的风险。
- 模块二：国际AI治理框架与中国监管环境
- 国际AI治理框架：UNESCO人工智能伦理建议； OECD人工智能原则与负责任AI尽职调查； NIST AI RMF的GOVERN、MAP、MEASURE、MANAGE； ISO/IEC 42001人工智能管理体系； 欧盟《人工智能法案》的风险分级结构； 国际框架之间的共同点与差异； 国际框架在中国企业中的合理使用方式。
- 中国AI治理监管体系：网络安全法、数据安全法和个人信息保护法； 算法推荐、深度合成和生成式AI服务监管； 人工智能生成合成内容标识； 数据出境安全评估、标准合同和认证； 科技伦理审查与行业监管； 知识产权、商业秘密和劳动用工风险； 企业内部使用与向境内公众提供服务的适用差异； 如何建立企业法规义务库。
- OECD负责任AI尽职调查：尽职调查六步法（将负责任商业行为嵌入政策；识别评估风险；停止预防缓解；跟踪执行；沟通；救济）。
- 工作坊：AI场景—主体身份—义务映射：判断企业在不同AI场景中的身份； 区分一般内部治理要求与法定义务； 形成初步监管适用判断表。
- 模块三：AI资产清单与企业风险分类分级
- 建立企业AI资产清单：什么应当纳入AI资产清单； 已批准AI与影子AI； 模型、应用、插件、API、知识库和AI智能体； 业务负责人、技术负责人和供应商信息； 使用目的、用户范围和数据范围； 模型版本、部署位置和外部连接； AI资产发现和持续更新机制。
- AI风险识别与分类：法律与合规风险； 个人权益与歧视风险； 数据和隐私风险； 网络安全与模型安全风险； 内容安全和虚假信息风险； 知识产权与商业秘密风险； 准确性、可靠性和业务连续性风险； 第三方供应链风险； 声誉和社会影响风险； AI智能体的权限、行动和失控风险。
- 企业AI风险分级：使用场景与风险等级； 影响对象和影响严重程度； 自动化程度和人工干预； 可逆性、规模和传播范围； 数据敏感程度； 禁止、严格限制、中风险和低风险场景； 企业风险容忍度； 风险等级与审批流程的对应关系。
- 工作坊：建立企业AI资产与风险地图：AI应用与资产清单； AI风险初筛； 企业AI风险矩阵； 需要优先治理的应用排序。
- 模块四：企业AI治理组织与管理体系
- AI治理组织设计：董事会和高级管理层的监督责任； AI治理委员会的组成； AI治理官的职责与权限； 集中式、联邦式和分布式治理模式； 业务、技术、法务、合规、数据、安全、审计和采购的职责； 科技伦理委员会与AI治理委员会的关系； 中小企业如何建立轻量化治理结构。
- AI治理政策体系：企业AI治理原则； 企业AI使用总则； AI风险分类分级制度； AI项目立项和上线管理制度； 员工生成式AI使用规范； 数据和个人信息使用规范； AI供应商管理制度； AI生成内容发布规范； AI事件响应制度； 制度、标准、流程、指南和工具表单的层级关系。
- 职责、授权和问责机制：RACI职责矩阵； 谁提出、谁评估、谁批准、谁承担风险； 风险接受权限； 例外审批机制； 利益冲突和回避； 跨部门争议解决； AI治理绩效和报告机制。
- 工作坊：设计AI治理组织和RACI：AI治理组织架构； AI治理官岗位职责； 治理委员会章程要点； 关键治理活动RACI矩阵。
- 模块五：数据、个人信息与跨境治理
- AI数据治理：训练、微调、RAG、提示词和日志中的数据； 数据来源、合法性和使用权限； 数据质量、代表性和偏差； 数据分类分级； 商业秘密和内部敏感信息； 数据最小化； 保存期限、删除和可追溯性； 合成数据和匿名化的治理边界。
- AI与个人信息保护：AI场景中的个人信息处理活动； 敏感个人信息； 自动化决策和个人权益； 告知、同意和合法处理基础； 个人信息保护影响评估； 用户查询、更正、删除和拒绝自动化决策； 员工、候选人和客户数据的差异； 生物识别、情绪识别和行为分析。
- 境外模型与数据跨境：调用境外模型是否产生数据出境； SaaS、API、日志、Embedding和向量数据库的位置； 境外模型是否保留输入或用于训练； 数据出境安全评估； 个人信息出境标准合同； 个人信息保护认证； 法定豁免和企业内部管理要求； 跨国公司总部访问中国数据； 数据本地化和模型部署选择。
- 工作坊：绘制AI数据流图：数据流与系统边界图； 数据分类； 处理者和接收方识别； 跨境风险判断； 数据控制措施。
- 模块六：AI项目全生命周期治理
- AI项目立项与影响评估：AI是否适合解决该问题； 预期收益与潜在损害； 受影响人群识别； AI影响评估； 数据保护影响评估； 科技伦理审查； 风险缓解措施； 项目是否允许进入开发或采购阶段。
- 开发、测试与验证：模型和基础服务选择； 数据集和知识库验证； 准确性和可靠性测试； 公平性与偏差测试； 安全和对抗性测试； 幻觉和错误输出测试； 提示词注入和数据泄露测试； 人工监督设计； 边界场景和异常场景； 测试证据与上线标准。
- 上线、运行与变更管理：分级审批； 附条件上线和试运行； 人工复核和升级处理； 日志、监控和告警； 模型漂移与性能下降； 基础模型无通知更新； 提示词、知识库和工具变更； 重大变更重新评估； 暂停、回滚和退出机制； 定期复审和持续改进。
- 工作坊：AI项目上线审查：学员使用统一审查表，对一个AI招聘或AI客服项目作出审核决定。
- 模块七：生成式AI、内容治理与AI智能体
- 生成式AI治理：输入信息治理； 输出内容审核； 幻觉和事实错误； 歧视、偏见和不当内容； 医疗、金融、法律等专业建议； 用户误认与透明度； AI生成合成内容显式和隐式标识； AI辅助创作与完全生成的边界； 人工修改后内容的责任； 版权、商标、肖像和商业秘密。
- 员工使用与影子AI：未经批准使用公开大模型； 使用个人账号处理企业事务； 输入客户资料、合同、代码和财务信息； 浏览器插件、会议转录和AI助手； AI输出未经核实直接使用； 企业AI工具白名单； 禁止、限制和允许使用场景； 员工培训和责任确认； 监测与隐私边界。
- AI智能体治理：AI智能体与普通生成式AI的区别； 自主规划和工具调用风险； 身份、权限和最小授权； 数据库、邮件、支付和生产系统连接； 高风险操作的人类确认； 运行预算、时间和调用限制； 状态管理和任务恢复； 智能体行为日志； 停止机制和紧急断开； 多智能体责任边界。
- 工作坊：制定生成式AI使用红黄绿清单：学员在工作坊中制定： 员工AI使用规则； 生成内容发布检查表； AI智能体权限控制清单。
- 模块八：AI供应商、审计与事件响应
- AI采购与供应商治理：供应商主体和产品资质； 基础模型与数据来源； 算法备案和相关合规情况； 输入是否用于训练； 数据存储与跨境； 分包商和二级处理者； 服务稳定性和退出机制； 模型重大更新通知； 安全测试和审计权； 知识产权责任； 事故通知与协助； 合同关键条款。
- AI治理监控与审计：治理KPI与KRI； AI资产登记完整率； 高风险项目审查率； 模型和供应商复审； 用户投诉和异常事件； 人工复核有效性； 内部审计与第三方保证； ISO/IEC 42001管理体系审计思路； 管理层评审； 治理成熟度评估。
- AI事件响应：AI事件的定义和等级； 数据泄露； 歧视和错误自动化决策； 违法或有害内容； 深度伪造和身份冒用； 知识产权争议； 模型异常和越权操作； 供应商重大故障； 发现、报告、隔离、停止和恢复； 证据保全和日志； 用户、管理层和监管沟通； 根因分析和整改复盘。
- 工作坊：AI事件桌面推演：模拟AI客服泄露客户信息并生成错误建议的事件，学员分别承担业务、技术、法务、合规、公关和AI治理官角色，完成事件判断与响应。
- 模块九：企业AI治理体系综合工作坊
- 模拟AI治理委员会：项目负责人陈述业务价值； 技术团队说明系统和数据； 法务与合规提出监管问题； 安全团队提出技术风险； 员工或用户代表说明潜在影响； AI治理官组织风险讨论； 委员会作出正式治理决定； 形成条件、责任人和复审时间。
- 企业AI治理蓝图设计：各组形成一套企业AI治理体系初稿，包括： AI治理目标和基本原则； AI治理组织架构； AI应用和资产清单； 风险分类分级规则； AI项目全生命周期流程； 数据和个人信息管理机制； 生成式AI和智能体管理规则； 供应商治理机制； 事件响应和审计机制； 治理指标和报告机制。
- 分阶段实施路线图：企业当前成熟度判断； 最紧迫风险识别； 首批治理对象； 制度、流程和工具优先级； 30天基础治理任务； 60天重点项目纳管； 90天治理运行与复盘； 中长期能力建设与持续改进。
学习方式和时间
20学时，线上教学（含AI线上实训工作坊）。
证书和考试
完成培训，考核通过，颁发“AI治理官”证书。
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