定制化设计一站式EAI/iso9001/ISO42001解决方案
技术融合与创新前沿技术融合,推动技术创新发展。
应用场景开发创新应用,解决实际问题。
系统化识别、评估AI全生命周期风险。
规范训练数据采集、存储及使用伦理。
算法透明度
要求决策逻辑可解释性与文档化。
动态监控AI系统性能与偏差修正。
涵盖开发者、用户及受影响群体的权益平衡。
| 培训板块 | 培训目标 | 培训内容 | 培训方式 | 培训时间 |
|---|---|---|---|---|
| 标准框架与战略价值 | 建立对AI治理国际标准的系统性认知 | - 全球AI监管趋势(对比欧盟AI法案、美国AI风险管理框架) - ISO 42001高阶结构解析 - 条款4.0组织环境与6.0策划的行业适配要点 |
主题演讲+政策雷达图绘制 | 第1天 09:00-12:00 |
| AI风险动态治理 | 掌握全生命周期风险评估工具与应急响应机制 | - 算法偏见检测(含NLP视觉模型案例) - 对抗攻击防护方案 - 供应链数据污染风险控制树 - 实时监控仪表盘设计 |
实验室攻防演练+医疗AI事故复盘 | 第1天 13:30-17:30 |
| 伦理合规实施 | 构建符合GDPR/《算法推荐管理规定》的落地体系 | - 可解释性XAI技术实现路径 - 用户知情同意书设计模板 - 第三方数据伦理审计流程 - 跨境数据传输合规方案 |
法律专家对话+金融行业合规沙盘 | 第2天 09:00-12:30 |
| 治理架构与审核认证 | 具备多利益相关方协同治理能力及认证准备技能 | - 伦理委员会运作规程(含医疗伦理冲突案例) - 内部审核检查表开发 - 管理评审输入输出设计 - 认证机构沟通策略 |
角色扮演(模拟董事会质询) | 第2天 14:00-17:00 |
| 行业解决方案工作坊 | 输出符合本企业特点的AI治理路线图 | - 分组诊断现有AI系统差距 - 制定6个月改进计划 - 关键绩效指标(KPI)设定 |
专家辅导+跨组答辩 | 第3天 09:00-12:00 |