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AI 治理合规清单 v1.0

AI 治理合规清单

把 NIST AI 风险管理框架(AI RMF)、EU AI Act 与 ISO/IEC 42001 的核心要求揉进一张可勾选、可自评的清单,输出组织 AI 治理就绪度与优先加固项。

📋 使用说明
1. 每个条目左侧勾选框=你认为「本项已落地 / 已具备」(快速落地率用);右侧滑块=该项的成熟度自评(1 最弱 → 5 最强)。
2. 六个治理域共 18 项,覆盖从治理架构到数据合规的全链路。
3. 点「计算就绪度」得到总分(1–5)、快速落地率与各域短板;任意短板域即优先加固对象
4. 点「打印 / 导出 PDF」可生成合规自查底稿。
一、治理架构 · Govern
锚定 NIST AI RMF「治理」职能
治理责任归属有明确的 AI 治理责任人 / 委员会,权责写入制度
3
政策与流程有书面的 AI 使用政策、风险分级与审批流程
3
文化与人效建立 AI 素养要求,员工理解风险与责任边界
3
二、风险识别与映射 · Map / Measure
锚定 NIST AI RMF「映射 / 评估」职能
使用场景映射已盘点 AI 使用场景并标注风险等级(含 HR / 招聘等敏感域)
3
影响评估对高风险场景做影响 / 偏见评估并记录
3
第三方与模型风险对模型 / 供应商做安全审查与持续监控
3
三、控制与缓解 · Manage
锚定 NIST AI RMF「管理」职能
人在回路关键决策节点保留人工审核与责任归属
3
安全与稳健对 AI 产出做准确性、偏见与安全审核
3
事件响应有 AI 事故 / 偏差的上报、处置与复盘机制
3
四、透明与可解释
锚定 EU AI Act「透明度」要求
披露与告知在适用场景向用户披露「正在使用 AI」
3
可解释性对关键决策提供可理解的依据说明
3
记录与追溯保留 AI 决策日志,支持审计追溯
3
五、监督与问责
锚定 EU AI Act / ISO 42001 问责要求
合规对齐识别所适用的法规义务并列入合规清单
3
管理体系建立 AI 管理体系(AIMS)或等效制度
3
持续监督有定期审查与独立监督机制(如适用)
3
六、数据与隐私合规
锚定数据治理与隐私保护要求
数据来源合规训练 / 输入数据的获取与使用符合授权与许可
3
隐私保护对个人数据有脱敏、最小化与访问控制
3
偏见与公平对招聘 / 绩效等敏感场景做 fairness 检查
3
AI 治理就绪度

各治理域就绪度

优先加固项

    这个工具在解决什么

    「我们的 AI 用得合规吗」是一个横跨治理、技术、法律与伦理的复杂问题,单看一个标准都会失真。AI 治理合规清单把三个被最广泛引用的治理框架——NIST AI 风险管理框架(AI RMF,2023 年发布)、EU AI Act(Regulation (EU) 2024/1689)、ISO/IEC 42001(2023-12-18 发布,AI 管理体系标准)——揉进一张可勾选、可自评的清单,让你在同一张底稿上看到 AI 治理的全貌,而不是各拿一套语言各自为战。

    如何使用

    为什么有效

    三个框架分别回答治理的不同问题,互为补充:

    任一域成为短板,都会成为合规或安全的瓶颈:治理架构不清晰,再多的控制也是空转;透明与问责缺失,则高风险场景 exposure 陡增。阈值(总分 < 3.0 视为需重点加固)是便于落地的经验切分,应结合所在法域与行业风险等级校准。

    变体

    更新日志

    AIHR 数智引擎 · 资源库「浏览器内即用」系列原型。本清单为合规自查辅助工具,具体合规判定须咨询法律与合规专业人士,并结合所在法域。