《人工智能时代的企业风险与治理》

《人工智能时代的企业风险与治理》

主讲：李皖彰老师

【课程背景】

随着生成式AI、大模型、自动化决策在企业经营、管理、营销、客服、风控、人力资源等场景深度应用，企业正迎来效率提升与模式创新的重大机遇。但AI技术的“黑箱特性”、“数据依赖”、“快速迭代”、“跨界影响”，也带来了数据合规、算法安全、知识产权、伦理声誉、监管处罚、供应链风险等一系列新型风险。传统风控、合规与治理体系已无法完全覆盖AI应用带来的新挑战。企业亟需建立一套适配人工智能时代的风险识别、合规管控与治理框架，实现安全、合规、可控、可追责地使用AI，保障企业稳健发展。

本课程设计者与讲授者李皖彰老师同时具备法学、经济学、商科的知识体系和海外访学经历，16年管理咨询与经营管理实践，服务过多家世界500强企业，了解国内企业的发展阶段与实际需求，作为本届北京市党外高级知识分子联谊会理事，北京市无党派代表人士，李老师用丰富的管理咨询与法律服务实践赋予理论知识生命力，摆脱法律的枯燥难弄，让学员听得进，用得到，入脑也入心。

【课程收益】

系统掌握 AI 时代企业面临的全域风险类型与典型场景

清晰理解全球及中国AI 监管体系与合规底线要求

学会搭建AI 全生命周期治理组织、制度与流程

掌握 AI 风险评估、合规审查、安全管控与应急处置方法

帮助企业降低 AI 应用违规成本、舆情风险与监管处罚概率

【课程特色】

实战导向：不讲空洞 AI 技术，只讲企业落地风险与治理实操

合规聚焦：紧扣国内法律法规与监管要求，守住合规红线

体系完整：从风险识别、合规底线、治理架构到落地工具全覆盖

【课程对象】企业高管、中层管理者、合规/法务/风控/审计人员；信息安全、数据管理、IT 与数字化部门负责人；业务线管理者及希望系统掌握AI风险与治理的从业人员

【课程时间】2天（约12小时）

【课程大纲】

【第一天：AI风险全景与合规底线】

一、人工智能与企业经营变革

1. AI在企业中的典型应用

营销与客服AI、人力资源AI、财务与风控AI、生产运营AI、决策支持AI

2. AI对企业管理与流程的重构影响

组织权责变化、流程自动化、决策模式改变、责任边界重构

3. 传统风控体系在AI时代的局限性

黑箱不可解释、数据依赖强、迭代速度快、风险隐蔽性高、跨界传导

二、AI带来的企业全域风险

1. 法律与合规风险

数据合规风险、算法合规风险、知识产权风险、内容合规风险、监管处罚风险

2. 数据与隐私安全风险

训练数据侵权、数据泄露与窃取、爬虫合规问题、个人信息过度收集与滥用

3. 算法与模型风险

算法偏见与歧视、决策错误与失真、可靠性不足、不可解释性风险

4. 安全与供应链风险

提示词注入、模型投毒、数据污染、第三方AI工具与服务商风险

5. 伦理与声誉风险

不当内容输出、价值观偏差、舆情危机、品牌形象损害

6. 运营与管理风险

责任界定不清、员工滥用AI、成本失控、业务替代与人员冲击风险

三、全球与中国AI监管体系（合规底线）

1. 全球AI监管总体格局与趋势

全球AI监管核心逻辑、主要监管路径与发展方向

2. 欧盟AI监管核心框架

风险分级监管模式、高风险AI系统要求、合规与问责机制

3. 美国及其他主要地区监管要点

算法问责制度、透明度要求、行业专项监管规则

4. 中国AI监管法律与政策体系

生成式AI服务管理相关规定、数据安全法、个人信息保护法、网络安全法

算法备案、安全评估、内容审核相关制度要求

5. 中国AI监管核心义务与红线

安全评估义务、算法备案要求、内容审核机制、数据合规要求

主体责任、运营规范、应急处置与报告义务

6. 企业AI应用高频违规场景与处罚案例

数据来源不合法、内容安全与价值观问题、未履行安全评估与备案

隐私泄露、滥用个人信息、第三方工具管控缺失

7. 企业AI应用必须守住的合规底线

四、AI项目全生命周期风险识别

1. 需求与立项阶段风险

2. 数据采集、清洗、标注与训练风险

3. 模型开发、测试与上线风险

4. 上线运营、监控与迭代优化风险

5. 模型下线、停用与数据退役风险

6. 第三方AI工具与外部模型接入风险

7. 典型业务场景风险清单

客服AI、招聘AI、营销AI、风控AI、办公协同AI

【第二天：AI治理体系建设与落地执行】

五、AI治理顶层设计

1. AI治理的目标与核心原则

安全可控、合规合法、公平公正、可解释、可追责

2. AI治理组织架构搭建

AI治理委员会、业务部门、IT与数据部门、合规法务、风控、审计

3. 治理权责划分

谁来管、管什么、管到什么程度、如何协同

4. 企业AI治理战略与实施路线

六、AI治理制度与流程体系

1. AI管理制度整体框架

AI应用管理办法、数据管理制度、算法安全制度、内容审核制度

2. AI项目全流程管控流程

立项审查、风险评估、合规审核、上线审批、运行监控、审计复盘

3. 第三方AI工具准入与退出机制

供应商审核、安全评估、合同约束、持续监控、退出流程

4. 员工AI使用规范与行为准则

允许范围、禁止行为、保密要求、责任追究

七、AI风险评估与合规审查实务

1. AI风险评估方法与操作步骤

2. 高风险AI系统认定与重点管控

3. 数据合规审查要点

来源合法、授权充分、用途正当、存储安全、跨境合规、脱敏匿名

4. 算法与模型合规审查要点

公平性、准确性、安全性、可解释性、稳定性

5. AI合规审查清单与常用模板

八、AI安全运营与应急管控

1. AI典型安全威胁与防护措施

2. 内容安全审核机制建设

机器审核、规则审核、人工复核、分级处置

3. 运行监控、日志留痕与可追溯要求

4. 应急处置流程

舆情事件、安全漏洞、违规输出、数据泄露、监管问询应对

九、AI审计、问责与持续改进

1. AI审计的目标、范围与方法

2. AI合规审计、安全审计、伦理审计要点

3. 问题整改与闭环管理机制

4. 责任追究与内部问责

5. AI治理成熟度评估与持续优化

十、行业案例与落地路线图

1. 金融、制造、互联网、国企等行业AI治理实践案例

2. 企业AI治理落地常见误区与教训

3. 1个月、3个月、6个月、12个月落地实施路线

课程重点与要点回顾

功在平时，化危为机

知识点回顾与展望