《企业AI伦理、安全与治理实战》（0.5天）

《企业AI伦理、安全与治理实战》

主讲：李皖彰老师

【课程背景】

当下，人工智能已深度融入企业研发、运营、营销、风控等全业务流程，成为驱动增长的核心引擎。然而，数据泄露、算法歧视、责任纠纷与治理缺失等风险日益凸显，叠加《数据安全法》《个人信息保护法》等监管政策的持续收紧，企业正面临处罚、声誉受损与业务停滞的巨大压力。合规仅是入场券，可信才是护城河。构建安全、公平、可控的AI能力，正从“成本项”转变为企业的核心“信任资产”，直接决定客户选择、品牌声誉与长期商业成功。本课程摒弃空洞理论，紧扣企业经营痛点与最新监管态势，旨在为企业中高层及关键岗位提供一套可落地、能执行的AI治理实战方案，将风险防御转化为竞争优势。

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】

认知革新：深刻理解 AI 治理是企业战略与品牌信任的核心，而非单纯的技术或法务问题。明晰治理投入的商业回报，建立 “业务负责人是风险第一责任人，高层领导是第一推动力” 的共识。

能力构建：掌握从数据、算法到应用全生命周期的合规风控“组合拳”。学会识别核心风险、运用关键工具，具备搭建与运行内部治理流程的实操能力。

【课程特色】

结合新形势、新常态、新问题，实时更新、灵活实用

以最新法律法规、司法解释、司法裁判权威案例与实践为依托

深入剖析法条及其背后的法律机理，实现理论与实践紧密结合

【课程对象】企业中高层管理者；AI 项目负责人、产品总监；数据、算法、研发团队负责人；法务、合规、风控、内审、公共关系部门负责人及相关核心岗位人员。

【课程时间】0.5天（2-3小时）

【课程大纲】

一、AI时代的数据安全新挑战

1、数据无罪，治理之过

【以案说法】AI时代的数据安全与信息泄露事件

商业视角下的AI风险矩阵

数据、算法、责任三类核心风险对企业业务根基的冲击

监管趋严与市场信任双重压力下的企业生存挑战

2、从“被动合规”到“主动信任”的转型路径

AI合规作为行业入场券的核心要求

将AI治理转化为品牌资产与市场竞争优势的实操逻辑

【研讨】结合A企业初步危机，探讨AI治理的紧迫性与商业价值

小结：期许和实现一个数据治理下企业高质量发展的未来

二、AI场景下的数据安全与隐私保护合规实战

1、核心法规与AI业务的精准映射

《数据安全法》《个人信息保护法》核心条款解读

法规条文转化为企业实操动作的落地方法

2、AI高风险数据场景深度拆解

AI训练数据来源合法性核查要点

人脸等生物识别信息的合规使用边界

数据出境的风险防控与评估流程

【案例剖析】数据源违规事件调查，及违规引发的业务、监管连锁反应

三、算法公平性风险识别与去偏防控

1、算法偏见带来的商业与声誉代价

歧视性决策、信息茧房引发的品牌危机

用户流失、监管处罚、诉讼纠纷的实际风险案例

2、三大高频场景偏见排查方法

招聘AI、风控AI、营销AI的偏见识别关键指标

算法黑箱带来的决策不公问题根源剖析

3、算法去偏实战四步法

训练数据清洗与样本优化

算法公平性审计与模型调试

算法可解释性优化技巧

人工复核与用户申诉机制搭建

【案例剖析】某知名企业AI招聘工具性别歧视案

四、AI应用中的法律责任划分与风险规避

1、AI应用责任主体边界划分

开发者、运营者、平台方三方外部责任切割

企业内部业务、技术、法务、风控部门责任分工

2、典型场景责任归责预判

生成式AI内容侵权责任认定

自动驾驶、智能客服等AI应用事故责任界定

算法滥用、数据违规的责任归属

3、三重法律责任风险与前置防控

行政责任：罚款、整改、停业整顿等处罚规避

民事责任：侵权赔偿、违约责任的防控要点

刑事责任：高危行为警示与法律红线规避

【案例推演】面临多方诉讼与监管问责，模拟责任划分与应急应对思路

五、构建治理体系——从框架到落地的企业AI伦理准则实施

1、企业AI治理最小可行框架（MVF）

不同规模、不同成熟度企业的阶段性治理建设方案

适配企业业务的治理框架搭建逻辑

2、组织与流程保障体系搭建

AI治理委员会核心角色与职责

算法伦理官等关键岗位设置要求

与企业现有风控、合规体系的融合方法

3、核心伦理准则业务落地细则

以人为本、公平、安全、透明、负责五大伦理准则

各业务部门伦理准则执行细化要求

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