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人工智能风险管理：保障AI系统的全面指南
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原文英文，约2000词，阅读约需7分钟。
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内容提要
企业在应用人工智能技术时面临网络安全、隐私和合规性等风险管理挑战。AI系统的复杂性和快速发展使风险管理更加困难。有效的风险管理策略应覆盖整个AI生命周期，确保数据质量和合规性，并促进部门间协作。
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关键要点
- 企业在应用人工智能技术时面临网络安全、隐私和合规性等风险管理挑战。
- AI系统的复杂性和快速发展使风险管理更加困难。
- 有效的风险管理策略应覆盖整个AI生命周期，确保数据质量和合规性。
- AI风险可分为四种主要类型：安全风险、操作风险、合规和伦理风险、数据风险。
- AI治理框架应包括确保负责任的AI开发和部署的政策、程序和控制措施。
- 数据治理对于确保数据质量、一致性和合规性至关重要。
- AI技术可以显著增强组织的风险管理能力，通过识别潜在风险和进行定期评估。
- 实施有效的AI风险管理实践需要理解AI系统的组成部分和相关风险。
- 30%规则强调组织应将约30%的AI风险管理努力用于AI系统部署后的持续监控和评估。
- 有效的治理和监督确保高质量的数据，进而支持AI的成功应用。
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