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自测术语表
AI 治理与风险
AI 治理与风险

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  1. G1 · 数据与模型边界
    1. 数据分类
    2. 模型白名单
  2. G2 · 运营管控
    1. 配额与预算控制
    2. 数据保留:数据到底能留存多久
    3. 事件响应手册
  3. G3 · 法规对应
    1. 核查可能适用的AI规则
  4. G4 · 管理数据处理与服务提供方
    1. 决定业务数据可在哪里处理
    2. 管理供应者访问与审计证据
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  1. G1 · 数据与模型边界
    1. 数据分类
    2. 模型白名单
  2. G2 · 运营管控
    1. 配额与预算控制
    2. 数据保留:数据到底能留存多久
    3. 事件响应手册
  3. G3 · 法规对应
    1. 核查可能适用的AI规则
  4. G4 · 管理数据处理与服务提供方
    1. 决定业务数据可在哪里处理
    2. 管理供应者访问与审计证据
AI 治理与风险/数据与模型边界
G1

数据与模型边界

2 节课 · 6 分钟

预计阅读时间。

为什么这个模块存在

每一个治理项目都从两条边界开始:哪些数据敏感到需要一条规则,以及哪些模型真正被允许接触它。本模块先建立这两条边界,本课程后续内容才有意义。

  1. 1
    数据分类
    3 分钟
    为治理项目真正需要的数据敏感度层级命名——不是一条模糊的'小心处理数据'规则,而是一套组织中任何人在 AI 接触数据之前都能一致适用的分类方法。
  2. 2
    模型白名单
    3 分钟
    用一份明确列出已批准模型和供应商的清单,取代'谁碰巧用哪个 AI 工具就用哪个'的现状——这是继数据分类之后,治理项目需要的第二条边界。
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围绕日常工作的企业 AI 应用实践培训。

Main program
  • Get started and choose the work
  • Build a reusable Skill
  • Connect workflow, knowledge, and tools
  • Deploy and operate an agent
  • Enterprise Training, Consulting, and Implementation
Roles and responsibilities
  • 客户支持 AI 应用
  • 市场营销 AI 应用
  • 面向高管的 AI 战略
  • AI Champion 赋能
  • AI 治理与风险
  • AI 构建者
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