课程定位

本课围绕AI治理、安全与风险展开，面向已经试用人工智能工具或考虑扩大应用的管理团队。企业引入工具时需要弄清它在哪些环节提供辅助、可能出现哪些偏差，以及怎样确定责任和后续改进方式。以下围绕课题整理治理讨论的切入点，具体授课内容以实际安排为准。

课程内容与学习重点

从具体任务识别风险与影响对象

可按输入、处理、输出与后续使用划分一项AI任务，逐环节检查信息从哪里来、是否涉及敏感数据、哪些人员会受到结果影响。以文档摘要为例，可以观察遗漏、错误概括和权限误用等不同问题。先明确用途与影响范围，再讨论哪些输出可以直接查看，哪些必须交由人员核对。

建立复核、权限与异常处理的约定

围绕一个已有应用梳理谁能提交数据、谁有权使用输出、谁负责检查与更正。可以为关键节点约定检查标准和反馈渠道，并明确发现严重错误时由谁暂停使用。保留必要的操作记录和问题记录，有助于判断风险来自输入信息、流程设计还是人员对适用范围的理解不同。

用定期反馈检验治理措施

从真实使用中关注人工复核的负担、异常的类型以及现有规则是否可执行。试点期间可以提前设定复盘节点，收集业务人员和使用者反馈，区分偶发错误与反复出现的问题。根据这些观察讨论是否扩大使用或调整边界，使治理措施能够和业务变化同步更新。

适合人群

适合参与AI应用选型、上线或评估的管理者、业务负责人、风险及数据治理岗位。可先梳理一个实际应用的用途、输入、使用人群和复核安排，便于结合课堂主题提出明确问题。

开课与报名咨询

该专题具体开课日期、城市、场地、时长与费用详询。可通过下方表单说明关注的内容和学习需求，确认是否有单模块参课安排以及当期具体事项。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。