ISO∕IEC 42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之15：“9绩效评价”解读和应用指导材料（雷泽佳编制-2024A0）

ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之15“9绩效评价”解读和应用指导材料ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之15“9绩效评价”解读和应用指导材料ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》9绩效评价9.1监视、测量、分析和评价组织应确定：——需要监视和测量什么；——需要用什么方法进行监视、测量、分析和评价，以确保结果有效；——何时实施监视和测量；——何时对监视和测量的结果进行分析和评价。成文信息应作为结果证据可获取。组织应评价人工智能管理体系的绩效和有效性。9绩效评价9.1监视、测量、分析和评价监视、测量、分析和评价有关的术语绩效：可测量的结果。绩效的定义：可测量的结果。这一定义明确了绩效是可量化或可评估的结果，是评价组织活动、过程、产品或服务效果的重要指标；绩效的特性：定量与定性结果：绩效可能涉及定量的结果（如具体的数值或百分比），也可能涉及定性的结果（如客户反馈或满意度）；多维度相关性：绩效可能与组织的各种活动、过程、产品、服务、体系或组织整体的管理有关，是一个多维度的评价指标。绩效在人工智能管理体系中的应用；人工智能系统绩效：绩效既指使用人工智能系统取得的结果，这包括人工智能系统在实际应用中的效能、效率以及达到预期目标的情况；管理体系绩效：绩效也指与人工智能管理体系相关的结果，这涵盖了管理体系的有效性、持续改进的效果以及对人工智能系统管理和使用过程的监控结果。绩效监视与测量的重要性：绩效的监视、测量、分析和评价是人工智能管理体系中不可或缺的一部分。通过持续监视和测量绩效，组织可以了解人工智能系统的运行情况，评估管理体系的有效性，并根据评估结果进行必要的调整和改进。这对于确保人工智能系统的稳定运行、优化资源配置、提升组织的竞争力具有重要意义。测量：确定数值的过程。测量的定义；测量是一个过程，这个过程的目标是得出一个或多个具体的数值；这些数值通常是对某种特性、性能、状态或结果的量化表达，它涉及对各种指标、性能参数、风险等进行量化和赋值的过程。测量的重要性；在人工智能管理体系中，测量是评估、监控和改进人工智能系统性能的基础；通过测量获得的数值数据，组织可以客观地了解人工智能系统的运行状态、效率和效果。测量的应用范围。测量可以应用于人工智能系统的各个方面，如模型的准确性、处理速度、资源消耗等；它还涉及对管理体系自身性能的测量，如流程效率、风险控制效果等。监视：确定体系、过程或活动的状态。监视的目的：监视的主要目的是确定人工智能管理体系、过程或活动的状态，以确保它们按照既定的标准、目标和期望进行；监视的范围：监视的范围包括整个组织范围内的人工智能管理体系，以及与之相关的过程和活动。这涵盖了从人工智能系统的开发、部署、使用到持续改进的整个生命周期；监视的重要性：由于人工智能系统可能会持续学习和改变其行为，监视对于确保系统持续可靠、透明和公平地运行至关重要。通过持续监视，组织可以及时发现潜在的问题，并采取必要的措施进行纠正；监视的内容：监视的内容可能包括但不限于系统的性能、数据质量、安全性、公平性、透明度以及整个生命周期的质量。此外，还需要监视供方、合作伙伴和第三方提供或开发人工智能系统的活动，以确保它们符合组织的标准和期望；确定状态的方法：确定状态可能需要进行检查、监督或严格观察。这包括了对体系、过程或活动的各个方面进行观察和评估，以确保它们按照预期运行并达到设定的标准或要求。监视、测量、分析和评价的策划；组织应确定监视和测量的内容；组织应明确哪些是需要监视和测量的关键领域或要素，这些可能包括人工智能系统的性能、准确性、安全性、合规性、用户满意度等方面。人工智能系统性能监视：组织需要监视人工智能系统的性能，确保其按照预期运行并提供准确结果。这可能涉及系统的响应时间、处理速度、预测准确性等指标；准确性验证：对于依赖人工智能系统做出决策或提供服务的组织，确保系统输出结果的准确性至关重要。组织应定期验证系统准确性，以评估系统性能并识别潜在的改进领域；安全性评估：由于人工智能系统可能涉及敏感数据或影响关键业务决策，因此组织需要对其安全性进行持续评估。这包括识别潜在的安全漏洞、实施适当的防护措施以及监控未经授权的访问或修改尝试。合规性检查：随着数据保护法规的不断发展和完善，组织需要确保其人工智能系统的运行符合相关法规要求。这可能涉及用户隐私、数据保护、算法公平性等方面的合规性检查；用户满意度监测：人工智能系统的最终目的是为用户提供有价值的服务或支持决策过程。因此，组织应定期监测用户满意度，以了解系统是否满足用户期望，并根据反馈进行必要的调整和改进。确定监视和测量的方法：制定适当的监视和测量方法：组织应依据其人工智能管理体系的特点和需求，制定合适的监视和测量方法。这些方法应确保能够准确、有效地收集和分析所需的数据，从而支持对人工智能系统性能、合规性和风险等方面的持续监视和评估；典型监视和测量方法的示例：虽然文档中没有直接列出典型的监视和测量方法，但根据人工智能系统的特性和管理需求，可能的示例包括：性能监控工具、日志分析工具、风险评估框架、审计流程等。这些方法和工具可以帮助组织实时跟踪人工智能系统的运行状态，分析潜在的风险和问题，并基于分析结果制定改进措施；使用特定的工具、技术或流程：为实现上述目标，组织可能需要采用特定的工具、技术或流程来收集、处理和分析数据。这些工具和技术可以是专门用于监视人工智能系统性能和行为的软件、硬件或云服务，也可以是通用的数据分析工具或方法。同时，组织也可能需要设计或实施一套流程，确保数据收集、处理和分析的连贯性和一致性。确定监视和测量的实施时机（时间）：实施时机：组织需要明确何时进行监视和测量活动。这不仅仅是一个固定的时间点，而可能基于一系列灵活的考虑因素，如预定的时间表、特定事件的触发，或是其他设定的标准；预定时间表：组织可能设定了周期性的监视和测量时间表，如每日、每周、每月或年度的检查，以确保人工智能系统的持续性能和稳定性；事件触发：除了预定的时间表外，某些特定事件或条件的发生也可能触发监视和测量活动。例如，当系统出现故障、性能下降或发生安全事件时，组织可能需要立即进行监视和测量以评估系统状态；其他标准：除了预定时间表和事件触发外，组织还可以根据其他标准确定监视和测量的实施时机。这可能包括业务需求、法规要求、客户反馈等，以确保在关键时刻获得关键数据。确定分析和评价监视和测量结果的时机（时间）：分析评价时机的规定：组织应明确规定对监视和测量结果进行分析和评价的时机；定期分析和评价：这可能包括定期（如每季度、每年）审查监视和测量得到的数据，以识别长期趋势或模式；即时分析和评价：在特定事件或情况下，组织也需要进行即时分析和评价，如系统故障、用户反馈异常或性能下降时，以便迅速识别问题并采取相应措施；识别趋势和问题：通过定期和即时的分析和评价，组织可以识别出潜在的趋势、问题或改进机会，这有助于组织持续改进其人工智能管理体系。监视、测量、分析和评价成文信息应作为结果证据可获取。保留监视、测量、分析和评价的成文信息：所有与监视、测量、分析和评价活动相关的成文信息都应被妥善保留，这些信息是管理体系有效运行的证据，也是进行内部审核和管理评审的重要依据；确保信息的可获取性：成文信息应易于获取，以便在需要时能够快速查阅和使用，支持管理体系的持续改进和优化。组织应评价人工智能管理体系的绩效和有效性。绩效与有效性评价的重要性；绩效和有效性评价是组织在人工智能管理体系中不可或缺的环节；通过评价，组织可以了解人工智能管理体系的运作情况，识别潜在问题，并采取相应的改进措施。评价的具体内容；组织应评价人工智能管理体系的绩效，这涉及对人工智能系统使用结果的量化或定性评估；组织应评价人工智能管理体系的有效性，即完成策划的活动和实现策划的结果的程度。评价的目的：评价的目的是确保人工智能管理体系能够满足组织的目标和需求，并持续改进以适应不断变化的人工智能技术和应用场景；评价的方法；组织可以采用适当的监视、测量、分析和评价方法，如定期审计、绩效评估工具、数据分析等；评价结果的运用：组织应根据评价结果制定相应的改进措施，以提高人工智能管理体系的绩效和有效性；评价结果也可以作为组织决策的重要依据，帮助组织优化人工智能技术的使用和管理。ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》9.2内部审核9.2.1总则组织应按计划的时间间隔进行内部审核，以提供人工智能管理体系是否：a）符合：1）组织自身对人工智能管理体系的要求；2）本文件的要求；b）有效地实施和保持。9.2.2内部审核程序组织应策划、建立、实施和保持审核方案，包括审核频率、方法、职责、策划要求和报告。在制定内部审核方案时，组织应考虑相关过程的重要性和以往审核的结果。组织应：a）确定每次审核的审核目标、准则和范围；b）选择审核员并实施审核，确保审核过程的客观性和公正性；c)确保将审核结果报告给相关管理者。应提供成文信息，作为审核方案实施和审核结果的证据。9.2内部审核9.2.1总则审核频率：组织应依据预先确定的时间间隔进行人工智能管理体系的内部审核。审核目的与范围：内部审核旨在提供以下关键信息，以评估人工智能管理体系的运行情况：符合性评价：人工智能管理体系是否符合组织自身的规定要求，包括但不限于人工智能方针、特定程序、因设定人工智能目标而产生的要求。人工智能管理体系是否满足ISO∕IEC42001标准的要求人工智能管理体系是否满足适用的法律法规和合同要求。有效性评价：内部审核应检查人工智能管理体系是否在实际操作中得到了有效实施和持续保持；向管理层提供保证：通过内部审核，为组织的最高管理层提供人工智能管理体系当前状态的可靠保证。审核原则：进行审核时应遵循以下原则，确保审核的质量和公正性。完整性：审核应全面覆盖人工智能管理体系的所有关键方面，包括人工智能方针、目标、过程、资源以及绩效等；公正性：审核发现和结论应基于客观事实，不受任何偏见影响；专业性：审核员应具备人工智能管理和审核的专业知识和技能；保密性：审核过程中获取的所有信息应得到妥善保护，仅用于审核目的；独立性：审核员应保持独立，避免任何可能影响其判断公正性的因素；证据基础：所有审核结论和建议都应基于可核实和可靠的证据。9.2.2内部审核程序概述；审核方案的策划与制定：组织应针对其人工智能管理体系的需求，精心策划并制定一个或多个内部审核方案。这些方案需涵盖审核的频次、具体采用的审核方法、参与人员的职责分配、详尽的策划要求以及审核报告的机制；方案制定时的考虑因素：在制定内部审核方案时，组织应重点关注人工智能管理体系中相关过程的重要性，并考虑历史审核结果，以合理确定审核的重点区域和范围，确保审核活动的高效和精准；审核的具体要求；明确审核准则与范围：每次内部审核之前，组织需明确设定审核的准则和标准，以及具体的审核范围，确保审核活动有明确的目标和方向；选择资质审核员：组织应选择具备专业知识和资质的审核员进行内部审核工作，同时采取措施确保审核过程的客观性和公正性，防止利益冲突和偏见；及时准确报告结果：审核完成后，组织必须确保将审核结果及时、准确地报告给相关的管理层，以便于其根据审核发现做出适时的决策和改进措施。参考标准：组织在策划和实施人工智能管理体系的内部审核时，可参考ISO19011标准，该标准提供了一套关于管理体系审核的通用指南和建议，有助于组织优化内部审核流程，提升审核的效率和有效性。内部审核的范围与内容；内部审核的范围：内部审核的范围应覆盖人工智能管理体系的各个关键组成部分，包括但不限于组织对人工智能系统使用的策略、流程、数据、资源以及涉及人工智能的决策过程。范围的确定应确保审核能够全面覆盖人工智能管理体系的关键要素，同时针对具体的应用场景和业务需求进行有针对性地审查；内部审核的频次：内部审核的频次应根据组织的具体情况和需求进行设定。这包括组织的人工智能系统使用的广泛性、复杂性，以及人工智能管理体系的成熟度和变更频率等因素。频次的合理性对于及时发现和纠正人工智能管理体系中的问题，确保人工智能系统的安全和合规性至关重要；影响范围和频次的因素：组织的规模和性质：大型、多领域应用人工智能的组织可能需要更频繁、更全面的内部审核，以确保人工智能管理体系的各个环节都得到有效管理。相比之下，规模较小、人工智能应用较为有限的组织可以适当调整审核频次和范围；人工智能管理体系的性质、复杂性和成熟度：对于高度复杂、功能多样的人工智能管理体系，内部审核需要更细致、更深入地审查，以确保各个组成部分协同工作、满足预期的人工智能管理效果。而对于新建的或处于转型期的人工智能管理体系，审核应侧重于关键领域和潜在风险，以促进体系的持续改进和完善。审核方案的制定与要求；审核方案的定义与核心目标；审核方案是围绕特定时间段和明确目标构建的一套系统性审核框架；它不同于审核计划，审核计划更侧重于具体审核活动的细节和日程安排；审核准则，即进行审核时所依据的标准、政策或要求，构成了评判审核证据的基础。审核方案的规划与实施职责：审核方案清晰地界定了规划、执行、报告及后续跟进审核活动的整体结构和相关职责；必须确保所执行的审核活动既适当又精确，对组织运营的影响应降至最低，同时维持审核的必要质量。审核方案设计的考量因素：在规划审核方案时，应特别考虑那些已经运行一段时间的过程和控制措施，以便能够评估和检验相应的证据。审核方案中应包含的成文信息：审核方案必须详细记录审核准则、采用的审核方法以及审核组的选择标准等关键信息；审核方案还应涵盖保密处理程序、信息安全规定以及审核人员的健康和安全规范等其他重要事项，确保审核活动的全面性和规范性。审核过程与实施；内部审核的核心目的；内部审核的主要目标是发现和识别出与人工智能管理体系要求不符的项目、潜在风险以及改进的机会。对于审核中发现的不符合项，组织应按照人工智能管理体系中纠正和预防措施的要求（如标准中的10.1章节）进行管理，确保及时整改并防止问题再次发生。审核过程中识别出的风险和机会，应根据风险管理和机遇把握的原则（参考标准中的4.1和6.1章节）进行妥善处理。审核范围与控制的有效性检查；在进行内部审核时，应全面检查已实施的控制措施是否有效，确保这些控制措施能够降低人工智能系统的风险并提升绩效；审核方案的设计应确保覆盖到所有关键的控制措施，同时，要定期评估这些控制措施的有效性，以确保其适应性和持续改进。审核员的选择与能力要求；组织应明确人工智能管理体系审核员的专业能力和技能要求，选择具备相应资质和经验的内部或外部审核员进行审核工作；应建立有效的监督机制来评估审核员和审核组的工作绩效，确保其能够客观、公正地完成审核任务；审核组中应包含具有特定行业知识和信息安全知识的专业人员，以确保审核的深度和广度；在选择审核员时，应综合考虑其专业能力、独立性和培训背景，确保审核的准确性和可靠性；对于资源有限的小型组织，可以考虑聘请外部审核员进行协助。在使用外部审核员时，应确保其充分了解组织的运营环境和人工智能管理体系的具体情况；在组建审核组时，应综合考虑内部和外部审核员的优势和不足，以达到最佳的审核效果。审核的实施与评审过程。在实施审核时，审核组长应参考以往的审核结果，并跟踪处理之前报告中提到的不符合项和高风险项，以此为基础来制定详细的审核计划；审核组应对人工智能管理体系的过程和控制的充分性和有效性进行全面的评审，包括但不限于人工智能目标的实现情况、与ISO∕IEC42001符合性、组织自身人工智能管理要求的达成情况、适用性声明与人工智能风险处理结果的一致性，以及管理评审的输入输出内容的相关性等。通过综合评估，确保人工智能管理体系的全面性和有效性。审核结果的处理与跟进；审核结果对控制有效性的影响评估；当内部审核方法被验证为有效时，人工智能管理体系对控制有效性的监测和验证能力将显著提升。这能够成为审核员评估控制有效性时的有力支撑，降低个人评估的主观性和工作量；一个有效运作的人工智能管理体系能够为审核过程提供准确的数据和实证，帮助审核员更加客观地评估控制措施是否达到预期效果，并针对性地提出改进建议。不符合项的处理；若在内部审核过程中发现不符合人工智能管理体系要求的情况，受审部门应立即针对每一个不符合项制定详细的纠正措施计划，并与审核团队进行沟通和确认，确保计划的可行性和有效性；纠正措施计划应明确责任人、时间表和具体措施，以确保不符合项能够得到及时有效地纠正；包含不符合项及其纠正措施计划的审核报告应提交给组织的管理层，以便管理层全面了解人工智能管理体系的运行状况，并对不符合项的处理情况进行跟踪和监督。审核方案的调整与优化。组织应定期对内部审核结果进行评审，并根据评审结果对人工智能管理体系的审核方案进行调整和优化；调整的目的是更好地关注那些存在较高风险或不符合项频发的领域，加大对这些领域的审核力度，确保人工智能管理体系的符合性和有效性。组织应保留以下成文信息作为内部审核实施和结果的证据：审核计划：应详细规定内部审核的目的、范围、执行的时间表以及用于审核的资源分配；审核检查表：应列出内部审核中将要检查的具体项目或问题，以及对应的审核标准或要求，确保审核的全面性和针对性；审核记录：应记录内部审核过程中的所有发现，包括符合和不符合人工智能管理体系要求的观察结果，并附上相关的证据和详细信息；不符合项报告：对于在审核过程中发现的不符合项，应详细描述其性质、产生原因、具体位置以及对组织可能产生的影响；同时，报告中还应包括建议的纠正措施以及预计完成纠正措施的期限；审核结论报告：总结内部审核的主要发现，包括人工智能管理体系整体的符合性情况、发现的主要不符合项以及针对不符合项提出的改进建议；报告还应指出任何需要组织管理层特别关注的问题；纠正措施跟踪记录：对于发现的不符合项，应记录所采取的纠正措施，并跟踪这些措施的实施情况，确保纠正措施的有效性；记录还应包括验证纠正措施有效性的结果；审核员资格和培训记录：应保留证明内部审核员具备执行审核工作所需资格和能力的文件，如审核员的资格证明、培训证书以及相关的培训记录；这些文件证明了审核员的专业性和可靠性，确保内部审核的质量。ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》9.3管理评审9.3.1总则最高管理者应在策划的时间间隔内对组织的人工智能管理体系进行评审，以确保人工智能管理体系持续的适宜性、充分性和有效性。9.3.2管理评审输入管理评审应包括：a）以往管理评审所采取措施的状况；b）与人工智能管理体系相关的外部和内部因素的变化；c）与人工智能管理体系相关的相关方的需求和期望的变化；d）人工智能管理体系绩效信息，包括以下方面的趋势：1）不符合及纠正措施；2）监视和测量结果；3）审核结果；e）持续改进的机会。9.3.3管理评审输出管理评审的输出应包括持续改进的机会，以及变更人工智能管理体系的任何需要的决定。成文信息应作为管理评审结果证据可获取。9.3管理评审9.3.1总则评审目的：最高管理者应按策划的时间间隔评审组织的人工智能管理体系，以确保其持续的适宜性、充分性和有效性并与组织的战略方向相一致。确保管理体系的适宜性：确保人工智能管理体系仍然适宜于组织的当前需求和目标，能够适应外部环境和内部条件的变化；确保管理体系的充分性：评审应确认管理体系是否覆盖了所有关键的人工智能活动和过程，以及是否有足够的资源和程序来支持这些活动；确保管理体系的有效性：评审应验证管理体系是否在实现组织的人工智能目标方面真正有效，是否能够提升组织的整体绩效。管理评审的时机；定期管理评审；频次：管理评审应至少每年进行一次，以评估人工智能管理体系的持续适宜性、充分性和有效性。时间间隔：策划的时间间隔通常不超过12个月，但组织可以根据自身业务需求和变化调整评审频次。与其他业务活动结合：管理评审可与战略规划、业务计划等业务活动结合进行，旨在增加评审价值并减少冗余会议。不定期管理评审；在特定情况下，经最高管理者批准，可开展不定期管理评审；这些特定情况包括但不限于：体系认证审核前：为准备外部认证审核，评估人工智能管理体系的准备情况；管理体系或组织结构重大变化：如引入新的人工智能技术、改变组织架构等；战略目标或业务范围调整：如业务扩张、市场策略变化等；法律法规或标准变更：涉及人工智能领域的法规更新或国际标准的修订；内外部环境或相关方需求重大变化：如市场需求变动、利益相关方期望改变等；市场需求变化：市场趋势转变，影响人工智能应用方向和战略；技术更新换代：新兴人工智能技术的出现，需要评估其对现有管理体系的影响；发生重大质量事故或客户投诉：涉及人工智能应用的质量问题或用户反馈；内外部审核发现重大不符合项：内部审核或第三方审核揭示的严重不符合情况；未通过外部认证审核、验收或审计：管理体系未能达到外部认证或上级管理部门的要求；其他最高管理者认为必要的情况：根据组织具体情况，最高管理者认为有必要进行的额外评审。管理评审的实施管理评审实施方式独立或结合活动：最高管理者应根据组织的战略发展方向和人工智能管理体系的需要，决定管理评审是作为独立活动进行，还是与其他业务活动（如战略规划、运营会议等）结合进行；与其他业务活动协同安排：为了提高效率和减少会议次数，管理评审的时间安排应与其他关键业务活动保持一致。这样可确保管理评审的内容与组织的整体战略和业务计划紧密关联；多样化的评审方式。正式的面对面会议：安排明确的议程、会议纪要和讨论要点，确保全面、深入地评审人工智能管理体系；电话会议或在线会议：利用现代通信技术，特别是当团队成员分散或需要灵活性时，确保评审活动的便捷性；部门层级评审：鼓励组织内各层级进行部门评审，形成报告并向最高管理者汇报，以确保信息的全面性和准确性；灵活安排评审主题：管理评审不必在一次会议中涵盖所有输入主题。最高管理者应根据实际情况确定评审主题的顺序和频率，确保评审的深入和有效性。管理评审实施方法；列表评审法；制定评审表格：根据管理评审的具体目的和重点，制定详细的评审表格，明确列出需要评审的项目和要求；逐一评价：依据预设的评审标准，对每个项目进行逐一评价，确保每个方面都得到全面、客观地审查；动态调整：评审的项目和要求可以根据每次管理评审的具体情况进行调整，以适应组织的变化和发展。集体讨论评审法；组织评审会议：通过组织评审会议，汇集多方意见，就管理评审议题进行广泛的讨论；明确议题与准备：会议前需明确讨论议题和要求，并提前通知相关部门人员，确保参与者能充分准备，提出有针对性的意见和建议；整理评审报告：将会议讨论的结果整理成评审报告，以供后续参考和改进；专题研讨评审法；划分专题：将管理评审的内容划分为若干个专题，确保每个专题都能得到深入、细致地审查；分配专题研究：将这些专题分配给相关部门和人员，进行深入研究和准备，提出具体的评审意见和建议；综合评审报告：汇总各专题的报告，形成综合的管理评审报告，全面反映组织在人工智能管理体系方面的情况和问题。问题导向评审法识别问题：识别并记录管理运行过程中遇到的实际和潜在问题，包括内部和外部的问题，确保问题得到全面揭示；分析论证：对每个问题进行详细的分析和论证，找出问题的根源和影响因素，提出针对性的改进建议；整合评审报告：将分析结果和改进建议整合成评审报告，为组织提供改进的方向和依据。统计分析评审法收集数据：收集组织的关键绩效指标（KPI）实现情况、内外部故障损失成本等统计数据，确保数据的准确性和完整性；深入分析：根据评审的目的和重点，对数据进行分层分类的深入分析，找出关键问题和改进点；支持决策：将统计分析的结果、结论和改进建议整合成评审报告，以支持决策制定和持续改进，提高组织的绩效和管理水平。召开管理评审会议。定期会议：组织定期的管理评审会议，对人工智能管理体系进行全面、系统的审查；会议可以专门召开，也可以结合其他重要会议进行；专题会议：针对特定的问题或领域，组织专题管理评审会议，进行深入研究和讨论，提出具体的改进措施和方案。会议可以与年度工作会议、专题会议等有机结合，提高会议效率和效果。管理评审会议步骤与议程通用的管理评审会议议程示例会议准备；确定会议时间与地点：选定适合大多数关键参与者的时间和地点，确保人工智能管理体系的核心成员能亲临会议；明确参会人员名单：列出必须参加管理评审的人员，包括但不限于高层管理、人工智能技术部门主管、管理体系代表等；规划详细的议程：以ISO/IEC42001:2023管理评审的目的和核心内容为基准，设计会议议程，确保覆盖所有关键议题；资料的收集和整理：在会议前，系统收集和整理与人工智能管理体系评审相关的所有资料，为会议提供充分的讨论基础。会议开始；主持人开场致辞：清晰阐述会议的目的、依据、议程，介绍参会人员及本次评审的特定方法；确认参与者：核对出席人员名单，确保关键人员全部到场，并确定发言顺序；提出评审要求：明确本次人工智能管理体系评审的具体要求和期望目标。情况汇报；管理者代表报告：全面概述组织内人工智能管理体系的运行状况，特别是周期性的绩效评估和改进成果；特定主题汇报：由指定部门或单位负责人就特定议题或项目进行专题汇报，突出相关进展和问题。讨论和评价；深入研讨：全体参与者对汇报内容进行深入探讨，挖掘人工智能管理体系中的不足和潜在的改进空间；确定改进措施：集体讨论后，明确需要采纳的改进措施及其紧急性。高层管理者讲话：对本次评审进行全面总结，强调人工智能管理体系的重要性，并鼓励全体成员积极参与改进工作；关闭会议；主持人总结：对会议进行简要回顾，并正式宣布会议结束；致谢与鼓励：感谢所有参与者的贡献，并鼓励大家积极落实改进措施。会议纪要整理与分发；详细记录会议内容：确保会议的所有重要讨论和决策都被准确记录；形成并分发纪要：将会议记录和重要决策整理成纪要，经确认后分发给相关人员，以供执行和跟进。改进措施与行动计划的制定：明确改进措施：根据会议的讨论结果，制定具体可行的改进措施；制定详细的行动计划：为每项改进措施分配责任部门、设定时间表和实施方案，并建立有效的跟踪评估机制。9.3.2管理评审输入策划和实施管理评审时应考虑下列内容：以往管理评审所采取措施的状况：组织应回顾和分析以往管理评审中所识别的改进措施的执行情况，包括这些措施的效果以及是否达到了预期的目标；与人工智能管理体系相关的外部和内部因素的变化：组织应评估影响人工智能管理体系运行的外部和内部环境因素的变化。这些变化可能影响人工智能系统的需求、使用方式以及管理体系的有效性；与人工智能管理体系相关的相关方的需求和期