ISO∕IEC 42001-2023人工智能管理体系之15：“8 运行-8.1 运行策划和控制”解读、实施流程和风险描述(雷泽佳编制-2024)

“8运行-8.1运行策划和控制”解读、实施流程和风险描述ISO∕IEC42001-2023《信息技术-人工智能管理体系》之15：“8运行-8.1运行策划和控制”解读、实施流程和风险描述(雷泽佳编制，2024年9月)第1部分：“8.1运行策划和控制”解读“8.1运行策划和控制”条文“8.1运行策划和控制”标准条文解读8运行8.1运行策划和控制“运行”的定义；运行：指组织为确保人工智能管理体系的有效实施，对人工智能系统全生命周期（包括人工智能系统的开发、测试、部署、使用、监视、维护和优化等过程）行有序、连续的管理和执行活动。全生命周期管理：运行涵盖了人工智能系统的整个生命周期，确保每个阶段都符合管理体系的要求；系统性管理：运行不仅关注单一环节，而是对涉及人工智能系统的所有相关过程进行系统性的策划、实施和控制；持续性与动态性：运行是一个持续不断的过程，需要根据实际情况进行动态调整和优化，以确保人工智能系统的稳定性和可靠性。“运行策划”的定义；运行策划：组织在人工智能管理体系实施前所进行的一项重要活动，它涉及对运行过程的全面规划和设计，包括明确过程的目标、范围、输入输出、关键活动、参与人员及其职责，以及所需的资源等。运行策划的作用：指导后续实施：通过运行策划，组织可以系统地规划出运行过程的具体实施路径和方案，为运行过程的实施提供明确的指导和依据，确保所有活动都能按照既定计划和标准进行；优化资源配置：通过策划，组织可以合理配置资源，确保关键活动和环节的顺利进行；提高运行效率：通过细致的策划，可以避免过程中的冗余和浪费，提高运行效率和质量。“运行控制”的定义。运行控制：指组织为确保人工智能管理体系运行策划的有效实施和运行目标的实现，对运行过程进行实时监视、测量、分析和调整的一系列活动。这些活动旨在确保运行过程符合既定的过程准则和要求，及时发现并纠正任何偏差和不符合项，从而保证人工智能系统的稳定性和可靠性。运行控制的实施要点：按运行准则实施过程控制：根据已建立的过程准则，组织应严格实施过程控制，确保所有活动都符合既定的标准和要求；实时监视控制有效性：织应定期或不定期地对运行控制的有效性进行监视和评价，通过收集和分析数据，识别控制过程中的偏差和不符合，为后续的纠正和改进提供依据；采取纠正措施及时纠正偏差：一旦发现控制过程中的偏差或不符合项，组织应及时采取纠正措施，消除问题根源，防止问题再次发生。纠正措施应明确、具体、可操作，并能有效解决问题。控制策划变更：对于已策划好的运行过程，任何变更都应经过严格的评审和批准程序。组织应评估变更的必要性和潜在影响，确保变更后的过程仍能满足人工智能管理体系的要求和运行目标；减轻变更的不利对目标实现的影响对于非预期的变更，组织应采取措施减轻其不利影响。这可能包括制定过渡计划、提供额外资源、加强培训等，以确保变更过程平稳过渡，不影响管理体系的整体运行；确保外部过程受控：对于与人工智能管理体系相关的外部提供的过程、产品或服务，组织应确保其受到同等程度的控制。这可能需要与供方签订合同、进行定期审核和评估等，以确保外部过程符合管理体系的要求。保留成文信息：组织应确保所有与运行控制相关的成文信息（如过程准则、控制记录、监视和评估报告等）得到妥善保留和管理。这些成文信息不仅有助于组织内部的知识传承和经验积累，以便后续的审核、验证和持续改进。组织应策划、实施和控制满足要求和实施第6章确定的措施所需的过程，通过：——建立过程准则；全面策划运行过程；组织应对其运行过程进行全面策划，确保所有与人工智能管理体系相关的活动都得到充分的考虑和安排。这种策划不仅包括对具体过程的定义和设计，还包括对资源的分配、职责的明确以及风险的评估等。实施过程的严格控制；在策划完成后，组织需要严格按照过程准则来实施运行过程。这包括对各项活动的顺序、时间、方法等进行严格的控制，确保过程能够按照预定的计划进行，从而达到预期的效果。动态过程调整控制策略；在实施过程中，组织需要根据实际情况对控制策略进行动态调整。这可能包括对资源的重新分配、职责的重新划分以及对过程的优化等。这种动态调整旨在确保过程的有效性和效率。满足“6策划”的要求（紧密对接“6策划”要求）；组织的运行策划、实施与控制应与“6策划”中确定的措施紧密对接。这意味着组织需要确保在运行过程中充分考虑到“6策划”中的各项要求，包括所确定的风险和机遇的应对措施、人工智能目标及其实现的策划结果、人工智能管理体系变更策划的结果等，从而确保整个管理体系的一致性和协调性。通过：——建立过程准则；建立过程准则：过程准则的定义；过程准则：指组织为确保其运行过程达到预期目标而制定的一系列规范、标准或指导原则。这些准则详细描述了过程的输入、输出、活动、职责、过程控制要求以及相关的绩效指标，旨在确保过程的一致性、有效性和可控性；过程准则包括为满足人工智能管理体系的要求和实施“6策划”中确定的措施所制定的具体规则和标准。这些准则为组织提供了实施和运行人工智能相关过程的框架，帮助组织确保其过程符合管理体系的目标和期望输出。准则制定的依据；过程运行和控制的准则应当基于组织的业务需求、法律法规要求、行业标准以及最佳实践。这些准则应当明确界定过程的输入、输出、活动顺序、职责分配、控制点、测量指标等关键要素，以确保过程的有效性和效率。过程运行和控制准则的内容。过程范围与目标界定准则：确立哪些具体活动或任务应纳入过程管理，并设定清晰的目标和预期成果，确保所有参与者对过程的目的有共同理解；角色与职责分配准则：详细规定参与过程的角色及其职责，包括任务分配、决策权限和协作方式，以保障过程执行的责权清晰；操作步骤规范化与程序化指南：设计详尽的步骤和程序来实现过程目标，确保每一步都有明确的内容和标准，提升过程的可控性和可重复性；绩效监视与指标设定准则：确立用于评估过程效率、效果和合规性的控制标准和绩效指标，帮助组织有效监视过程表现；资源需求评估与优化配置策略：分析过程执行所需的各类资源，并规划合理的资源配置方案，确保过程高效运行并控制成本；风险管理框架与应对方案：识别过程执行中的潜在风险，制定预防和应对策略，包括应急响应计划和恢复措施，保障过程的稳定性；过程监视与评估体系准则：规定过程监视的频率、方法和评估标准，通过定期监视和评估确保过程按计划顺利进行；流程持续优化与改进策略：鼓励并规定持续改进的机制，包括反馈收集、问题分析、改进措施制定和实施计划，以不断提升过程绩效；外部资源与合作关系管理框架：针对外部提供的过程、产品或服务，制定供方评估、合同管理、交付成果验收及合作沟通机制，确保外部过程的可控性和合规性；成文信息编制、维护与更新规范：明确成文信息的编制标准、保留期限和更新要求，保障信息的准确性、可追溯性和时效性。——根据准则实施过程控制。根据准则实施过程控制；理解过程控制的定义与目的；定义：过程控制指组织对运行过程执行情况进行监视和管理的活动；目的：确保运行过程严格遵循既定的准则执行，及时发现并纠正任何偏差和不符合要求的情况，以维护过程的稳定性和可控性，最终实现人工智能管理体系的预期结果。实施实时监视与定期审核；实时监视：组织应对运行过程进行实时监视，通过收集和分析实时数据，及时发现过程中的异常情况，确保过程始终处于受控状态；定期审核：除了实时监视外，还应定期进行全面的过程审核，通过评审过程文档、记录和分析绩效数据，评估过程的执行情况和绩效，确保过程的有效性和合规性。全生命周期控制考虑；在实施控制时，应全面考虑人工智能系统的整个生命周期，包括从需求定义、系统设计、开发、测试、部署到运行和维护的各个阶段；针对每个阶段，制定相应的控制准则和措施，如数据采集与调节的控制、模型训练与验证的控制、系统部署前的详细计划制定与执行等，确保整个生命周期内的控制一致性和有效性。关键控制活动的具体实施；人工智能系统的设计和开发记录：全面记录系统设计、开发过程中的所有关键活动和决策，确保符合既定的目标、要求和规范，为后续的维护和升级提供可靠依据；验证和确认：明确验证和确认的标准和流程，对系统进行全面的测试和评估，确保其在各种场景下的准确性和可靠性；部署：制定详细的部署计划，确保所有部署前的要求和准备工作得到充分满足，减少部署过程中的风险和问题；运行和监视：明确系统运行和监视的要素，包括系统和性能监视、定期维护、更新和技术支持等，确保系统的持续高效运行；技术记录和事件日志：为相关方提供必要的技术记录和事件日志，确保系统的透明性和可追溯性，便于问题追踪和诊断。控制措施的适用性与关联性；适用性：确保所实施的控制措施与组织的环境、治理目标、方针和程序以及合同义务相匹配，避免过度控制或控制不足的情况；关联性：将控制措施与已识别的风险紧密关联，确保控制措施能够有效降低或消除已识别的风险，提高组织的风险应对能力。持续改进与优化。在过程控制实施过程中，应建立持续改进的机制，定期评估控制措施的有效性和适用性，根据评估结果进行必要的调整和优化，确保控制措施始终与组织的需求和环境保持一致。组织应实施根据6.1.3确定的与人工智能管理体系运行相关的控制（如与人工智能系统开发和使用生命周期相关的控制）。实施“6.1.3人工智能风险应对”风险应对确定的相关控制措施；理解风险应对控制的重要性；组织在实施人工智能管理体系的过程中，应关注并应对潜在的风险。特别是通过“6.1.3人工智能风险应对”所确定的风险，组织应制定并实施一系列人工智能控制措施，以确保人工智能系统的有效运行。这些控制措施不仅涵盖了人工智能系统的日常运行维护，还深入到了系统开发和使用的全生命周期中。全生命周期的风险控制；人工智能风险应对控制不应仅限于系统运行的某一阶段，而应贯穿整个人工智能系统的开发和使用过程。这包括从需求分析、设计、开发、测试、部署到维护和退役的每个阶段。通过在整个生命周期中实施控制，组织能够更有效地识别、评估和管理潜在的风险，从而确保系统的稳定性和可靠性。具体风险控制措施的应用。具体的控制措施可能包括但不限于以下几个方面：系统开发与验证：在开发和验证阶段，确保所有设计和编码都符合既定的安全和质量标准，减少因设计缺陷或编码错误导致的风险。数据管理与隐私保护：加强对数据的收集、存储、处理和传输的管理，确保数据的机密性、完整性和可用性，同时遵守相关法律法规对隐私保护的要求。供应链与供方管理：对供方进行严格的评估和选择，确保所采购的组件和服务符合组织的风险管理策略和标准。持续监视与评审：通过持续的监视和定期评审，及时发现并应对潜在的风险，确保管理体系的持续有效性。应监视这些控制的有效性，如果未能实现预期结果，应考虑采取纠正措施。附录A列出了参考控制，附录B提供了实施指南。监视控制有效性并考虑纠正措施：应监视这些控制的有效性，如果未能实现预期结果，应考虑采取纠正措施；监视控制与采取纠正措施的重要性：通过对控制措施进行持续监视和评估，组织可以及时发现潜在的问题和不足，并采取相应的纠正措施进行改进。确保控制措施的有效性：定期监视控制措施的执行情况可以确保其在实际应用中的有效性。如果发现控制措施未能达到预期效果，组织可以及时调整和优化这些措施，以确保其能够充分发挥作用；持续改进的动力源泉：采取纠正措施不仅是对现有问题的及时响应，也是推动管理体系持续改进的重要动力。通过不断发现问题、解决问题并优化控制措施，组织可以不断提升其人工智能管理体系的成熟度和有效性；提升组织的风险应对能力：通过对控制措施的有效监视和及时纠正，组织可以提升其应对人工智能应用过程中各种风险和挑战的能力。这有助于组织更好地把握人工智能技术的发展机遇，并为其长远发展奠定坚实基础。控制有效性的监视；监视的必要性：为了确保人工智能管理体系的有效运行，组织应定期监视所实施控制的有效性。这是通过比较实际运行效果与预期目标的一致性来实现的；监视内容：监视应覆盖所有与人工智能风险应对相关的控制，特别是那些针对系统开发和使用生命周期的控制措施。监视活动旨在确保这些控制措施在实际操作中能够如预期般发挥作用。纠正措施的制定与执行；纠正措施的触发条件：当监视结果显示控制措施未能实现预期结果时，组织应立即识别问题所在，并考虑采取纠正措施。这表明组织对管理体系的持续改进承诺，以及对潜在风险的及时响应能力；纠正措施的实施：制定纠正措施时，组织应参考附录A中列出的参考控制，并依据附录B提供的实施指南进行操作。这些指南为组织提供了制定和执行纠正措施的具体步骤和方法，以确保措施的有效性和可行性。《附录A：参考控制目标与控制》列出了参考控制，《附录B：人工智能控制的实施指南》提供了实施指南。附录A详细列出了实现人工智能管理体系目标所需的一系列参考控制。这些控制不仅覆盖了从方针制定到风险应对的各个方面，还确保了管理体系的全面性和系统性。通过参考附录A中的控制，组织能够系统地识别和管理与人工智能系统相关的潜在风险，从而保障人工智能应用的安全性和有效性；附录B为附录A中列出的参考控制提供了具体的实施步骤和方法。这些实施指南旨在帮助组织将理论上的控制措施转化为实际的操作指南，从而提高管理体系的可操作性和有效性。组织应控制策划的变更，评审非预期变更的后果，必要时，采取措施减轻不利影响。控制策划变更与减轻非预期变更影响控制策划的变更；人工智能系统变更的常见情形包括但不限于：功能升级：增加新的功能或改进现有功能以满足新的业务需求或用户期望；性能优化：通过算法调整、硬件升级等手段提高系统的响应速度、准确率等性能指标；安全加固：针对新发现的安全漏洞进行修复，增强系统的安全防护能力；模型替换：用新的机器学习模型替换旧的模型，以提升预测精度或解决特定问题；架构调整：根据业务需求或技术发展趋势调整系统的整体架构，如从单体架构迁移到微服务架构；数据更新：更换或补充训练数据，以反映最新的市场趋势或业务规则。组织应严格控制和管理对原有策划的任何变更。这包括对所有可能影响人工智能系统性能、安全性、可靠性或合规性的变更进行细致评审和审批。控制策划的变更旨在确保所有变更都是经过深思熟虑的，并符合组织的整体战略目标和方针。通过严格的变更管理流程，组织可以避免不必要的混乱和潜在风险，同时确保变更能够顺利进行并达到预期效果。评审非预期变更的后果；在实施变更后，组织应密切关注任何非预期的后果，非预期变更的常见后果包括但不限于：性能下降：变更可能导致系统处理速度变慢，响应时间延长，影响用户体验；准确性降低：新模型或算法可能不如旧模型准确，导致预测或决策失误；稳定性问题：系统可能出现频繁的崩溃、挂起等异常情况，影响正常运行；安全隐患：变更可能引入新的安全漏洞，增加被攻击的风险；合规性问题：变更可能违反相关法律法规或行业标准，导致合规风险；成本增加：不适当的变更可能导致额外的开发、测试和维护成本。通过及时和全面的评审，组织能够迅速识别并评估非预期变更可能带来的风险和挑战。评审过程应涉及多个相关部门和利益相关者，以确保从多个角度审视变更的影响，并制定相应的应对策略。评审非预期变更后果的方法包括：建立变更评审团队：组建跨部门的评审团队，确保从不同角度全面评估变更影响；明确评审标准：制定清晰的评审标准和流程，包括性能、稳定性、安全性、合规性等方面的具体要求；收集反馈和数据：通过用户反馈、日志分析、性能测试等手段收集变更后的实际运行情况数据；进行风险评估：基于收集到的数据，对潜在的不利影响进行定量和定性分析，评估其严重程度和可能性；制定应对策略：针对识别出的不利影响，制定详细的应对策略和恢复计划，确保能够快速响应和恢复；持续监视和反馈：在变更实施后持续监视系统性能，及时发现并处理新的问题，不断完善变更管理流程。采取措施减轻不利影响；不利影响包括但不限于：业务中断：系统变更导致服务不可用，影响业务流程的正常进行；数据丢失或损坏：变更过程中可能发生数据误删除、损坏或泄露；用户流失：由于系统性能下降或体验不佳，用户可能转向竞争对手的产品或服务；品牌声誉受损：公开的安全事件、数据泄露或服务中断可能对品牌形象造成负面影响；法律风险和罚款：违反数据保护法规或行业规范可能导致法律诉讼和巨额罚款；市场竞争力下降：不及时的系统更新可能使组织在市场中失去竞争优势。一旦发现非预期变更可能带来的不利影响，组织应立即采取措施来减轻这些影响。这可能包括恢复系统到变更前的状态、调整系统配置以改善性能、加强安全措施以应对潜在风险，或者重新评估变更的必要性和可行性。在采取措施时，组织应优先考虑系统的稳定性和安全性，确保任何行动都不会进一步加剧不利影响。同时，组织还应总结经验教训，完善变更管理流程，以防止类似问题再次发生。组织可以采取以下一系列措施来立即减轻不利对目标实现的影响紧急回滚变更：如果非预期变更导致了明显的问题，组织应立即考虑将系统回滚到变更之前的稳定状态，以避免问题进一步扩大。这需要提前制定回滚计划，并确保有可用的备份数据和环境；启动应急响应计划：根据预先制定的应急响应计划，快速启动相关流程。这包括召集应急响应团队，明确各自职责，执行预设的应急步骤，以控制事态发展；隔离问题区域以控制影响范围：对系统进行分区管理，快速识别并隔离问题区域，防止问题扩散到其他部分。这可能需要调整网络配置、路由策略或启用防火墙规则；数据保护和恢复：确保关键数据的完整性和可用性，立即启动数据备份和恢复流程，以防数据丢失或损坏。这包括检查数据备份的完整性和可恢复性，必要时进行数据恢复操作；及时通知用户并沟通解决方案：通过官方渠道及时通知受影响的用户，解释问题原因、当前状态和预计恢复时间。同时，提供替代方案或临时解决措施，以减轻用户的不便；深入分析非预期变更的根本原因：组织专业团队对变更过程进行全面评审，找出导致非预期变更的根本原因。这包括检查变更管理流程、测试覆盖度、自动化部署脚本等方面；优化变更管理流程以防止类似问题再次发生：根据分析结果，更新和修正变更管理流程，包括增加变更前的风险评估、增强测试覆盖度、引入更严格的审核机制等。确保未来变更能够更加安全和可控；加强变更后的监视和记录工作：在变更恢复并稳定后，加强系统监视，密切关注系统性能和稳定性。同时，详细记录变更过程中的所有关键步骤和发现的问题，为未来的分析和改进提供依据；加强团队培训和意识提升：组织内部进行变更管理和应急响应方面的培训，提升团队的专业能力和应急处理能力。同时，增强员工的风险意识和问题报告机制，确保问题能够及时发现和报告。组织应确保与人工智能管理体系相关的外部提供的过程、产品或服务得到控制。外部过程、产品或服务的控制明确控制范围：组织应明确哪些外部提供的过程、产品或服务与其人工智能管理体系直接相关，确保这些外部要素得到适当的监视和管理；外部提供的过程：指由外部实体（如供应商、合作伙伴等）执行的一系列活动或任务，这些活动与组织的人工智能管理体系密切相关。范畴：可能包括但不限于：第三方数据处理服务：由外部专业机构提供的数据清洗、标注、分析等服务；云计算服务：通过云服务提供商部署和管理的人工智能应用环境，包括计算资源、存储资源和网络资源的提供；软件开发与测试：外部软件开发团队为组织定制开发人工智能软件或进行软件系统的测试验证；维护与技术支持：外部团队提供的系统日常维护、故障排查及技术支持服务。外部提供的产品：指由外部实体生产或提供的，用于支持组织人工智能管理体系运行的实体物品或软件产品。范畴：可能包括但不限于：硬件设备：如服务器、存储设备、人工智能加速卡等，用于部署和运行人工智能模型；软件产品：包括预训练的人工智能模型、算法库、开发工具包等，可直接集成到组织的人工智能系统中；数据集：由外部机构整理和维护的数据集，用于训练和优化人工智能模型。外部提供的服务：指外部实体为组织提供的，旨在增强其人工智能管理体系能力或效率的各种非实体性支持。范畴：可能包括但不限于：咨询服务：外部专家或机构提供的关于人工智能战略规划、流程优化、风险评估等方面的咨询服务。培训服务：针对组织内部员工的人工智能技能培训、知识分享等，提升其专业能力。项目管理服务：外部项目管理团队为组织的人工智能项目提供全生命周期的管理支持，包括需求分析、进度控制、质量控制等。建立并实施供方评价机制；组织应建立一套评价机制，对外部提供商的资质、能力、信誉以及历史表现进行全面评价。这有助于确保所选择的外部供方能够符合组织的人工智能管理体系要求，降低潜在风险。合同管理；与外部供方的合作应通过正式的合同形式进行规范，合同中应明确双方的权利、义务、服务标准、质量要求以及违约责任等关键条款。这有助于保障组织的合法权益，确保外部服务或产品的质量和稳定性。实施持续监视与审核；组织应对外部提供的过程、产品或服务进行持续的监视和定期审核，确保其始终符合合同规定和组织要求。监视和审核结果应及时反馈并用于供方绩效评价，必要时采取纠正和预防措施。建立有效沟通与协作机制；组织应与外部供方建立顺畅的沟通渠道，定期交流合作情况，共同解决遇到的问题。通过协作，确保双方能够高效配合，共同提升人工智能管理体系的有效性和效率。纳入全面风险管理框架。组织应将外部过程、产品或服务的风险纳入全面风险管理框架中，识别、分析和评价、监视和应对相关风险。通过风险管理措施，降低外部因素对人工智能管理体系的不利影响。在必要的范围和程度上，确定并保持、保留成文信息，以确信过程已经按策划进行；成文信息的确定、保持与保留：在必要的范围和程度上，确定并保持、保留成文信息，以确信过程已经按策划进行为确保人工智能管理体系的有效运行，组织应保持的成文信息（文件）包括但不限于：人工智能方针：明确组织在人工智能应用方面的整体方向和原则；目标和指标：设定可量化的目标，以衡量人工智能管理体系的绩效；程序文件：详细描述人工智能系统开发、部署、运行、监视和维护等关键过程的步骤和要求；作业指导书：针对特定任务或活动的详细操作指南，如数据收集、模型训练、系统维护等；风险管理和应对策略：包括风险评估方法、已识别风险的列表、风险应对措施及其实施计划；数据管理和隐私政策：规定数据处理、存储、共享和保护的原则和程序，确保符合相关法律法规要求；供方管理文件：包括供方评价、选择和监视的标准和程序，以及供方合同和协议；审核和管理评审记录：定期进行内部审核和管理评审的记录，以及相应的改进计划和措施；变更管理文件：记录对人工智能管理体系及其相关过程的变更请求、审批和实施情况；用户手册和操作指南：为用户提供系统使用、维护和故障排除的指导性文件；为确保人工智能管理体系的运行过程已按策划进行，组织应保留的成文信息（记录或证据性材料）包括但不限于：风险评估记录：包括风险识别、分析和评价的过程记录，以及风险等级的确定和应对措施的制定；审核报告：内部审核、第二方审核或第三方审核的完整报告，记录审核发现、不符合项及纠正措施；管理评审输出：管理评审会议的纪要、决议和改进措施的跟踪记录；培训记录：人工智能相关人员的培训计划、培训内容和培训效果的评估记录；变更控制记录：记录对体系、过程或文件的变更请求、审批、实施和验证情况；事故和故障记录：记录系统运行过程中发生的事故、故障及其处理过程和结果；监视和测量记录：包括性能监视数据、关键指标测量结果和系统运行状态的记录；供方评价记录：对供方的评估报告、选择依据和持续监视的记录；用户反馈和投诉记录：记录用户对人工智能系统的反馈、建议和投诉及其处理情况；合规性证明：证明组织遵守相关法律法规、标准和合同要求的文件或证书。第2部分：“8.1运行策划和控制”流程控制表一级流程二级流程流程节点控制要点所期望输出建立过程准则确定关键过程及其要求识别关键过程定义过程目标和指标确立关键控制点准则应明确过程的期望输出、执行步骤、所需资源以及与其他过程的接口准则应与“6策划”中确定的风险管理措施和目标保持一致过程准则文档制定过程流程图和控制计划绘制过程流程图制定详细控制计划分配责任和资源过程流程图与控制计划实施过程控制执行日常操作与控制活动遵循过程准则进行运行监视过程输出与预期目标的符合性监视过程绩效，收集和分析过程数据，评估运行过程的绩效及时发现并纠正偏差和不符合要求的情况，确保过程的稳定性和可控性过程输出与监视数据定期审核与评估过程绩效定期审核过程执行情况评估绩效指标与目标的达成情况审核报告与绩效评估结果实施特定控制实施与人工智能系统开发和使用生命周期相关的控制根据“6.1.3人工智能风险应对”实施特定控制风险控制措施确保控制措施的有效性与合规性引用附录A中的参考控制，并根据附录B提供的实施指南进行操作控制措施实施记录与合规性证明监视控制的有效性监视控制措施的执行情况定期监视控制措施的执行分析监视数据识别潜在问题监视报告与潜在问题识别结果评估控制效果与预期目标的符合性对比实际输出与预期目标分析差异原因并采取改进措施评估报告与改进措施计划采取纠正措施识别控制失败的根本原因分析控制失败的原因确定根本原因并采取纠正行动纠正措施计划与实施记录实施并验证纠正措施的有效性执行纠正措施验证措施效果并记录结果纠正措施验证报告与效果评估控制策划的变更识别变更需求并评估影响收集变更需求分析变更对过程的影响变更需求分析报告与影响评估结果审批变更并实施变更控制计划提交变更申请并审批实施变更控制计划并监视进度变更审批记录与控制计划实施进度报告评审非预期变更的后果并采取措施评审非预期变更的后果分析非预期变更对过程的影响评估潜在风险与机会非预期变更后果评审报告与风险评估结果制定并采取措施减轻不利影响制定应对措施计划执行措施并监视效果应对措施计划与实施效果评估报告控制外部提供的过程、产品或服务评价与选择外部供方制定供方评价标准选择合格供方并签订合同供方评价报告与合同文件监视外部供方的绩效与合规性定期监视供方绩效确保供方符合组织与标准要求供方绩效监视报告与合规性评价结果管理供方变更与风险评估供方变更请求管理变更风险并通知相关方供方变更管理记录与风险通知记录确定与保留成文信息确定需要保留的成文信息类型与范围根据标准要求确定成文信息类型明确保留期限与责任人成文信息保留清单与责任人分配实施成文信息的保存与管理建立成文信息管理系统确保信息的可追溯性与安全性成文信息包括但不限于过程准则的文档、实施过程控制的记录、事件日志和其他监视记录外部提供的过程、产品或服务的控制记录也应被妥善保留成文信息管理系统与记录保留证据第3部分：“8.1运行策划和控制”过程风险清单一级流程二级流程风险描述（风险源、过程运行可能发生什么并产生什么后果及其对实现业务流程目标产生的影响）建立过程准则确定关键过程及其要求风险源：未充分识别关键过程或遗漏关键控制点可能后果：过程准则不完善，导致操作不规范，影响人工智能系统性能和稳定性对目标实现的影响：人工智能管理体系目标难以实现，可能导致质量、安全或合规性问题制定过程流程图和控制计划风险源：流程图与控制计划制定不准确或遗漏重要环节可能后果：执行时缺乏明确指导，增加操作错误和漏洞的风险对目标实现的影响：人工智能系统性能波动，影响决策质量和用户信任实施过程控制执行日常操作与控制活动风险源：操作人员培训不足或未按规程执行可能后果：操作失误，系统稳定性受损，数据错误对目标实现的影响：人工智能系统输出质量下降，用户满意度降低，可能导致经济损失定期审核与评估过程绩效风险源：审核不全面或评估标准不明确可能后果：未能及时发现并解决潜在问题，绩效持