ISO∕IEC 42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之7：“6策划-6.1 确定风险和机遇的措施”专业解读和实践应用指导材料（雷泽佳编制-2024C0）

ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之7：“6策划-6.1确定风险和机遇的措施”专业解读和实践应用指导材料ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之7“6策划-6.1确定风险和机遇的措施”专业解读和实践应用指导材料（雷泽佳编制，2024C0）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》6策划6.1确定风险和机遇的措施6.1.1总则在对人工智能管理体系进行策划时，组织应考虑4.1中提及的因素和4.2中提及的要求，并确定需要应对的风险和机遇，以：——确保人工智能管理体系能够实现其预期结果；——预防或减少不利影响；——实现持续改进。组织应建立和保持人工智能风险准则，以支持以下工作：——区分可接受与不可接受的风险；——进行人工智能风险评估；——实施人工智能风险应对；——评估人工智能风险的影响。注1：ISO/IEC38507和ISO/IEC23894中提供了确定组织愿意追求或保留的风险数量和类型的考虑因素。组织应根据以下因素确定风险和机遇：——人工智能系统的领域和应用环境；——预期用途；——4.1中提及的外部和内部因素。注2：在人工智能管理体系的范围内可考虑不止一个人工智能系统。在这种情况下，应针对每个人工智能系统或人工智能系统组确定机会和用途。组织应策划：a）应对这些风险和机遇的措施；b）如何做：1）在其人工智能管理体系过程中整合并实施这些措施；2）评价这些措施的有效性。组织应保留为识别和应对人工智能风险和机遇而采取的措施的成文信息。注3：关于如何为开发、提供或使用人工智能产品、系统和服务的组织实施风险管理的指导见ISO/IEC23894。注4：组织及其活动的环境会对组织的风险管理活动产生影响。注5：不同部门和行业对风险的定义以及风险管理的设想可能有所不同。3.7中对风险的规范性定义允许对风险有一个广泛的认识，以适应任何部门，如条款D.1中提到的部门。在任何情况下，作为风险评估的一部分，组织的职责是首先采用适合其环境的风险观。这可以包括通过人工智能系统为之开发和使用的部门所使用的定义来看待风险，如ISO/IEC指南51中的定义。6策划6.1确定风险和机遇的措施6.1.1总则风险的定义及理解：不确定性对目标的影响；风险的本质；风险的不确定性：风险源于不确定性，这种不确定性可能导致目标无法实现或偏离预期结果；对目标的影响：风险直接影响组织或系统试图实现的目标，这些目标可能是战略性的、战术性的或运营层面的。影响的双重性；积极与消极影响：风险带来的影响可以是积极的（如意外收获）或消极的（如损失）。管理风险时，应同时考虑这两种可能性。对预期的偏离：无论影响是积极还是消极，它都代表了与原始预期的偏差。这种偏差是评估风险时需要考虑的关键因素。不确定性的来源；信息缺失或片面：不确定性通常源于对事件、其后果或可能性的信息不足或理解片面。这可能是由于数据缺失、知识局限或环境变化等因素导致的；全面理解风险：为了有效管理风险，需要尽可能收集完整的信息，以减少不确定性，并更准确地评估风险。风险的构成；潜在事件与后果：风险由潜在事件（可能发生的事情）和这些事件可能带来的后果（对目标的影响）组成。理解这两者是评估和管理风险的基础；组合评估：在评估风险时，需要同时考虑潜在事件和后果，以及它们之间的相互作用。风险的量化。后果与可能性的组合：风险通常通过事件的后果（包括环境变化）和这些后果发生的可能性（即机会或概率）来量化。这种量化有助于组织更准确地了解风险水平，并据此制定相应的管理策略；动态评估：由于不确定性的存在，风险评估应是一个动态过程。随着新信息的出现和环境的变化，组织应定期更新其风险评估结果。策划人工智能管理体系应考虑组织环境及相关方需求；在策划人工智能管理体系时，组织需全面考虑内外部环境因素及相关方要求，并确定需要应对的风险和机遇。这些考虑因素包括：组织及其环境：应综合考虑“4.1理解组织及其环境”中提到的内部和外部因素。外部环境因素；法律要求：组织需了解并遵守所有适用的法律要求，包括可能禁止使用人工智能的特定规定；监管政策与指导：监管机构的政策、指导方针和决定对人工智能系统的开发和使用具有重要影响，组织需密切关注并适应这些变化；激励与后果：与人工智能系统预期目的和使用相关的激励或后果，如政府补贴、税收优惠或处罚措施，也是组织在策划时需考虑的因素；文化与伦理：人工智能的发展和使用受到文化、传统、价值观、规范和伦理的制约，组织需确保管理体系与这些因素相协调；竞争格局与趋势：组织需分析使用人工智能系统的新产品和服务的竞争格局和趋势，以把握市场机遇和应对挑战。内部环境因素。组织环境与治理：组织的环境（组织的价值观、文化、知识和绩效等）、治理结构、目标、方针和程序对人工智能管理体系的策划和实施具有直接影响；合同义务：组织需考虑与人工智能系统相关的合同义务，确保管理体系的策划和实施符合合同约定；预期目的：拟开发或使用人工智能系统的预期目的是管理体系策划的出发点和落脚点，组织需明确并围绕这一目的进行策划。相关方的需求和期望：考虑“4.2理解相关方的需求和期望”中明确的相关方的要求，包括确定与人工智能管理体系有关的相关方、这些相关方的具体要求以及如何通过管理体系来满足这些要求。相关方识别：组织应识别所有与人工智能管理体系相关的内外部相关方（包括人工智能提供者、人工智能生产者、人工智能客户、人工智能合作伙伴、人工智能主体、政府部门等）。需求与期望分析：针对每个相关方，组织应深入分析其需求和期望，确保管理体系能够满足各方的利益诉求。确定风险与机遇；风险识别：基于内外部因素和相关方需求的分析，组织需识别在人工智能管理体系策划和实施过程中可能面临的风险，如技术风险、合规风险、市场风险等；机遇把握：同时，组织也应关注潜在的机遇，如技术创新带来的市场优势、政策扶持带来的发展契机等，并制定相应的策略来把握这些机遇。确定需要应对的风险和机遇的目的；确保人工智能管理体系实现预期结果：预期结果指组织在建立和实施人工智能管理体系时所期望达到的目标和成效，这些结果通常涵盖以下几个方面：战略目标的达成：人工智能管理体系应助力组织实现其既定的战略目标，如提升业务效率、增强决策能力、优化客户体验等；合规性的确保：管理体系应确保组织在人工智能的应用过程中严格遵守相关法律法规、行业标准和道德规范，避免法律风险，维护组织声誉；技术效能的发挥：通过有效管理，应使人工智能技术能够充分发挥其效能，为组织带来实际的价值和竞争优势，如提高生产效率、降低运营成本等；风险的有效控制：管理体系应能够识别、评估并有效控制与人工智能应用相关的风险，包括技术风险、数据风险、合规风险等，确保组织的稳健运营；持续改进的能力：应建立一种持续改进的机制，使人工智能管理体系能够随着技术的发展和组织的变化而不断优化和完善，保持其有效性和适应性；相关方的满意：管理体系应关注并满足相关方的需求和期望，包括员工、客户、供方、监管机构等，以构建良好的内外部关系。确定需要应对的风险和机遇对实现预期结果的重要性；确定需要应对的风险和机遇直接关系到人工智能管理体系能否有效实施并达成预期结果。以下是几个核心原因：风险管理与预期结果的直接关联；风险识别与评估：通过全面识别与人工智能应用相关的风险（如技术风险、数据风险、合规风险、声誉风险等），组织能够更准确地评估这些风险对管理体系潜在的影响，从而制定有效的风险应对策略，确保人工智能管理体系在面临挑战时能够保持稳定和有效；风险预防与减轻：提前确定风险并采取措施进行预防或减轻，可以避免或降低风险对管理体系造成的负面影响，从而确保人工智能管理体系能够按照既定的目标和计划顺利推进，实现预期结果。机遇把握与预期结果的提升；机遇识别与利用：确定并把握与人工智能相关的机遇，如技术创新、市场拓展、效率提升等，可以为人工智能管理体系带来新的增长点和竞争优势，从而助力实现甚至超越预期结果；战略对齐与资源优化：通过识别机遇，组织可以将管理体系与战略目标更加紧密地对齐，并优化资源配置，确保关键领域和关键项目得到足够的支持和投入，从而推动预期结果的实现。综合决策与体系优化；风险与机遇的平衡：在确定需要应对的风险和机遇时，组织应综合考虑两者之间的关系，制定平衡的风险管理和机遇利用策略。这有助于人工智能管理体系在风险可控的前提下，最大化地利用机遇，实现最佳效益。持续改进与适应性：通过定期回顾和更新风险与机遇的识别结果，组织可以及时调整管理体系的策略和措施，确保其持续适应外部环境的变化和内部需求的发展，从而持续实现并超越预期结果。增强相关方信心。透明度与可信度：通过明确识别和应对风险与机遇，组织可以向相关方展示其对管理体系的全面掌控和负责任的态度，从而增强相关方的信心和信任；合规性与声誉：有效管理风险和把握机遇还有助于组织遵守相关法律法规和行业标准，维护良好的声誉和品牌形象，为管理体系的长期稳定发展奠定坚实基础。增强有利影响，并预防或减少不利影响；确保增强有利影响主要体现在以下几个方面：业务效率与竞争力提升：人工智能技术的应用可以自动化许多繁琐、重复性的任务，从而提高业务处理速度和效率。通过智能分析和预测，组织能够更准确地把握市场趋势和客户需求，制定更有效的市场策略，提升竞争力；创新与发展机遇：人工智能为组织提供了前所未有的创新机会，通过开发新的应用场景和产品，组织能够开辟新的市场领域，实现业务增长。人工智能技术的应用还能够推动组织内部的流程优化和管理创新，提升整体运营水平；决策支持与优化：人工智能能够处理和分析大量数据，为组织提供准确、及时的信息支持，帮助决策者做出更加明智的决策。通过智能算法和模型，组织能够优化资源配置、降低运营成本，提高整体效益；客户体验与满意度提升：人工智能技术的应用可以为客户提供更加个性化、智能化的服务体验，如智能客服、智能推荐等。这些服务能够提升客户的满意度和忠诚度，为组织带来长期的客户价值；可持续发展与社会责任：人工智能管理体系的建立和实施有助于组织实现更加可持续的发展目标，如减少能源消耗、降低碳排放等。同时，通过负责任地使用人工智能技术，组织能够积极履行社会责任，树立良好的社会形象；预防或减少不利影响主要包括以下几个方面：技术风险：人工智能技术的应用可能面临技术故障、数据泄露等风险，这些风险可能对组织的业务运营造成负面影响；数据隐私与安全风险：人工智能技术的应用涉及大量数据的收集、存储和处理，可能引发数据隐私泄露和安全风险；算法偏见与不公平性：人工智能算法可能受到数据偏见的影响，导致决策结果不公平或歧视性；就业与劳动力市场影响：人工智能技术的广泛应用可能对传统就业岗位造成冲击，引发就业市场的不稳定性；伦理与社会影响：人工智能技术的发展和应用涉及一系列伦理和社会问题，如责任归属、人权和道德问题等。确定需要应对的风险和机遇对“确保增强有利影响，并预防或减少不利影响”的重要性，包括以下方面：风险管理的基础：在任何管理体系中，风险管理都是确保体系有效运行的关键。对于人工智能管理体系而言，确定需要应对的风险是风险管理的基础。通过识别和分析潜在的风险，组织可以制定相应的预防和应对措施，从而避免或减少这些风险可能带来的不利影响；机遇利用的关键：与风险管理相对应的是机遇管理。在策划阶段确定需要应对的机遇，意味着组织能够提前识别并把握那些可能带来积极影响的因素。通过有效利用这些机遇，组织可以增强有利影响，实现业务目标的超越；资源优化配置：在确定需要应对的风险和机遇后，组织可以更加精准地分配其资源。对于高风险领域，组织可以投入更多的资源来加强预防和控制；对于高机遇领域，组织则可以集中资源来推动创新和发展。这种资源优化配置，有助于提高组织的效率和效益；增强决策的科学性和有效性：在策划阶段确定需要应对的风险和机遇，可以为组织的决策提供重要的依据。通过全面考虑潜在的风险和机遇，组织可以制定出更加科学、合理的决策方案，从而提高决策的科学性和有效性。这有助于组织在实现目标的过程中避免不必要的损失和错误；提升组织的适应性和韧性：在面对复杂多变的外部环境时，组织的适应性和韧性显得尤为重要。通过确定需要应对的风险和机遇，组织可以建立起一套灵活应对各种挑战的机制。当外部环境发生变化时，组织能够迅速调整其管理体系和策略，以适应新的环境和需求。这种适应性和韧性，有助于组织在激烈的市场竞争中保持领先地位。实现持续改进。确定需要应对的风险和机遇对“确保实现持续改进”非常重要，主要包括以下方面；风险识别与预防；提前识别风险：通过系统地识别和分析潜在风险，组织能够在问题发生前制定预防措施，减少意外事件对业务运营的干扰，确保管理体系的稳定性；及时应对变化：外部环境的快速变化（如技术革新、法规调整、市场需求变动）和内部运营中的不确定性，都可能带来新的风险。明确风险有助于组织快速响应，调整策略，保持管理体系的有效性。机遇把握与利用；推动创新与发展：机遇往往伴随着创新和发展的可能性。通过识别并把握与人工智能相关的机遇，组织可以引入新技术、新方法或新市场策略，从而推动管理体系的持续改进和业务的快速发展；增强竞争力：有效利用机遇可以使组织在市场中脱颖而出，增强竞争力。这种竞争优势为持续改进提供了动力和支持，有助于组织在激烈的市场竞争中保持领先地位。动态调整与优化；持续改进的基础：风险和机遇的识别是管理体系持续改进的起点。通过定期回顾和评估，组织可以根据实际情况调整策略，确保管理体系始终与业务目标保持一致；促进灵活性与适应性：明确风险和机遇使组织更加灵活，能够快速适应外部环境的变化，调整战略方向，保持组织的活力和竞争力。促进组织学习与成长；积累经验教训：在应对风险和把握机遇的过程中，组织会积累丰富的经验教训。这些经验教训是组织宝贵的财富，有助于提升组织的风险管理能力和机遇把握能力；培养持续改进文化：通过不断应对风险和把握机遇，组织可以逐渐形成一种持续改进的文化氛围。这种文化鼓励员工积极参与管理体系的改进和创新，为组织的长期发展奠定坚实基础。持续改进的驱动力。动态调整与优化：确定需要应对的风险和机遇后，组织可以根据实际情况动态调整其管理策略和资源分配。这种灵活性使得管理体系能够不断适应外部环境的变化和内部需求的发展，实现持续改进；建立反馈机制：通过对风险和机遇的管理，组织可以建立有效的反馈机制，及时收集和分析相关信息，为持续改进提供数据支持。这种反馈机制有助于组织不断发现问题、解决问题并优化流程。人工智能风险管理过程；人工智能风险管理过程示意图在人工智能管理体系中，风险管理是一个核心组成部分，它涵盖了从策划到回顾的六个关键过程域，以确保对人工智能相关风险的有效管理。这些过程域相互关联，共同构成了一个全面且动态的风险管理框架，如《人工智能风险管理过程示意图》所示。风险管理策划；作为风险管理的起点，风险管理策划旨在明确风险管理的范围、环境和准则，为整个风险管理过程奠定坚实基础。这一过程包括确定风险管理的领导结构、制定风险政策以及设定风险管理目标等关键活动。通过明确的策划，组织能够有针对性地设计风险管理流程，确保后续工作的顺利进行。风险评估；风险评估紧随风险管理策划之后，是对人工智能相关风险进行深入分析的关键环节。它涉及风险识别、风险分析和风险评价三个步骤。风险识别旨在识别出可能影响人工智能系统运行的潜在风险；风险分析则对这些风险进行定性或量化评估，以确定其发生的可能性和影响程度；风险评价则基于分析结果，对风险进行排序和优先级划分，为风险处理提供决策依据。风险处理；风险处理是组织根据风险评估结果，制定并执行风险应对策略和措施的过程。这些策略可能包括风险规避、风险降低、风险转移或风险接受等。通过有效的风险处理，组织能够降低风险发生的可能性或减轻风险造成的损失，从而确保人工智能系统的稳定运行和组织的持续发展。风险沟通；风险沟通贯穿于风险管理的全过程，是确保组织内部各级别之间以及组织与外部利益相关者之间有效信息交流的关键。通过及时、准确的风险沟通，组织能够增强对风险的理解、提高风险意识，并促进各方在风险管理方面的协作与配合。风险监控；风险监控是对风险管理活动进行持续跟踪和监测的过程，旨在及时发现并应对新的风险或原有风险的变化。通过定期的风险审查、监控指标的设置以及风险预警机制的建立，组织能够确保风险管理活动的有效性和及时性，从而及时调整风险管理策略以应对不断变化的风险环境。风险回顾（评审）。风险回顾（评审）是对整个风险管理过程进行总结和评价的重要环节。它涉及对风险管理策划、风险评估、风险处理、风险沟通与风险监控等过程域的活动与结果进行传达和分析，以评估风险管理的效果和效率。通过风险回顾，组织能够获取宝贵的决策信息，以便对风险管理活动进行持续改进和优化，从而不断提升其风险管理能力。建立和保持人工智能风险准则以指导全面风险管理过程：对“人工智能风险准则”的理解；人工智能风险准则指组织在管理和应对人工智能相关风险时，用于评价风险重要性的依据和标准。基础性与指导性；人工智能风险准则是组织进行风险管理的基础，它为组织提供了判断风险是否可接受、如何评估风险、如何应对风险以及评估风险影响的统一标准；这些准则指导着组织在人工智能领域的所有风险管理活动，确保风险管理的一致性和有效性。区分风险界限；准则的核心功能之一是区分可接受与不可接受的风险，确保组织对风险有清晰的认知，并据此作出合理的决策。通过设定明确的风险接受标准，组织能够迅速识别出需要重点关注和管理的风险。支持风险评估；风险准则为人工智能风险评估提供了框架和方法，确保评估过程的科学性和有效性。组织可以依据准则，对风险进行全面、系统的分析，确定风险的性质、大小、发生概率及潜在影响。指导风险应对；准则的制定有助于组织制定针对性的风险应对措施，确保风险得到及时、有效的控制。通过对比风险准则，组织可以明确哪些风险需要优先处理，以及采取何种措施最为合适。评估风险影响；风险准则还用于评估风险应对措施的效果，以及风险对组织目标实现的影响。通过定期或不定期的评估，组织可以了解风险管理的成效，及时调整和优化风险准则。基于组织环境：风险准则的确定需要充分考虑组织的目标、外部环境和内部环境；风险准则的确定需要充分考虑组织的目标、外部环境和内部环境，这些因素共同影响着组织对风险的理解和接受程度，因此风险准则必须与之相适应。来源多样性；风险准则可以源自多种来源，包括但不限于标准、法律、政策和其他要求；国际标准、行业规范、国家法律法规以及组织内部的政策要求等，都可以为风险准则的制定提供重要参考；这些来源的多样性确保了风险准则的全面性和权威性。建立和保持人工智能风险准则的目的，包括：人工智能风险准则支持区分可接受与不可接受的风险：风险准则为组织设定明确的界限，帮助决策者判断哪些风险是可以容忍的，哪些则是必须避免或减轻的。这有助于组织在风险与机遇之间找到平衡点，确保在追求创新的同时，不会暴露于不可承受的风险之中；可接受的风险：指那些在组织的风险承受范围之内，且通过实施适当的风险控制措施后，其潜在的不利影响可以被降低到组织可以容忍的水平的风险。特点如下：风险水平与组织的风险偏好和风险承受能力相匹配；虽然存在潜在的不利影响，但通过合理的风险控制措施，这些影响可以被有效减轻或避免；组织愿意承担这些风险，因为它们通常与业务机会或创新活动相伴而生。不可接受的风险：不可接受的风险是指那些超出组织风险承受范围，或者即使采取了所有可行的风险控制措施，其潜在的不利影响仍然无法被降低到组织可以容忍的水平的风险。特点如下：风险水平过高，超出了组织的承受范围；潜在的不利影响严重，可能威胁到组织的生存、发展或声誉；组织通常不愿意承担这些风险，因为它们可能带来无法承受的后果。进行人工智能风险评估（风险准则在风险评估中的应用）：风险评估是识别、分析和评价风险的过程。风险准则为这一过程提供了标准，使得评估结果更加客观、准确；支持风险评估的全过程：风险识别：风险准则为组织提供了识别风险的基准。通过对比准则，组织可以更加系统地识别出人工智能系统中存在的潜在风险；风险分析：在风险识别的基础上，风险准则帮助组织对识别出的风险进行深入分析，包括风险的成因、可能的影响以及发生的概率等；风险评价：风险准则为组织提供评价风险严重性的标准。通过对比准则，组织可以确定风险的等级，进而制定相应的风险应对措施。风险准则与风险评估的紧密结合。风险准则的制定应充分考虑风险评估的实际需求，确保准则的实用性和有效性；风险评估的结果应作为风险准则调整和完善的重要依据，形成风险管理与风险评估的良性循环。人工智能风险准则支持实施人工智能风险应对；风险准则为组织提供处理风险的明确指导。根据风险评估的结果，组织可以依据风险准则选择适当的风险应对策略。风险准则在这里起到了指导作用，帮助组织选择最合适的应对策略，确保风险管理的有效性和一致性；风险准则应涵盖各种风险应对策略的具体实施方法和步骤，以确保组织能够有效应对各种风险情况。人工智能风险应对的具体包括：风险规避：在项目启动或持续运营过程中，若识别到潜在的高风险行动，组织应选择不启动或终止这些行动，以规避风险带来的潜在损失；风险承担与增加：在充分评估风险与收益的基础上，组织可主动承担或适当增加某些风险，以把握潜在的机会和收益；风险源消除：通过技术手段、管理改进或流程优化，彻底消除导致风险发生的根源，从根本上解决风险问题；可能性调整：采取有效措施降低风险发生的概率，如加强监控、提高技术稳定性或优化决策流程等；后果减轻：即使风险发生，也应通过预案制定、应急响应和资源调配等措施，最大限度地减轻风险对组织的影响；风险分担：与合作伙伴、供方或保险公司等外部实体共同承担风险，通过合同安排、风险融资等方式实现风险的分散和转移；风险保留：在全面评估风险后，若认为风险可控且组织能够承受其潜在影响，可选择保留风险，但需建立相应的监控和应对机制。人工智能风险准则支持评估人工智能风险的影响。提供评估框架和依据；明确评估范围：人工智能风险准则明确了评估的对象和范围，包括人工智能系统的功能、算法、数据输入和输出等关键环节，确保评估工作全面无遗漏；设定评估标准：通过制定具体的评估标准，如风险严重性、可能性、影响范围等，为评估人员提供了统一的衡量尺度，提高了评估的准确性和客观性。确保评估过程的规范性；规范评估流程：人工智能风险准则规定了评估的流程和方法，包括风险识别、风险分析和评价、风险应对和风险监控等环节，确保评估工作有序进行；强化文件化要求：要求评估过程及其结果必须以书面形式记录，形成正式的评估报告，便于组织内部沟通和外部审核，增强了评估的可追溯性和透明度。支持风险识别与评估。辅助风险识别：借助人工智能风险准则，组织能够更系统地识别潜在的风险点，包括技术风险、法律风险、伦理风险等，为后续的风险评估打下坚实基础。量化风险评估：通过准则中的量化指标和方法，组织能够对识别出的风险进行科学的量化评估，确定风险的严重性和优先级，为风险应对提供有力依据。注1：ISO/IEC38507:2022《信息技术-信息技术治理-组织使用人工智能的治理影响》和ISO/IEC23894:2023《信息技术-人工智能-风险管理指南》中提供了确定组织愿意追求或保留的风险数量和类型的考虑因素。组织应根据以下因素确定与人工智能管理体系相关的风险和机遇：利用“人工智能系统的领域和应用环境”来确定人工智能风险和机遇：明确人工智能系统领域；界定范围具体领域识别：组织应明确人工智能系统所涉及的具体领域，如医疗保健、金融、智能制造、零售业、交通、教育等。这一步骤有助于组织将注意力集中在相关领域内，从而更精确地识别出该领域内特有的风险和机遇；领域细分：在明确大领域后，组织还应进一步细分领域，如医疗健康领域内的疾病诊断、药物研发等，以便更深入地分析特定子领域的风险和机遇。行业特性分析监管要求：不同行业对人工智能系统的监管要求各不相同。组织应深入了解所在行业的监管政策，确保人工智能系统的开发和使用符合相关法律法规要求，避免法律风险；技术成熟度：分析行业内的技术发展现状和趋势，评估人工智能系统的技术成熟度与行业竞争力的关系，识别技术升级带来的机遇和潜在风险；市场接受度：考虑市场对人工智能系统的接受程度，包括用户习惯、消费偏好等，以预测人工智能系统的市场潜力和可能面临的市场风险。分析应用环境。使用场景剖析；场景描述：详细描绘人工智能系统的使用场景，包括应用场景的具体情境、用户群体、操作流程等。通过这一步骤，组织可以直观地了解人工智能系统在实际应用中的表现，从而识别出可能的风险点和机遇领域；风险点识别：在使用场景描述的基础上，组织应深入分析人工智能系统可能面临的风险，如数据泄露、算法偏见、操作失误等，并评估这些风险对组织的影响程度；机遇领域挖掘：组织应关注使用场景中潜在的机遇，如提高生产效率、优化用户体验、拓展新市场等，并探索如何利用人工智能系统抓住这些机遇。技术融合评估。融合应用分析：考虑人工智能系统与其他先进技术（如云计算、大数据、物联网等）的融合应用情况。这种融合可能带来额外的风险和机遇，如数据安全风险、技术创新机遇等；风险与机遇权衡：组织应对融合应用带来的风险和机遇进行权衡，确保在追求技术创新的同时，能够有效管理风险，实现风险与收益的平衡。利用人工智能系统的领域和应用环境确定风险和机遇。理解和识别特定领域内的常见风险和挑战，这些风险可能因行业特性而有所不同；分析应用环境对人工智能系统性能、安全性和可靠性的影响，例如，某些应用环境可能需要更高的准确率和更低的错误容忍度；考虑人工智能系统在不同领域和应用中的潜在机遇，例如，优化流程、提高效率、降低成本或提供新的服务或产品；评估人工智能系统对组织战略目标、业务模式和市场定位的贡献，以及它如何帮助组织在竞争中取得优势。根据“人工智能系统的预期用途”确定需要应对的人工智能风险和机遇：人工智能系统的预期用途包括：明确人工智能系统的预期用途；目标设定：组织应明确人工智能系统的具体目标，包括其旨在解决的问题、期望达到的效果以及长期的发展愿景。目标应具体、可衡量，并与组织的整体战略和业务需求相一致；功能定义：详细描述人工智能系统的功能，包括其能够执行的任务、处理的数据类型、输出的结果等。功能定义应清晰、准确，确保所有相关方对人工智能系统的能力有共同的理解。应用场景规划：识别人工智能系统可能的应用场景，包括使用场景、用户群体、操作流程等。考虑不同场景下的特定需求和限制，以及人工智能系统如何适应这些变化。基于预期用途的风险识别；技术风险：评估人工智能系统的技术成熟度、稳定性、可靠性等，识别可能的技术故障或性能下降风险。考虑算法偏见、数据质量、模型可解释性等技术问题对人工智能系统准确性和公正性的影响；合规风险：分析人工智能系统的预期用途是否符合相关法律法规、行业标准和伦理规范。识别可能的数据保护、隐私安全、知识产权等合规风险，并确保人工智能系统的开发和使用符合监管要求；市场风险：评估人工智能系统的市场接受度、竞争态势和潜在的市场变化。识别可能的市场需求变化、竞争对手行动或技术替代等市场风险，并制定相应的市场策略；运营风险：考虑人工智能系统在实际运营中可能遇到的挑战，如系统集成、运维管理、人员培训等。识别可能的运营中断、成本超支或效率下降等风险，并制定相应的运营计划。基于预期用途的机遇挖掘。技术创新机遇：探索人工智能系统在技术层面的创新点，如算法优化、模型改进、新技术融合等。利用技术创新提升人工智能系统的性能、准确性和效率，为组织创造竞争优势；市场拓展机遇：分析人工智能系统的预期用途是否能够满足新的市场需求或开拓新的市场领域。利用人工智能系统的独特功能或优势，拓展客户群体、增加市场份额或进入新的市场；业务优化机遇：识别人工智能系统如何优化组织的业务流程、提高工作效率或降低成本。利用人工智能系统的智能化能力，实现业务流程的自动化、智能化和精益化；合作与伙伴关系机遇：探索与其他组织或机构在人工智能领域的合作机会，如技术合作、数据共享、联合研发等。通过建立合作关系，共同推动人工智能技术的发展和应用，实现互利共赢。外部和内部因素：“4.1理解组织及其环境”提及组织在理解和分析环境时应考虑的外部和内部因素。这些因素都会直接影响组织在实施人工智能系统时所面临的风险和可以把握的机遇。因此，在策划人工智能管理体系时，组织应全面考虑这些外部和内部因素，以确保风险管理活动的全面性和针对性。人工智能系统外部环境因素风险与机遇分析表因素类别因素子类别需要应对的风险需要应对的机遇适用的法律要求禁止使用特定人工智能技术可能面临技术转型或替代方案的成本风险；合规性风险导致项目停滞或取消促使组织研发更合规、更安全的人工智能技术；提前布局其他非受限领域，抢占市场先机法律要求变更频繁需要频繁调整人工智能系统以适应新法律要求，增加运营成本通过灵活设计人工智能系统，快速适应法律变更，提升组织竞争力监管政策与指导政策解释或执行不一致导致人工智能系统在不同地区或情境下应用受限，影响业务连续性积极参与政策讨论，与监管机构沟通，争取有利政策环境新政策出台可能对人工智能系统的开发、使用或数据保护产生新限制提前预见政策趋势，提前调整战略，抢占政策红利激励与后果政府补贴或税收优惠减少增加人工智能系统的研发和运营成本寻求其他资金来源，如风险投资、合作伙伴等；优化成本结构，提高效率负面后果（如声誉损失）人工智能系统不当使用导致的公众信任危机加强伦理和合规管理，建立透明、可解释的人工智能系统，提升公众信任文化、传统与价值观文化差异导致接受度低人工智能系统在某些文化或地区可能不受欢迎，影响市场推广定制化人工智能系统以符合当地文化、传统和价值观；加强跨文化沟通与合作伦理观念冲突人工智能系统的决策可能与某些伦理观念相悖，引发争议建立伦理审查机制，确保人工智能系统符合广泛接受的伦理标准竞争格局与趋势新技术或产品的出现可能导致现有人工智能系统过时，失去市场竞争力加大研发投入，持续创新，保持技术领先地位市场需求变化人工智能系统的功能或性能可能无法满足新兴市场需求密切关注市场动态，及时调整产品策略，满足用户需求变化合作伙伴与供应链变化可能影响人工智能系统的开发、部署和维护建立稳定的合作伙伴关系，加强供应链管理，确保业务连续性人工智能系统内部环境因素风险与机遇分析表因素类别因素子类别需要应对的风险需要应对的机遇组织环境价值观与文化不匹配人工智能系统的开发与组织的核心价值观相悖，导致内部冲突通过人工智能系统强化组织文化，提升员工认同感和凝聚力知识不足或过时组织缺乏人工智能相关知识，无法有效开发和管理人工智能系统加强员工培训，引入外部专家，提升组织整体的人工智能知识水平绩效指标不合理过于追求短期绩效，忽视人工智能系统的长期价值和潜在风险制定科学合理的绩效指标，平衡短期与长期利益治理、目标、方针和程序治理结构不完善缺乏明确的人工智能治理框架，导致决策混乱和责任不清建立健全人工智能治理结构，明确决策流程和责任分配目标不明确或不一致人工智能系统的开发目标与组织整体目标不一致，导致资源浪费确保人工智能系统目标与组织目标高度契合，形成协同效应方针和程序缺失或不完善缺乏有效的人工智能管理方针和程序，导致管理混乱制定完善的人工智能管理方针和程序，确保人工智能系统的规范运作合同义务合同条款不明确合同中对人工智能系统的开发、使用、维护等条款不明确，导致纠纷明确合同条款，确保双方对人工智能系统的权利和义务有清晰认识合同履行风险由于技术、市场等变化，导致合同无法履行或履行成本增加建立合同履行监控机制，及时调整合同策略，降低风险拟开发或使用人工智能系统的预期目的目的不明确或不合理人工智能系统的开发或使用目的不明确，导致资源浪费或效果不佳明确人工智能系统的开发或使用目的，确保其与组织目标高度一致目的与市场需求不匹配人工智能系统的开发或使用目的与市场需求不符，导致产品滞销或竞争力下降深入调研市场需求，确保人工智能系统的开发或使用目的与市场需求紧密相连目的与技术能力不匹配人工智能系统的开发或使用目的超出组织的技术能力，导致项目失败评估组织的技术能力，确保人工智能系统的开发或使用目的与组织的技术能力相匹配确定与人工智能管理体系相关的风险和机遇。人工智能风险源与风险列表风险源领域风险源描述对应的风险描述组织组织内部对人工智能系统的理解和应用不足潜在事件：决策失误，导致资源分配不当或项目失败；后果：影响组织效率，造成经济损失，损害组织声誉过程和程序人工智能系统开发、部署、维护等流程不完善潜在事件：流程漏洞导致系统漏洞或数据泄露；后果：系统安全性受损，用户信任度下降，可能面临法律诉讼管理例程缺乏有效的人工智能系统管理规范和监督机制潜在事件：管理混乱，导致系统失控或滥用；后果：组织运营风险增加，可能引发安全事故或伦理问题人员人员技能不足、操作失误或恶意行为潜在事件：误操作导致系统故障，或内部人员泄露敏感信息；后果：系统稳定性受损，数据安全受到威胁物理环境人工智能系统所处环境的复杂性或不确定性潜在事件：环境变化导致系统性能下降或失效；后果：系统无法适应新环境，影响业务连续性数据数据质量不足、来源不可靠或存储不安全潜在事件：数据错误导致系统决策失误，或数据泄露引发隐私危机；后果：系统准确性受损，用户隐私被侵犯人工智能系统配置系统配置不当或存在缺陷潜在事件：配置错误导致系统性能不佳或功能失效；后果：系统无法满足业务需求，用户体验下降部署环境部署环境不符合人工智能系统要求潜在事件：环境不匹配导致系统运行异常或故障；后果：系统稳定性受损，可能影响业务运营硬件、软件、网络资源和服务硬件故障、软件漏洞、网络攻击或资源不足潜在事件：硬件损坏导致系统停机，软件漏洞被利用引发安全事件，网络攻击导致数据泄露或系统瘫痪；后果：系统可用性受损，数据安全受到威胁，可能造成经济损失对外部方的依赖依赖外部供方、合作伙伴或服务提供商潜在事件：外部方违约、破产或技术故障；后果：供应链中断，系统无法正常运行，可能引发业务风险环境的复杂性环境复杂导致情境难以完全识别潜在事件：未识别情境导致系统决策失误；后果：系统适应性不足，可能引发安全事故或业务损失缺乏透明度和可解释性系统决策过程不透明，难以解释潜在事件：用户或监管机构对系统决策产生质疑；后果：系统可信度和可问责性受损，可能影响用户接受度和合规性自动化水平自动化决策可能带来的风险潜在事件：自动化决策导致不公平、不安全或不合规的结果；后果：系统公平性、安全性或合规性受损，可能引发社会争议或法律纠纷与机器学习相关的风险源数据质量、来源和存储问题，以及持续学习带来的风险潜在事件：数据问题导致模型训练效果不佳，或持续学习引发系统行为变化；后果：系统性能下降，可能引发业务风险或伦理问题系统硬件因素硬件错误、软件错误或系统差异导致的风险潜在事件：硬件故障导致系统停机，或系统差异导致模型迁移受限；后果：系统可用性受损，可能影响业务连续性或系统部署系统生命周期因素生命周期各阶段可能存在的风险潜在事件：设计、开发、验证、部署、维护等阶段出现问题；后果：系统质量、可靠性或安全性受损，可能影响业务运营或用户信任技术成熟度使用不成熟技术带来的风险潜在事件：技术不成熟导致系统性能不稳定或存在未知漏洞；后果：系统稳定性受损，可能引发安全事故或业务风险策划人工智能风险与机遇的应对措施并实施评价；策划应对这些人工智能风险和机遇的措施；风险与机遇的优先排序；根据风险评估的结果，对识别出的风险和机遇进行优先排序，考虑它们的严重性、发生概率以及潜在影响；优先处理那些对组织影响最大、发生概率较高的风险，以及潜在价值大、可行性高的机遇。选择风险应对方案；对于风险，组织应考虑多种应对方案；对于机遇，组织应制定行动计划，明确如何利用这些机遇。应对人工智能风险和机遇的措施涵盖了多个方面，具体包括：风险规避：通过决策避免开始或停止可能导致高风险的活动，从而规避潜在的风险。例如，对于技术不成熟或法律法规不明确的人工智能项目，组织可能选择暂时不启动或暂停实施；风险承担与机会寻求：在评估风险后，组织可能决定承担一定的风险以寻求更大的机会。这包括加大研发投入，探索新的技术或应用领域，以期望获得更高的回报；风险消除：通过消除风险源来彻底消除风险。例如，加强数据安全管理，确保数据不被非法获取或滥用，从而消除数据泄露的风险；风险降低：通过改变风险的可能性或后果来降低风险。例如，通过优化算法、加强模型训练来提高人工智能系统的准确性和稳定性，从而降低预测错误的风险；风险分担：通过与他人合作或购买保险等方式来分担风险。例如，与供方或合作伙伴签订合作协议，明确双方的责任和风险分担方式；或者购买针对人工智能系统的保险，以减轻因系统故障或事故造成的经济损失；风险保留：在经过慎重考虑后，组织可能决定保留某些风险。这通常是在风险较小、可承受且不影响组织整体战略和业务目标的情况下做出的决策；机遇利用：针对识别出的机遇，制定具体的行动计划并加以实施。这包括加强市场调研、拓展应用场景、提升技术水平、建立合作伙伴关系等，以充分利用机遇带来的潜在价值；制定详细措施。针对每个风险和机遇，制定具体的应对措施，包括责任分配、时间表、资源需求等。确保措施具有可操作性、可衡量性和可追踪性，以便后续实施和评估。将这些应对人工智能风险和机遇的措施融入其人工智能管理体系过程之中并加以实施：明确人工智能管理体系过程：组织应准确地界定其人工智能管理体系中的各个核心过程，这些过程应涵盖但不限于数据收集与预处理、模型构建与开发、系统部署与集成、运行监控与维护、以及持续的评估与改进。对于每一个过程，组织必须详细明确其输入要素、预期输出成果、具体执行活动、负责方，以及该过程与其他过程之间的交互接口和依赖关系，从而确保管理体系的连贯性和有效性；识别风险与机遇与人工智能管理体系过程的关联性：针对前期识别出的每一项人工智能相关风险和机遇，组织需进行深入分析，明确它们与人工智能管理体系中各个过程的直接关联。此步骤旨在识别出哪些过程可能受到特定风险的影响，或哪些过程能够为抓住特定机遇提供契机。基于这一分析，组织可以确定哪些过程需要特别关注并优先采取应对措施，同时设计出如何在这些关键过程中有效实施风险缓解和机遇把握的具体策略；制定详尽的实施计划：对于每一项确定的应对措施，组织应制定一份详尽且可行的实施计划。该计划应包含明确的行动步骤、具体的时间安排、责任人的分配、以及实施所需资源的详细清单。此外，实施计划还需与组织的长期战略规划和短期业务目标紧密对齐，同时充分考量实施过程中可能遭遇的挑战、限制因素以及潜在风险，以确保计划的可行性和有效性；将实施计划融入人工智能管理体系过程：组织应将制定好的实施计划中的各项行动步骤无缝融入人工智能管理体系的相应过程中。例如，在数据收集与预处理阶段，可以加强数据的质量控制机制以有效应对数据安全和准确性方面的风险；在模型构建与开发阶段，则可以引入先进的风险管理机制来确保模型设计的稳健性和可靠性。通过这样的融合，组织能够确保应对措施在管理体系中得到切实执行，从而有效提升人工智能项目的风险管理和机遇把握能力。评估这些应对人工智能风险和机遇的措施的有效性。确定评估指标：组织应明确评估的目标和范围，针对每个应对措施设定具体的、可量化的评估指标。这些指标应能够反映措施对风险降低、机遇把握以及整体业务目标实现的贡献；建立评估框架：构建一个全面的评估框架，包括评估方法、评估周期、评估人员、数据来源等。确保评估框架与组织的整体战略和业务需求相一致，同时考虑人工智能技术的最新发展和行业标准；收集与分析数据：通过监控系统、问卷调查、访谈、审核等多种途径收集与应对措施相关的数据。对收集到的数据进行深入分析，识别趋势、异常点和关键影响因素；实施评估；利用设定的评估指标和框架，对每个应对措施的有效性进行逐一评估。评估过程中应充分考虑措施的实际执行情况、效果达成度以及可能的间接影响；利用外部资源：考虑引入第三方机构或专家进行独立评估，以获得更客观、专业的评价。参与行业交流，借鉴其他组织的最佳实践，不断完善评估方法和体系。形成评估报告：根据评估结果，编写详细的评估报告，包括评估目的、方法、过程、结果、建议改进措施等。报告应客观、准确、全面地反映评估情况，为管理层提供决策支持；反馈与改进：将评估报告及时反馈给相关责任人和管理层，确保他们了解评估结果和存在的问题。基于评估结果，制定具体的改进措施，并纳入人工智能管理体系的持续改进计划中；持续监控与复评：设立机制对改进措施的实施情况进行持续监控，确保措施得到有效执行。定期复评评估指标和框架的适用性，根据组织内外部环境的变化进行适时调整。组织应保留为识别和应对人工智能风险和机遇而采取的措施的成文信息，包括：风险评估报告；概述：简要介绍评估的目的、范围、方法和关键发现；评估详细过程：包括数据收集与分析方法、关键假设、使用的工具和技术等；影响分析结果：具体说明人工智能系统对个人、社会、经济、环境等各方面可能产生的正面和负面影响；风险评估：识别并量化潜在的风险，包括风险的可能性、严重性和影响范围。缓解措施与行动计划；缓解措施：针对识别出的风险提出的缓解策略、行动计划和责任分配；行动计划：详细列出为应对风险所采取的每一步行动，包括时间表和责任人。评估方法和工具；方法论描述：详细解释所采用的评估方法、模型、算法等；工具使用说明：介绍评估过程中使用的软件、平台或工具的名称、版本和功能。相关方反馈；相关方列表：列出所有参与评估的相关方及其角色；反馈意见汇总：收集并整理相关方对评估报告和初步发现的反馈意见。决策文档；决策记录：记录关于如何解读评估结果、做出决策的过程和依据；批准文件：包括决策被批准的文件、日期和批准人签名。原始数据和处理后的数据；原始数据：包括用于评估的所有原始数据、调查问卷、访谈记录等；处理后的数据：经过清洗、整理和分析的数据集，用于支持评估结论；数据字典：解释数据集中各个字段的含义、来源和单位等信息。变更记录与监控报告；变更记录：记录人工智能管理体系在实施过程中发生的任何变更，包括变更的原因、时间、影响及应对措施；监控报告：定期报告人工智能管理体系的运行情况，包括风险监控结果、系统性能指标等。注：关于如何为开发、提供或使用人工智能产品、系统和服务的组织实施风险管理的指导见ISO/IEC23894:2023《信息技术-人工智能-风险管理指南》。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》6.1.2人工智能风险评估组织应规定并建立人工智能风险评估过程，该过程应：a）引用并符合人工智能方针（见5.2）和人工智能目标（见6.2）；注：在评估作为6.1.2d)1）部分的后果时，组织可利用6.1.4所述的人工智能系统影响评估。b）在设计上使重复的人工智能风险评估能够产生一致、有效和可比较的结果；c）识别有助于或阻碍实现人工智能目标的风险；d）分析人工智能风险，以：1）评估如果确定的风险成为现实，将对组织、个人和社会造成的潜在后果；2）酌情评估已识别风险的现实可能性；3）确定风险等级。e）评估人工智能风险，以：1）将风险分析结果与风险准则（见6.1.1）进行比较；2）对评估的风险进行优先排序，以便进行风险应对。组织应保留有关人工智能风险评估过程的成文信息。6.1.2人工智能风险评估规定并建立人工智能风险评估过程的目的：组织应当设立一个针对人工智能风险的具体评估过程，以确保在人工智能系统整个生命周期内，能够系统地识别、分析、评价并管理潜在的风险；组织应规定并建立人工智能风险评估过程，该过程应：引用并符合人工智能方针和人工智能目标并利用影响评估结果；引用并符合人工智能方针：人工智能方针是组织在管理和应用人工智能技术方面的总体指导和原则。风险评估过程需要遵循这些方针，以确保评估的公正性、客观性和准确性。通过引用方针，风险评估过程能够更好地融入组织的人工智能管理体系，实现风险管理的系统化和规范化；引用并符合人工智能目标：人工智能目标是组织在应用人工智能技术时所期望达到的具体成果或效果。风险评估过程应紧密围绕这些目标展开，识别并分析在实现这些目标过程中可能遇到的风险。这样做不仅有助于组织更好地理解和应对潜在风险，还能为制定有效的风险应对措施提供有力支持；利用人工智能系统影响评估进行后果评估：在进行人工智能风险评估时，特别是在评估潜在后果（如6.1.2d）1）部分所述）时，组织应充分利用6.1.4章节中提到的人工智能系统影响评估方法。利用人工智能系统影响评估：人工智能系统影响评估是一种全面、系统地分析人工智能系统对个人、组织和社会可能产生影响的方法。它涵盖了人工智能系统在技术、经济、社会、伦理等多个维度上的潜在影响。在风险评估过程中，通过利用这种方法，组织可以更深入地理解人工智能系统可能带来的风险，特别是那些与后果相关的风险；提升风险评估的全面性和准确性：通过结合人工智能系统影响评估，风险评估过程将变得更加全面和准确。组织不仅能够识别出传统的技术风险，还能考虑到人工智能系统可能带来的社会、伦理和法律风险。这将有助于组织制定更加综合和有效的风险应对措施，确保人工智能系统的安全、可靠和合规使用。人工智能风险评估过程的设计要求：在设计上使重复的人工智能风险评估能够产生一致、有效和可比较的结果；组织在设计人工智能风险评估过程时，需要确保该过程具备一致性、有效性和可比较性，这是实现高效风险管理的基础。一致性：风险评估过程应确保在不同时间、由不同人员执行时，能够产生相似的结果。这要求评估方法、标准和流程具有高度的稳定性和可重复性，减少因主观因素或偶然因素导致的评估结果偏差。通过制定详细的评估指南和操作手册，明确评估步骤、方法和标准，可以帮助实现评估过程的一致性；有效性：风险评估过程必须能够准确识别和分析人工智能系统面临的风险，为组织提供有价值的决策支持。这要求评估过程具备足够的敏感性和准确性，能够捕捉到关键风险点，并对其进行深入分析。同时，评估过程还应考虑风险的动态性和不确定性，确保评估结果能够反映实际情况的变化；可比较性：风险评估过程应能够产生可比较的结果，以便组织在不同时间、不同项目或不同系统之间进行横向和纵向比较。这有助于组织识别风险变化的趋势和规律，为制定长期风险管理策略提供依据。为了实现可比较性，组织需要建立统一的风险评估指标体系和评估标准，确保评估结果具有可比性和可解释性。识别影响人工智能目标实现的风险：识别有助于或阻碍实现人工智能目标的风险；在人工智能风险评估过程中，识别有助于或妨碍实现人工智能目标的风险是至关重要的一步。这一过程要求组织深入理解其人工智能目标，并全面分析可能对这些目标产生正面或负面影响的风险因素。明确人工智能目标：组织首先需要清晰定义其人工智能目标，这些目标可能包括提高生产效率、优化决策过程、增强客户体验等。明确的目标为风险评估提供了方向；全面风险识别：组织应采用系统化的方法，如头脑风暴、专家访谈、历史数据分析等，来识别可能影响人工智能目标实现的所有风险。这些风险可能来自技术、数据、法律、伦理、市场等多个方面；区分正面与负面风险：在识别风险时，组织需要区分哪些风险有助于实现人工智能目标（正面风险），哪些风险可能妨碍目标的实现（负面风险）。正面风险可能带来新的机遇，而负面风险则需要被有效管理和减轻；评估风险影响：对于每个识别出的风险，组织应评估其对人工智能目标实现的潜在影响。这包括影响的程度、范围以及可能发生的概率。通过量化或定性的方式评估风险影响，有助于组织确定风险管理的优先级。识别有助于或阻碍实现人工智能目标的风险示例目标项目目标内容帮助实现目标的风险（机遇）阻碍实现人工智能目标的风险提升业务效率与效果通过自动化流程、优化决策支持系统等方式，减少人工干预，提高业务处理速度和准确性-自动化流程成功实施，显著提高工作效率-决策支持系统准确率高，提升决策质量-自动化流程实施不当，导致业务中断-决策支持系统数据不准确，导致错误决策利用机器学习算法改进产品推荐、客户服务等，提升用户体验和满意度-机器学习算法准确捕捉用户偏好，提升推荐效果-客户服务自动化程度高，响应速度快-机器学习算法过拟合，导致推荐结果不准确-客户服务自动化处理不当，引发用户不满创新业务模式与产品探索新的人工智能应用场景，如智能物联网、自动驾驶等，开辟新的业务增长点-新应用场景成功落地，带来显著业务增长-自动驾驶等技术突破，引领行业变革-新应用场景技术不成熟，难以推广-自动驾驶等存在安全隐患，引发公众担忧利用人工智能技术开发新产品或服务，满足市场不断变化的需求-新产品或服务成功满足市场需求，获得用户认可-人工智能技术持续创新，保持产品竞争力-新产品或服务与市场需求不匹配，导致销售不佳-人工智能技术更新滞后，产品被市场淘汰增强数据洞察与分析能力通过大数据分析、数据挖掘等技术，提取有价值的信息，支持业务决策和战略规划-数据分析准确，为业务决策提供有力支持-数据挖掘发现新机会，助力战略规划-数据分析不准确，导致错误决策-数据挖掘过度，侵犯用户隐私建立预测模型，预测市场趋势、客户需求等，为组织提供前瞻性的指导-预测模型准确率高，预测结果可靠-预测模型及时调整，适应市场变化-预测模型不准确，导致预测失误-预测模型更新不及时，失去前瞻性确保合规与安全性遵守相关法律法规和行业标准，确保人工智能系统的合法性和合规性-合规意识强，确保系统合法合规-及时了解法律法规变化，调整系统以适应新要求-合规意识淡薄，导致系统违法违规-法律法规变化未及时调整，引发合规风险加强数据保护和隐私管理，防止数据泄露和滥用，维护用户信任-数据保护措施得力，确保用户数据安全-隐私管理规范，维护用户隐私权益-数据保护措施不足，导致数据泄露-隐私管理不规范，引发用户信任危机促进可持续发展与社会责任利用人工智能技术解决社会问题，如环境保护、医疗健康等，履行社会责任-人工智能技术有效解决社会问题，提升组织形象-社会责任项目成功实施，增强社会影响力-人工智能技术应用于不当领域，引发社会争议-社会责任项目效果不佳，损害组织声誉优化资源利用，减少能耗和排放，推动绿色可持续发展-资源利用优化效果显著，降低能耗和排放-绿色可持续发展项目成功实施，提升环保形象-资源利用优化措施不到位，能耗和排放居高不下-绿色可持续发展项目失败，引发环保质疑深入分析风险并确定等级；在人工智能风险评估过程中，组织需要对已识别的风险进行深入分析，以便全面理解其潜在影响、现实可能性，并最终确定风险等级。这一过程是风险管理的基础，也是确保人工智能项目安全、可控的关键步骤。分析风险潜在后果（评估人工智能风险对多方潜在后果的影响）：组织应评估如果已确定的风险成为现实，将对组织、个人和社会造成的潜在后果。对组织的潜在后果；业务运营中断：风险可能导致关键业务流程中断，影响组织的正常运营；财务损失：风险可能带来直接的经济损失，如罚款、赔偿、修复成本等，或间接的财务影响，如市场份额下降、客户流失等；声誉损害：风险事件可能导致组织声誉受损，影响其在市场中的形象和信誉；法律合规风险：风险可能违反相关法律法规，导致组织面临法律诉讼和监管处罚；战略目标受阻：风险可能影响组织实现其长期战略目标和计划。对个人的潜在后果；隐私泄露：人工智能系统可能因风险而泄露个人敏感信息，如身份信息、交易记录等；安全风险：风险可能导致个人面临物理或网络安全威胁，如身份盗用、网络诈骗等；经济损失：个人可能因风险而遭受财产损失，如诈骗、误操作导致的资金损失等；权益侵害：风险可能侵犯个人的合法权益，如知情权、选择权、公平交易权等；心理影响：风险事件可能对个人造成心理压力和焦虑，影响其心理健康。对社会的潜在后果；公共安全风险：风险可能威胁公共安全，如自动驾驶汽车出现故障导致交通事故；社会秩序紊乱：风险可能导致社会秩序混乱，如人工智能系统被恶意利用进行网络攻击或造谣传谣；道德伦理挑战：人工智能的发展和应用可能引发道德伦理问题，如算法偏见、自主武器系统的使用等；资源分配不均：风险可能导致资源分配不均，加剧社会不平等现象，如人工智能技术的普及可能加剧城乡、贫富之间的数字鸿沟；环境影响：某些人工智能应用可能对环境造成负面影响，如大量数据处理和存储带来的能耗和碳排放问题。酌情评估已识别风险的现实可能性；组织在评估已识别人工智能风险的现实可能性时，应采取一种综合、细致且科学的方法。这包括考虑多种因素，如风险的性质、历史数据、当前环境、技术发展趋势以及专家意见等，以确保评估结果的准确性和可靠性。风险性质分析：组织应明确已识别风险的性质，包括它是技术风险、法律风险、伦理风险还是其他类型的风险。这有助于组织更深入地理解风险，并为其评估现实可能性提供基础；风险来源识别：组织应识别风险的来源，包括内部因素（如技术缺陷、员工操作失误）和外部因素（如政策变化、市场竞争）。这有助于组织判断风险是否受到外部环境的显著影响；影响因素评估：组织应评估影响风险现实可能性的各种因素，包括技术成熟度、市场环境、法律法规、用户行为等。这些因素可能增加或减少风险的发生概率；历史数据分析：通过查阅和分析类似风险的历史数据，组织可以了解风险的潜在规律和趋势，从而对其现实可能性进行更准确的预测；专家意见咨询：组织可以邀请行业专家、学者或顾问，利用他们的专业知识和经验，对风险的现实可能性进行专业评估，并提供有价值的建议；综合判断与决策：组织应综合考虑以上各方面因素，运用科学的方法和工具，对风险的现实可能性进行综合判断。这可能需要组织建立一套完善的风险评估体系，以确保评估结果的准确性和可靠性。人工智能风险的现实可能性通常可以分为以下几种：极低可能性：描述：这种风险发生的概率非常低，几乎可以认为是不可能发生的。示例：某些极端且罕见的技术故障或安全漏洞，其发生条件极为苛刻；低可能性：描述：风险发生的概率较低，但在特定条件下仍有可能发生。示例：在某些特定场景或操作下，人工智能系统可能出现性能下降或误判；中等可能性：描述：风险发生的概率适中，既不太高也不太低，是组织需要重点关注的风险类型。示例：由于数据质量问题导致的算法偏差或决策失误，这种风险在日常运营中较为常见；高可能性：描述：风险发生的概率较高，组织需要采取积极措施进行防范和应对。示例：由于技术更新迭代快，旧有的人工智能系统可能很快面临技术淘汰或性能落后的问题；极高可能性（或称为“几乎确定”）：描述：这种风险发生的概率非常高，几乎可以确定会发生。示例：在缺乏有效安全防护措施的情况下，人工智能系统遭受网络攻击的风险极高。确定风险等级。风险影响评估：分析每个风险对组织可能产生的潜在影响，包括财务损失、声誉损害、业务中断、法律合规问题等。评估风险影响的大小和范围，以及其对组织战略目标和业务运营的重要性；风险发生概率评估：结合历史数据、专家判断、市场趋势等因素，评估每个风险发生的可能性。考虑风险发生的频率、触发条件以及外部环境的变化对风险发生概率的影响；风险等级划分：根据风险影响和发生概率的评估结果，将风险划分为不同的等级，如极低风险、低风险、中等风险、高风险和极高风险等。风险等级的划分应基于组织的风险承受能力和风险偏好，确保等级划分具有合理性和可操作性。人工智能风险等级列表等级风险等级含义风险等级具体判定标准极低风险风险极低，几乎不可能发生或对组织影响极小-风险发生的概率极低（<1%）-即使发生，对组织的财务、声誉或运营影响也极小低风险风险较低，但仍有可能发生，对组织有一定影响-风险发生的概率较低（1%～10%）-对组织的财务、声誉或运营有一定影响，但可接受中等风险风险适中，需要关注并采取措施进行防范-风险发生的概率中等（10%～30%）-对组织的财务、声誉或运营有显著影响，需要密切关注高风险风险较高，必须立即采取措施进行防范和应对-风险发生的概率较高（30%～70%）-对组织的财务、声誉或运营有严重影响，需紧急处理极高风险风险极高，极有可能发生且对组织造成灾难性影响-风险发生的概率极高（70%）-对组织的财务、声誉或运营造成灾难性影响，需立即采取行动风险潜在后果评估：在进行人工智能风险评估时，应对每一个确定的风险进行深入分析，以评估如果该风险成为现实，它将对组织、个人以及更广泛的社会产生的可能后果；人工智能风险潜在后果通常包括以下几个类别：评估人工智能风险以进行比较与优先排序；将风险分析结果与风险准则（见6.1.1）进行比较：组织在将人工智能风险分析结果与风险准则进行比较时，应遵循以下步骤：明确风险准则：组织应确保已经根据6.1.1的要求，明确制定了人工智能风险准则。这些准则应涵盖组织可接受的风险水平、风险容忍度以及特定的风险阈值等；进行风险分析：组织应利用适当的风险评估工具和方法，对人工智能系统或项目进行全面的风险分析。这包括识别潜在的风险源、评估风险发生的可能性和潜在影响等；风险分析结果量化：为了便于比较，组织需要将风险分析的结果进行量化处理。这可以通过将风险发生的可能性和潜在影响转化为具体的数值或等级来实现。例如，可以使用风险矩阵或风险评分卡等工具来量化风险；比较风险分析结果与风险准则：在完成风险分析结果的量化后，组织应将这些结果与预先设定的风险准则进行比较。这包括将风险的可能性和影响程度与风险准则中的阈值或等级进行对比，以确定风险是否超出了组织可接受的范围。确定风险等级和应对措施：根据比较的结果，组织可以确定每个风险的等级，并据此制定相应的风险应对措施。对于超出风险准则的风险，组织应优先考虑采取预防措施或减轻措施来降低风险。将风险分析结果与风险准则进行比较的结果（或输出内容。风险等级划分：根据风险分析结果与风险准则的对比，组织可以确定每个识别出的风险所属的等级。这些等级通常基于风险的严重性和发生可能性，如低风险、中等风险、高风险等；风险符合性判断：组织会判断风险分析结果是否满足或超出了风险准则中设定的阈值或标准。这有助于组织明确哪些风险是可控的，哪些风险需要特别关注或采取额外措施；风险差距分析：通过比较，组织可以识别出风险分析结果与风险准则之间存在的差距。这些差距可能表明组织在某些方面的风险管理能力不足，或需要调整风险准则以更好地反映组织的实际情况；风险优先级排序：基于风险等级和符合性判断，组织可以对识别出的风险进行优先级排序。这有助于组织在资源有限的情况下，优先处理那些对组织影响最大、风险最高的项目；风险应对措施建议：根据风险比较的结果，组织可以制定或调整风险应对措施。这些措施可能包括风险降低、风险转移、风险接受或风险避免等策略，以及具体的实施计划和时间表；风险评估报告：最后，组织应编制一份详细的风险评估报告，汇总上述所有结果和输出。这份报告应清晰、准确地反映组织的人工智能风险状况，为管理层提供决策支持，并为后续的风险管理和监控活动提供依据。对评估的风险进行优先排序，以便进行风险应对：确定风险排序标准：组织应明确风险排序的标准，这些标准可能包括风险的严重性（即潜在损失的大小）、风险的紧迫性（即风险发生的时间紧迫性）、风险的可控性（即组织对风险的控制能力）以及风险与组织战略目标的关联度等；风险量化与比较：为了更客观地比较不同风险之间的优先级，组织可以尝试将风险量化，比如使用风险矩阵或风险评分卡等方法，将风险的可能性和影响程度转化为具体的数值或等级；风险优先排序：根据确定的风险排序标准和风险量化结果，组织可以对评估的风险进行优先排序。通常，那些严重性高、紧迫性强、可控性差且与组织战略目标紧密相关的风险会被排在优先处理的位置；考虑风险间的关联与依赖：在排序过程中，组织应充分考虑风险之间的关联性和依赖性。某些风险可能因其他风险的发生而加剧，或反之亦然。通过分析风险间的相互作用，可以更加准确地评估风险的总体影响，并据此调整风险排序；制定风险应对策略：根据风险排序结果，组织应针对每个风险制定具体的应对策略。这些策略可能包括风险规避、减轻、转移或接受等。应对策略应明确、具体，并考虑实施的成本、可行性和效果。同时，应建立监控机制，确保策略的有效执行。组织应保留有关人工智能风险评估过程的成文信息，包括：风险评估过程的规定与建立成文信息；过程描述：详细描述风险评估过程的步骤、方法、工具以及参与人员等，确保过程的可重复性和一致性；与方针和目标的关联性：明确风险评估过程如何引用并符合组织的人工智能方针（见5.2）和人工智能目标（见6.2），体现风险评估与组织战略的一致性。风险评估的设计与实施成文信息；设计原则：记录风险评估过程的设计原则，如一致性、有效性、可比较性等，以及如何实现这些原则；实施记录：包括风险评估的具体实施时间、地点、参与人员、使用的数据和方法等，以便后续审核和复查。风险识别与分析成文信息；风险清单：列出所有识别出的与人工智能相关的风险，包括技术风险、数据风险、法律合规风险等；风险分析报告：对每个风险进行详细的分析，包括其潜在后果（对组织、个人和社会的影响）、现实可能性以及风险等级等。风险比较与排序成文信息；风险准则对比记录：记录风险分析结果与风险准则（见6.1.1）的对比情况，包括哪些风险超过了准则阈值，哪些风险在可控范围内等；风险优先排序表：根据风险分析结果和风险准则，对识别出的风险进行优先排序，列出风险等级和排序依据，以便组织进行风险应对。其他相关成文信息。会议记录与沟通记录：记录风险评估过程中的会议讨论、决策过程以及与其他相关方的沟通情况；变更记录：如果风险评估过程发生变更（如方法、工具、参与人员等），应记录变更的原因、内容以及影响等；审核与审查记录：记录对风险评估过程的审核和审查情况，包括审核时间、审核人员、审核结果以及改进措施等。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》6策划6.1.3人工智能风险应对考虑到风险评估结果，组织应确定人工智能风险应对过程，以：a）选择适当的人工智能风险应对方案；b）确定实施所选人工智能风险应对方案所必需的所有控制，并将这些控制与附件A中的控制进行比较，以核实没有遗漏任何必要的控制。注1：附件A提供了实现组织目标和应对与人工智能系统的设计和使用有关的风险的参考控制。c）考虑附录A中与实施人工智能风险应对方案相关的控制；d）确定除了附件A中的控制外，是否还需要其他控制，以实施所有风险应对备选方案；e）考虑附录B中关于实施b)和c)中确定的控制措施的指南；注2：控制目标隐含在所选择的控制中。组织可根据需要选择附件A中列出的控制目标和控制。附件A中的控制并非详尽无遗，可能还需要额外的控制目标和控制。如果需要附件A以外的不同或额外控制，组织可设计此类控制或从现有来源获取。如适用，人工智能风险管理可融入其他管理体系。f）编制一份适用性声明，其中包含必要的控制[见b)、c）和d)]，并说明纳入和排除控制的理由。排除的理由可包括风险评估认为不需要的控制，以及适用的外部要求不需要（或属于例外情况）的控制。注3：组织可提供文件证明排除一般或特定人工智能系统控制目标的理由，不论是附件A中列出的还是组织自己制定的。g）制定人工智能风险应对计划；获得指定管理层对人工智能风险应对计划和接受剩余人工智能风险的批准。必要的控制应：——与6.2中的目标相一致；——作为文件信息提供；——在组织内得到沟通；——适宜时，可为有关相关方所获取。组织应保留有关人工智能风险应对过程的成文信息。6.1.3人工智能风险应对确定人工智能风险应对过程：组织在评估人工智能系统相关风险后，应制定具体的风险应对过程，以系统地处理这些风险。该过程旨在确保组织能够积极主动地管理人工智能相关的风险，以维护组织的利益并确保人工智能系统的可靠、安全和有效运行；选择适当的人工智能风险应对方案；选择适当的人工智能风险应对方案的主要目的；降低风险负面后果至可接受水平：组织应通过精心选择的风险应对方案，有效地将人工智能应用过程中可能产生的负面后果（如数据泄露、算法偏见、系统失控等）降低至一个可接受的水平。这要求组织对风险评估结果进行深入分析，确保所选方案能够针对性地减轻或消除风险带来的不利影响；提高实现积极结果的可能性：除了降低风险外，选择适当的风险应对方案还应旨在提高人工智能应用实现积极结果的可能性。这包括提升系统性能、优化用户体验、增强决策准确性等。通过科学合理的风险应对，组织可以充分利用人工智能的潜力，为业务发展和创新提供有力支持；进行风险－效益分析以管理剩余风险：在选择了风险应对方案并实施后，组织应对剩余风险进行风险－效益分析。这意味着要评估剩余风险对组织目标的影响程度，并与实施风险应对方案所需的成本、资源投入等进行比较。如果通过应用不同的风险应对方案无法实现负面结果的必要减少，组织应重新审视现有方案，考虑是否需要采取额外的措施来进一步降低风险或接受剩余风险的存在。选择适当的人工智能风险应对方案的主要考虑因素；在选择适当的人工智能风险应对方案时，组织应全面、系统地考虑以下关键因素，以确保风险应对的有效性和适宜性：潜在收益与成本权衡；应细致评估各风险