AI风险管理

管理和调查AI系统故障、意外输出及安全事件。为AI运营团队提供结构化的根本原因分析、影响评估与修复规划。

应对AI伦理义务、负责任AI原则及新兴监管要求。为构建或部署AI驱动产品的团队提供实用合规指导。

检测、分析并减轻AI系统中的偏见。提供结构化审计、公平性指标以及负责任的AI部署的可操作补救策略。

使AI模型对监管机构、用户和利益相关者可解释、可理解。提供关于XAI方法、SHAP、LIME、特征归因及透明度文档的专业指导。

将SR 11-7及模型风险管理原则应用于AI与机器学习系统。为金融及受监管行业提供验证框架、文档标准及持续监控方案。

设计符合欧盟AI法案、NIST风险管理框架及ISO标准的企业级AI治理框架，涵盖政策制定、问责结构及风险控制，助力负责任AI的落地实施。

为AI模型设计生产监控系统——包括漂移检测、性能告警、数据质量追踪以及可观测性管道，确保AI运营可靠且风险可控。

评估并管理来自第三方AI供应商、API及基础模型提供商的风险。为AI采购提供尽职调查框架、供应商评分卡及合同风险控制措施。

模拟对AI系统的对抗性攻击，在部署前发现漏洞。提供关于提示注入、越狱攻击和模型鲁棒性测试的专业指导。