🤖 AI应用合规风险评估系统
专业、全面、系统的AI应用合规审查与风险防控工具
数据安全与隐私保护
1. AI应用是否收集和处理个人信息?
是否涉及用户数据收集、存储、使用等行为
2. 是否取得用户明确同意?
数据处理是否获得用户有效同意,是否提供撤回机制
3. 是否遵守个人信息保护法?
是否符合《个人信息保护法》《数据安全法》等要求
4. 是否进行个人信息影响评估(PIA)?
是否对处理个人信息可能产生的影响进行评估
算法备案与审查
5. AI算法是否完成算法备案?
是否按照规定向网信部门进行算法备案
6. 是否进行算法安全评估?
是否对算法的安全性、可控性进行评估
7. 算法是否具备可解释性?
是否能够解释算法的决策逻辑和输出依据
8. 算法是否存在歧视或偏见?
是否检测并消除算法中的歧视性和偏见
生成式AI专项合规
9. 是否明确标注AI生成内容?
是否在AI生成内容上添加显著标识
10. 是否防止生成违法违规内容?
是否设置内容过滤和审核机制
11. 是否尊重知识产权?
训练数据是否获得授权,是否尊重原创内容
12. 是否建立内容审核机制?
是否对AI生成内容进行人工或自动审核
安全防护与风险控制
13. 是否防范对抗样本攻击?
是否建立对抗攻击检测和防御机制
14. 是否设置安全监控机制?
是否对AI应用运行状态进行实时监控
15. 是否建立应急响应机制?
是否制定AI应用安全事件应急预案
16. AI系统是否可安全终止?
是否具备紧急关闭和安全终止功能
行业特定合规
17. 医疗AI应用是否符合医疗监管要求?
是否通过医疗器械审批,是否满足临床要求
18. 金融AI应用是否符合金融监管要求?
是否满足金融风控、消费者保护等要求
19. 教育AI应用是否符合教育监管要求?
是否满足教育内容审核、未成年人保护要求
责任认定与用户权益
20. 是否明确AI应用的责任主体?
是否明确AI应用运行中的责任承担主体
21. 是否建立用户投诉处理机制?
是否提供用户投诉渠道和及时处理
22. 是否提供错误纠正和救济渠道?
用户能否对AI错误决策提出申诉和纠正
国际合作与跨境合规
23. AI应用是否涉及跨境数据流动?
是否满足数据出境安全评估要求
24. 是否符合国际AI治理标准?
是否参考欧盟AI法案、OECD原则等国际标准
文档与记录管理
25. 是否保存完整的算法开发记录?
是否记录算法设计、训练、测试全过程
26. 是否建立算法文档管理制度?
是否对算法技术文档、使用说明进行规范管理
人员与培训
27. 是否配备专业的AI合规团队?
是否有专门负责AI合规的专业人员
28. 是否定期进行AI合规培训?
是否对相关人员进行AI合规知识培训
持续改进与审计
29. 是否定期进行合规审计?
是否定期对AI应用进行合规性审计
30. 是否建立合规持续改进机制?
是否根据审计结果和监管变化持续改进
第三方服务依赖
31. AI应用依赖的第三方服务是否合规?
是否对第三方API、模型服务进行合规审查
32. 是否与第三方服务签订合规协议?
是否明确双方的数据安全、隐私保护责任
透明度与用户告知
33. 是否向用户充分告知AI应用情况?
是否告知用户AI的使用范围、功能和限制
34. 是否公开算法基本信息?
是否向用户公开算法的基本原理和功能说明
35. 是否建立定期沟通机制?
是否与用户、监管机构保持定期沟通
0
评估总分（满分105分）
