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在當(dāng)今的智能化時(shí)代，人工智能 (AI) 正在徹底改變企業(yè)運(yùn)營(yíng)方式，幫助企業(yè)提升效率，并釋放創(chuàng)新潛力。然而，面對(duì)越來(lái)越多的智能化場(chǎng)景需求，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)成為不可忽視的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)隱私、風(fēng)險(xiǎn)防控、系統(tǒng)安全等問(wèn)題均存在潛在威脅，亟需通過(guò)建立完善監(jiān)管框架來(lái)系統(tǒng)性應(yīng)對(duì)。只有實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)治理的同頻共振，才能成為企業(yè)可信賴的生產(chǎn)力工具。

一、企業(yè)落地AI治理的擔(dān)憂

隨著人工智能滲透到企業(yè)環(huán)境，安全治理已變得不可或缺。

·數(shù)據(jù)隱私與安全：AI每天處理海量數(shù)據(jù)（比如客戶訂單、員工信息），就像把所有家底都放在一個(gè)“數(shù)字保險(xiǎn)箱”里。如果保險(xiǎn)箱沒(méi)鎖好，黑客可能輕松“拎走”數(shù)據(jù)。

·法規(guī)遵從性：各國(guó)開(kāi)始出臺(tái)AI專(zhuān)屬“交通規(guī)則”（如歐盟《AI法案》）。如果企業(yè)不遵守，就像“闖紅燈”，輕則罰款，重則停業(yè)。

·訪問(wèn)控制失?。弘S著AI越來(lái)越多地接入企業(yè)的各種系統(tǒng)（比如客戶數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)部審批流程），“誰(shuí)可以訪問(wèn)、能訪問(wèn)多久、能做什么”這些問(wèn)題如果沒(méi)想清楚，就可能埋下巨大的安全隱患。

·運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定性：AI如果“發(fā)脾氣”（比如誤判客戶投訴為惡意攻擊），可能導(dǎo)致客服團(tuán)隊(duì)被無(wú)意義工單淹沒(méi)，甚至影響生產(chǎn)流程。

“德勤的一項(xiàng)研究顯示，超過(guò)半數(shù)的技術(shù)工作者認(rèn)為其所在組織并無(wú)適當(dāng)?shù)臋C(jī)制來(lái)識(shí)別或應(yīng)對(duì)AI相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

*圖片來(lái)源：德勤亞太 | 人工智能研究院

二、Gartner TRiSM 框架：AI治理之道和管理方法

早在2022年，Gartner 就推出了 TRiSM 框架，這是一種結(jié)構(gòu)化的 AI信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理方法。

TRiSM 框架由 Gartner 提出，代表信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理。這是一個(gè)確保人工智能系統(tǒng)的可信度、公平性、可靠性、穩(wěn)健性、透明性和數(shù)據(jù)保護(hù)的綜合戰(zhàn)略。以下是其組成部分的細(xì)分：

·信任Trust：注重透明度和可解釋性。用戶能否理解并信賴人工智能的決策？信任是采用的基石。

·風(fēng)險(xiǎn)Risk：識(shí)別并減輕潛在的風(fēng)險(xiǎn)——有偏見(jiàn)的輸出、操作失敗或違反合規(guī)性。

·安全Security：保護(hù)人工智能系統(tǒng)免受數(shù)據(jù)泄露等安全威脅，保護(hù)敏感信息。

·管理Management：確保持續(xù)的監(jiān)督、監(jiān)控和合規(guī)，以使人工智能系統(tǒng)與企業(yè)目標(biāo)和法規(guī)保持一致。

且從2025年Gen AI的技術(shù)成熟度曲線來(lái)看，AI TRiSM熱度已經(jīng)攀升到了接近頂峰，目前正處于備受矚目的關(guān)鍵階段。

*圖片來(lái)源：Gartner Gartner AI TRiSM框架

Gartner 預(yù)測(cè)，到 2026 年，采用 TRiSM 的組織將顯著降低 AI 相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)并提升系統(tǒng)可靠性。

然而，實(shí)施 TRiSM 并非易事——企業(yè)常常需要應(yīng)對(duì)技術(shù)復(fù)雜性和不斷變化的法規(guī)。在全球范圍內(nèi)，一些供應(yīng)商和機(jī)構(gòu)已開(kāi)始采用類(lèi)似的做法，但實(shí)際案例仍然稀少，這凸顯了對(duì)專(zhuān)業(yè)工具和專(zhuān)業(yè)知識(shí)的需求。

三、炎黃盈動(dòng)AI治理理念：“AI TRiSM for AWS Agent” 

作為全球領(lǐng)先的低代碼和BPM PaaS服務(wù)商，炎黃盈動(dòng)推出了參考Gartner提出的AI TRiSM框架的「TRiSM for AWS Agent」（信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理框架）的AWS AI Agent智能體平臺(tái)，AI TRiSM框架旨在最大程度上確保上層應(yīng)用的合規(guī)、公平、可靠和保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

1.Trust（信任）：建立對(duì)AI系統(tǒng)的信任

透明決策：AI Agent采用5層AI模型（Agent、Skill/Tool、Chain、Data、Plugin/Tool），通過(guò)調(diào)用鏈，使決策過(guò)程可解釋。用戶可以清晰看到從Agent到Skill、Chain，再到Plugin、輸出的決策路徑，尤其在與定制平臺(tái)集成時(shí)尤為重要。

例如，在法律合同審批中，用戶可以追溯AI建議的來(lái)源，確保決策透明。

AI Agent 提供了完備的智能鏈日志信息，支持查看助理的歷史操作記錄，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)溯源。

可靠信息：系統(tǒng)通過(guò)對(duì)話卡片、本地知識(shí)庫(kù)（AI Data）和插件（連接數(shù)據(jù)庫(kù)和API），提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸出，確保信息準(zhǔn)確性和可信度。例如，金融企業(yè)可通過(guò)本地知識(shí)庫(kù)獲取合規(guī)數(shù)據(jù)，避免外部數(shù)據(jù)源的不確定性。

對(duì)話卡片提供LUI封裝固定預(yù)期結(jié)果

使用指定私有知識(shí)限制生成

監(jiān)控改進(jìn)：通過(guò)監(jiān)控儀表盤(pán)反饋系統(tǒng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息，持續(xù)評(píng)估性能，處理偏見(jiàn)，并基于用戶反饋形成閉環(huán)的審計(jì)治理小組。

2. Risk（風(fēng)險(xiǎn)）：管理AI部署的潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保AI合規(guī)、最小化負(fù)面影響

合規(guī)保障：支持與合規(guī)AI模型（如私有部署的DeepSeek、QWen）通過(guò)LLM連接器集成，?使用用戶信賴的LLM大模型/嵌入/存儲(chǔ)。

隱私保護(hù)：在AI Chain層級(jí)實(shí)施過(guò)濾和攔截策略，保護(hù)敏感數(shù)據(jù)（如電話號(hào)碼、身份證號(hào)），支持自定義規(guī)則和數(shù)據(jù)脫敏。

風(fēng)險(xiǎn)控制：通過(guò)審計(jì)系統(tǒng)，監(jiān)控偏見(jiàn)、錯(cuò)誤信息并提供反饋通道。風(fēng)險(xiǎn)儀表盤(pán)提供實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型（如隱私、安全）和趨勢(shì)洞察，治理團(tuán)隊(duì)確?？焖僮R(shí)別和緩解問(wèn)題。例如，儀表盤(pán)可顯示一段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)、隱私、質(zhì)量問(wèn)題。

備用方案：系統(tǒng)支持多AI大模型連接器，允許在主要系統(tǒng)失敗或出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)快速切換到備用模型。例如，若主模型因合規(guī)問(wèn)題受限，系統(tǒng)可切換至備用模型，確保業(yè)務(wù)連續(xù)性。

3. Security（安全）：保障AI系統(tǒng)數(shù)據(jù)隱私安全

訪問(wèn)控制：在5層AI模型中實(shí)施嚴(yán)格的角色-based訪問(wèn)控制（RBAC），確保只有授權(quán)用戶和管理員可以訪問(wèn)系統(tǒng)。例如，僅合規(guī)團(tuán)隊(duì)可訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)模塊。

審計(jì)記錄：?AI治理小組追溯/審計(jì)日志，支持審計(jì)需求。例如，系統(tǒng)記錄所有審批操作，便于監(jiān)管審查時(shí)追溯。

風(fēng)險(xiǎn)反饋與響應(yīng)：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控、用戶報(bào)告和治理機(jī)制，主動(dòng)檢測(cè)并響應(yīng)問(wèn)題。

明確責(zé)任：在AI治理組織中設(shè)立明確角色，如事件負(fù)責(zé)人、技術(shù)負(fù)責(zé)人、安全審計(jì)人，確保責(zé)任清晰。安全審計(jì)員負(fù)責(zé)審查日志，技術(shù)負(fù)責(zé)人處理漏洞修復(fù)。

在2025年的數(shù)智化時(shí)代，信任與安全合規(guī)是AI應(yīng)用的基石。炎黃盈動(dòng)AWS AI Agent的AI TRiSM框架通過(guò)Trust、Risk和Security三大支柱，全面滿足B端企業(yè)在信任與合規(guī)方面的需求，保障 AI場(chǎng)景安全落地。此外，炎黃盈動(dòng)還擁有成熟的AWS實(shí)施方法論、全球CMMI5的認(rèn)證保障，且為首項(xiàng)國(guó)家級(jí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型參考架構(gòu)的國(guó)標(biāo)制定單位。AWS AI Agent不僅提升了智能化場(chǎng)景落地的合規(guī)效率，也將是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的可靠伙伴。

盡管如此，我們?nèi)匀灰庾R(shí)到還有改進(jìn)的空間。隨著人工智能的發(fā)展，從通用大模型到多模態(tài)AI，從推理能力到Agentic AI，再到MCP（模型協(xié)作協(xié)議）和A2A協(xié)議（AI到AI交互），甚至還有“AI員工”這樣的新概念，人工智能正在以前所未有的速度改變我們的生活和工作方式。

有一種觀點(diǎn)正在流行：AI不再只是冷冰冰的工具，而是可以參與決策的“智能伙伴”。比如，在企業(yè)中，AI可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析給出營(yíng)銷(xiāo)策略建議；在醫(yī)療領(lǐng)域，AI可以輔助醫(yī)生診斷病情；在日常生活中，AI能幫你規(guī)劃旅行路線。

但“智能伙伴”并不意味著AI可以完全取代人類(lèi)。它的輸出需要人類(lèi)的引導(dǎo)和校準(zhǔn)。比如，一個(gè)精密的AI模型可能生成了一份完美的報(bào)告，但如果輸入的數(shù)據(jù)有偏差，報(bào)告可能毫無(wú)意義。這就像一把高精度的手術(shù)刀——再鋒利，也需要醫(yī)生精準(zhǔn)操作。我們正在做的，不是追求完美，而是讓AI變得更可控、可解釋、可信任。

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