课程背景
当下，机器智能已深度融入公司研发、营运、营销、风控等等全业务链路，成为驱动增长的核心引擎。可是，资料泄露、算法歧视、责任纠纷和治理缺失等等隐患日益凸显，叠加《资料安全法》《个人资讯保护法》等等监管政策的持续收紧，公司正面临处罚、声誉受损和业务停滞的巨大压力。合规仅是入场券，可信才是护城河。构筑安全、公平、可控的AI本领，正从“成本项”转变为公司的核心“信任资产”，直接决定买方选项、品牌声誉和长期商业成功。本课摒弃空洞理论，紧扣公司经营痛点和最新监管态势，旨在为公司中高层以及要害职位提供一套可落地、能执行的AI治理实战方案，将隐患防御转化为竞争优势。
本课规划者和讲授者李皖彰老师同时具备法学、经济学、商科的学识架构和海外访学经历，16年管控咨询和经营管控实践，服务过多家世界500强公司，弄懂国内公司的演进阶段和实际诉求，作为本届北京市党外高级学识分子联谊会理事，北京市无党派代表人士，李老师用充实的管控咨询和法律服务实践赋予理论学识生命力，摆脱法律的枯燥难弄，让参训者听得进，用得到，入脑也入心。
课程收益
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认知革新
：深刻领会 AI 治理是公司方略和品牌信任的核心，而非单纯的技艺或者法务问题。明晰治理投入的商业回报，构筑 “业务负责人是隐患第一责任人，高层领导是第一促成力” 的共识。
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本领构筑
：掌握从资料、算法到运用全生命周期的合规风控“组合拳”。学会识别核心隐患、运用要害抓手，具备搭建和运行内部治理流程的实操本领。
【课程特色】
• 结合新形势、新常态、新问题，落地时，实时更新、灵活实用
•
以最新法律法规，司法解释、司法裁判权威实例和实践为依托
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纵深剖析法条以及其背后的法律机理，达成理论和实践紧密结合
课程大纲
1.
一、AI时代的资料安全新挑战
2.
1、资料无罪，治理之过
3. 【以案说法】AI时代的资料安全和资讯泄露经过
4. 商业视角下的AI隐患矩阵
5. 资料、算法、责任三类核心隐患对公司业务根基的冲击
6. 监管趋严和市场信任双重压力下的公司生存挑战
7.
2，从“被动合规”到“主动信任”的转型路径
8. AI合规作为业界入场券的核心要求
9. 将AI治理转化为品牌资产和市场竞争优势的实操推演
10.
【研讨】结合A公司初步危机，探讨AI治理的紧迫性和商业价值
11.
小结：期许和达成一个资料治理下公司高质量演进的未来
12.
二、AI情境下的资料安全和隐私保护合规实战
13.
1、核心法规和AI业务的精准映射
14. 《资料安全法》《个人资讯保护法》核心条款解读
15. 法规条文转化为公司实操动作的落地办法
16.
2、AI高隐患资料情境深度拆解
17. AI训练资料来源合法性核查要点
18. 人脸等等生物识别资讯的合规采用边界
19. 资料出境的隐患防控和评核流程
20. 【实例剖析】资料源违规经过调查，以及违规引发的业务、监管连锁反应
21.
三、算法公平性隐患识别和去偏防控
22.
1、算法偏见带来的商业和声誉代价
23. 歧视性决策、资讯茧房引发的品牌危机
24. 用户离职、监管处罚、诉讼纠纷的实际隐患实例
25.
2、三大高频情境偏见排查办法
26. 招聘AI、风控AI、营销AI的偏见识别要害指标
27. 算法黑箱带来的决策不公问题根源剖析
28.
3，算法去偏实战四步法
29. 训练资料清洗和样本精进
30. 算法公平性审计和模型调试
31. 算法可解释性精进招数
32. 人工复核和用户申诉制度搭建
33.
【实例剖析】某知名公司AI招聘抓手性别歧视案
34.
四、AI运用中的法律责任划分和隐患规避
35.
1、AI运用责任主体边界划分
36. 开发者、营运者、平台方三方外部责任切割
37. 公司内部业务、技艺、法务、风控部门责任分工
38.
2、典型情境责任归责预判
39. 生成式AI内容侵权责任认定
40. 自动驾驶、智能客服等等AI运用事故责任界定
41. 算法滥用、资料违规的责任归属
42.
3、三重法律责任隐患和前置防控
43. 行政责任：罚款、整改、停业整顿等等处罚规避
44. 民事责任：侵权赔偿，违约责任的防控要点
45. 刑事责任：高危行为警示和法律红线规避
46.
【实例推演】面临多方诉讼和监管问责，还原责任划分和应急化解思路
47.
五、构
建治理架构——从轮廓到落地的公司AI伦理准则施行
48.
1、公司AI治理最小可行轮廓（MVF）
49. 不同规模、不同成熟度公司的阶段性治理建设方案
50. 适配公司业务的治理轮廓搭建推演
51.
2、组织和流程保障架构搭建
52. AI治理委员会核心定位和职责
53. 算法伦理官等等要害职位设置要求
54. 和公司现有风控、合规架构的融合办法
55.
3、核心伦理准则业务落地细则
56. 以人为本，公平、安全、透明、负责五大伦理准则
57. 各业务部门伦理准则执行细化要求
58.
课程重点和要点回顾
• 功在平时，化危为机
• 学识点回顾和展望
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|李皖彰老师
适合谁听
公司中高层管人者、AI 项目负责人、货品总监、资料、算法、研发队伍负责人。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。