人工智能标识制度

人工智能标识制度第一章总则第一条本制度依据《中华人民共和国网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等相关国家法律法规，参照《XX集团企业数字化转型管理办法》《XX公司内部控制基本规定》等集团母公司及企业内部管理要求，结合公司在人工智能技术研发与应用过程中面临的风险防控与合规管理需求，为规范人工智能标识管理、防范专项风险、保障业务安全稳定运行制定。第二条本制度适用于公司各部门、下属单位及全体员工，涵盖人工智能产品研发、算法训练、数据应用、模型部署、服务交付等业务场景，以及涉及外部合作、第三方服务提供等关联环节。第三条本制度下列术语的含义如下：（一）人工智能专项管理：指公司为识别、评估、控制和监测人工智能相关风险，建立健全管理机制，确保人工智能活动合法合规、安全可控的全过程管理活动。（二）人工智能风险：指在人工智能生命周期中可能引发数据泄露、算法歧视、决策失误、系统故障等问题的潜在危害。（三）人工智能合规：指公司人工智能活动符合国家法律法规、行业准则及企业内部规章制度要求的行为标准。（四）人工智能标识：指为区分、追溯和管理人工智能产品或服务所赋予的唯一编码、标签或标识符，包括模型版本号、训练数据批次、功能模块编号等。第四条人工智能标识管理遵循以下核心原则：（一）全面覆盖：确保所有人工智能产品、算法模型、数据资源均纳入标识管理范围。（二）责任到人：明确各级管理主体、业务部门和执行岗位的标识管理职责。（三）风险导向：聚焦高风险环节实施重点标识管控，优先防范重大风险。（四）持续改进：根据内外部环境变化动态优化标识管理流程与技术手段。第二章管理组织机构与职责第五条公司主要负责人对人工智能标识管理负总责，统筹决策重大事项；分管领导为直接责任人，负责组织落实、监督考核。第六条设立人工智能专项管理领导小组，由公司分管领导担任组长，成员包括信息化、法务合规、技术研发、数据管理等部门负责人。领导小组负责统筹协调人工智能标识管理工作，审议重大事项，监督评价制度执行效果。第七条领导小组主要职责包括：（一）审议人工智能标识管理制度及重大调整方案；（二）统筹跨部门人工智能风险协同管控；（三）审批重大风险事件的处置方案；（四）定期评估管理有效性并提出改进要求。第八条牵头部门（信息化部门）职责：（一）负责人工智能标识管理制度的制定与修订；（二）统筹建设统一的标识管理系统，实现标识自动生成与全流程追溯；（三）组织开展人工智能专项风险排查，编制风险清单；（四）监督考核各部门标识管理落实情况，定期通报问题。第九条专责部门（法务合规部、数据管理部）职责：（一）负责人工智能标识的业务合规审核，确保标识符合法律法规要求；（二）优化人工智能数据处理流程，降低算法歧视、隐私侵犯等风险；（三）组织专项培训，提升业务部门风险处置能力；（四）建立人工智能风险处置台账，规范应急响应流程。第十条业务部门/下属单位职责：（一）落实本领域人工智能标识管理要求，开展日常风险防控；（二）按照标准规范开展标识编赋、变更、废止等操作；（三）配合牵头部门开展风险评估、审计检查；（四）建立内部操作指引，加强员工行为管控。第十一条基层执行岗位责任：（一）严格遵守操作规范，确保标识信息准确完整；（二）履行风险上报义务，及时报告异常情况；（三）签署岗位合规承诺书，对工作成果负责；（四）参与定期培训，持续提升风险识别能力。第三章专项管理重点内容与要求第十二条人工智能产品标识管理：业务操作合规标准为“一产品一码”，即每个商业化人工智能产品须赋予唯一的全球唯一标识（UUID），包含企业码、产品线码、功能模块码、版本号等层级结构；禁止性行为包括擅自篡改标识信息、跨场景混用标识；重点防控点为产品迭代过程中的标识溯源，防止数据污染或算法漏洞扩散。第十三条算法模型标识管理：合规标准要求模型训练、测试、部署各阶段均需标注版本号、训练数据批次、算法参数等关键信息；禁止使用过期或未审核的模型版本；重点防控算法模型偏见风险，需在标识中附加偏见测试结论。第十四条数据资源标识管理：标准规范为“数据资产+处理链路”双重标识，即数据集需标注来源、脱敏等级、处理工具，数据流需记录传输路径、操作节点；禁止使用未标识的原始数据；重点防控训练数据交叉污染，需通过标识实现批次隔离。第十五条训练数据采集标识管理：合规标准要求采集场景、主体、时间、目的等信息必须与数据本体绑定；禁止无标识的数据采集；重点防控个人信息批量处理风险，标识需关联合规性评估报告。第十六条模型测试验证标识管理：标准规范要求测试用例、结果、环境参数全部纳入标识体系；禁止未测试即上线；重点防控验证覆盖率不足问题，标识需包含验证报告链接。第十七条模型部署运行标识管理：合规标准要求部署环境、访问权限、更新记录等全部可追溯；禁止擅自切换部署环境；重点防控运行时参数漂移风险，标识需关联监控阈值。第十八条第三方合作标识管理：标准规范要求供应商提供的模型需附加第三方认证标识；禁止引入无合规标识的第三方服务；重点防控供应链风险，标识需包含供应商风险评估结果。第四章专项管理运行机制第十九条制度动态更新机制：每年由牵头部门牵头，联合专责部门开展制度评估，根据国家法规变化、业务发展需求及时修订，重大调整需经领导小组审议。第二十条风险识别预警机制：每季度开展专项风险排查，采用“风险矩阵+智能预警”模式，对高风险项发布预警通知，明确整改时限。第二十一条合规审查机制：将人工智能标识管理嵌入以下关键节点：（一）产品立项阶段：未经合规审查不得启动研发；（二）数据使用环节：无标识数据不得进入训练流程；（三）第三方合作：供应商必须提供合规标识证明；（四）模型更新时：需通过合规审查后方可发布。第二十二条风险应对机制：（一）一般风险：由业务部门自行处置，每周提交处置报告；（二）重大风险：启动应急预案，由领导小组统筹处置，明确责任部门、协同路径及上报流程；（三）跨单位协同时，牵头部门需制定专项处置方案，报领导小组审批。第二十三条责任追究机制：（一）违规情形包括：标识编赋错误、未按规定上报风险、擅自修改标识信息等；（二）处罚标准：一般违规通报批评，重大违规取消评优资格；（三）联动绩效考核，违规行为直接计入部门评分，情节严重者移交纪律部门处理。第二十四条评估改进机制：每年12月开展管理有效性评估，通过“自评+抽查”方式，对发现的问题制定整改清单，次年3月提交评估报告。第五章专项管理保障措施第二十五条组织保障：各级领导干部需在月度会议上述职，报告本领域标识管理进展，确保责任落实。第二十六条考核激励机制：将标识管理纳入部门年度考核指标，优秀案例给予专项奖励，考核结果与资源分配挂钩。第二十七条培训宣传机制：（一）管理层培训：每半年开展合规履职培训，内容涵盖政策法规、责任划分；（二）业务培训：每月组织实操培训，重点讲解标识编赋标准；（三）宣传渠道：制作标识管理手册，通过内网、宣传栏等途径强化意识。第二十八条信息化支撑：建设人工智能标识管理平台，实现以下功能：（一）自动生成带签名的唯一标识；（二）全流程追踪标识流转路径；（三）实时监控异常使用行为；（四）生成可视化报表，支持多维度分析。第二十九条文化建设：（一）发布《人工智能标识管理合规手册》，明确操作红线；（二）每年开展合规承诺仪式，全员签署承诺书；（三）设立“标识管理月”，评选优秀实践案例。第三十条报告制度：（一）风险事件上报：重大风险事件须在2小时内上报至专责部门，24小时内提交初步处置方案；（二）年度管理情况：次年1月15日前提交全年管理报告，内容包括风险分布、处置成效、制度优化建议；（三）报告格式：需附风险矩阵表、处置流程图、改进措施清