人工智能的GRC
构建可证明的 AI 治理体系
随着模型的开发、数据和监管的快速变化,人工智能风险也在不断上升。Resillion 的 AI 风险管理服务集成了咨询、实施、保障、合规报告和持续监控等功能,涵盖了整个人工智能生命周期。您将获得更清晰的责任追究机制、审计准备好的证据、更低的监管风险以及更大的信心,从而能够负责任地大规模部署人工智能技术。.
被领先组织所信赖
帮助组织提高复杂数字环境中的质量、弹性及交付能力。.
以证据为基础的 AI 治理,融入交付环节
Resillion 的 AI 风险管理服务涵盖了整个 AI 生命周期中的咨询、实施、保障、合规报告和持续监控。无论您的模型、数据、提示语和法规如何变化,您都可以对风险进行分类、定义控制措施、验证 AI 的行为,并保持相关证据记录。.
使我们方法与众不同的之处在于,我们将治理与实际保障相结合。我们的 GRC 框架将监管义务与 SDLC 控制、测试、监控和证据联系起来,从而通过交付而非仅仅依靠政策来证明合规性。.
Resillion GRC 框架、AI 保证框架、AI 保证平台和质量智能平台都属于我们的整体质量方法的一部分,有助于您在早期阶段构建治理和保证体系,以便您的控制措施、证据和监控能够与您的开发环境、交付模式和 AI 风险概况相匹配。.
将政策、控制、测试和监测结合起来的治理体系
我们的 GRC 方法适用于您的 AI 全貌,涵盖机器学习、生成式 AI 以及嵌入在产品、平台和交付流程中的 AI。我们连接了四项关键要素:
- 明确的产权归属和责任追究
- 政策、标准和控制框架
- 持续的测试和保证
- 现实世界中的性能和风险监控
通过将保障措施融入整个人工智能生命周期,治理能够成为一种能够跟上企业内部人工智能发展步伐的活生生的系统。您能够降低风险,同时提供必要的证据,以确保监管机构、审计师和董事会满意。.
作为我们整体质量管理体系的一部分,GRC将治理与现实世界中的保障相结合,将明确的控制措施与持续的测试、监控和验证相结合。其结果是可衡量的、审计准备好的证据——从报告和指标到可追踪的记录——这些证据可以帮助您证明您已达到合规要求并处于控制之中。.
好处
Resillion 的 AI 风险管理如何为您提供受控且可扩展的 AI 信心
在 Resillion,我们通过 GRC 为 AI 提供更高质量的成果时,具备以下优势:
挑战
一家受监管的英国能源供应商已在客户服务和内部系统中采用人工智能服务,但传统的 QA 技术无法充分应对人工智能带来的特定风险,例如幻觉、反应不一致、解释性降低以及监管审查等问题。对您而言,这意味着在需要保持可靠、公平、安全和可控的行为模式的情况下,要应对人工智能的规模化挑战。.
方法
Resillion 在客户的 AI 中心内引入了结构化的 AI 保障方法,为非确定性 AI 系统制定了定制化的测试策略。保障涵盖了 AI 代理的编排、语音层、API 和中间件,并提供可重复验证的证据,以证明模型的质量、功能表现、负责任的 AI 考虑因素、运营监控和治理控制。.
结果
该客户获得了可重复且可维护的保障模型,这有助于在创新与监管之间实现平衡。这增强了对人工智能驱动服务的信任,为在高度监管的能源领域负责任地采用人工智能提供了更清晰的证据,并为人工智能的采用奠定了更坚实的基础。.
来源: 能源行业人工智能保障案例研究
为什么选择我们?
我们如何将能力转化为成果
以下是GRC for AI如何带来积极的商业成果:
为什么现在?
还在犹豫?来看看有什么风险
如果您对 Resillion 的 AI 安全保障体系不感服服帖帖,不妨考虑一下如果没有它,您将面临什么情况:






