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課程簡介

受控AI基礎

  • 受控AI在監管機構中的含義
  • 業務、法律與運營驅動力
  • 核心控制領域:數據、模型、基礎設施及運營

監管要求與風險映射

  • 數據駐留、隱私及行業特定義務
  • 將敏感數據映射至AI用例
  • 識別跨境、日誌記錄及第三方暴露風險

治理數據、提示詞與日誌

  • 提示詞治理與合理使用範圍
  • 提示詞、回應及元數據的日誌策略
  • 保留、匿名化、掩碼及訪問控制實踐
  • 練習:審查AI數據流的治理缺口

模型託管與推理環境選項

  • 公共API、私有雲端、本地部署及混合部署選擇
  • 決定模型運行位置的關鍵因素
  • 控制、安全、成本與運營權責之間的權衡

供應商依賴與可移植性

  • 模型、工具及平台常見的鎖定模式
  • 透過模組化架構、開放介面及明確合約提升可移植性
  • 練習:根據主權標準評估供應商

治理模型與行動規劃

  • IT、安全、法律及合規團隊的角色與責任
  • 用例、模型及運營變更為的審批流程
  • 可審計性、監控及事故回應預期
  • 制定實用的受控AI路線圖與後續步驟

最低要求

  • 對AI概念、數據治理和合規要求有基本了解
  • 熟悉企業技術、雲端、安全或風險決策
  • 無需編程經驗

對象

  • IT主管、企業架構師及平台管理者
  • 風險、合規、法律及數據治理專業人員
  • 負責在監管環境中推動AI採用的安全團隊與業務領導者
 7 小時

課程分類