通过企业风险管理框架实现规模化AI应用的安全实践指南

云环境下的ERMF适配

在深入探讨生成式AI特定控制措施之前，理解支撑这些技术的基础设施至关重要。云计算是使生成式AI得以大规模实现和访问的基础设施。大型语言模型和其他生成式AI系统的开发部署需要大规模计算资源、海量数据存储和复杂的分布式处理能力，而云系统能有效提供这些资源。

云技术与本地IT解决方案存在差异，金融机构与云服务提供商的关系也不同于传统外包提供商。这些差异改变了金融机构面临的风险性质及其管理方式。但如果以正确方式实施云技术，它能够降低风险并为首席风险官提供风险管理工具。

采用生成式AI的组织可以利用企业风险管理框架在实现业务价值的同时保持适当控制。这种方法允许组织在现有风险管理实践基础上，针对生成式AI的独特特性进行扩展。

AWS云采用框架为AI、ML和生成式AI提供详细实施指导，与企业管理原则保持一致。在模型管理和AI系统生命周期方面，组织可参考ISO42001 AI管理标准的A6章节，该章节涵盖负责任AI系统设计开发的目标和流程。

组织在生成式AI领域既需要为创新设立防护栏，也需要明确风险管理责任。三线防御模型为实施这些基础要素提供结构：

可接受使用框架：明确的生成式AI使用指导帮助组织在管理风险的同时推动创新。随着使用场景不断扩大，需要有明确指导规定哪些应用在何种条件下被允许。

风险责任：生成式AI生命周期需要业务和控制职能间的清晰所有权。风险报告和责任应通过既定的企业风险委员会和治理董事会流转，确保全组织一致的风险管理。

基于三线防御模型，组织可以调整其风险管理实践以应对生成式AI的独特特性，同时利用行业最佳实践和框架。这通常涉及演进现有控制措施并引入生成式AI特定新措施。

通过设立明确公平性指标、定期评估训练数据偏见以及监控不同群体表现来实现公平结果。Amazon Bedrock Guardrails提供可配置保障措施，Bedrock提供包含详细偏见指标的模型评估工具。

建立基于用例风险水平的可解释性阈值，为关键业务应用定制解释内容。Amazon Bedrock提供决策影响因素识别工具，支持链式思维推理追踪。

实施多层保护策略，包括访问控制、内容过滤和数据隐私保障。Amazon Bedrock通过私有端点、精细IAM控制和端到端加密实现安全防护。

通过预部署内容过滤、实时安全边界和输出分类系统确保系统安全。Amazon Bedrock Guardrails在基础模型原生保护基础上额外阻止85%有害内容。

通过调整温度参数、采样方法等技术保障措施维持系统控制。建立参数阈值、快速调整机制和清晰升级程序确保系统可靠性。

结合技术和程序控制增强系统鲁棒性和输出可靠性。Amazon Bedrock Guardrails通过自动推理检查实现99%的正确答案检测准确率。

创建清晰治理结构，包括明确的AI监督角色、定期风险评估和利益相关方参与机制。AWS已获得ISO/IEC 42001认证，证明其对系统性AI治理方法的承诺。

实施全面模型文档记录、明确AI披露实践和定期性能报告。Amazon Bedrock通过全面日志记录和监控功能跟踪模型行为和性能指标。

这八个领域在企业风险管理框架内相互关联、相互加强。组织可根据用例和风险偏好确定优先级，但它们共同为负责任的生成式AI采用提供全面方法。

成功实施生成式AI系统需要在全组织整合风险管理实践。这包括建立结果和风险测量流程，并准备组织适应技术演进。有效的风险管理依赖于在组织各层级构建适当知识和技能。

治理、风险和合规领导层可以提供生成式AI采用的持续执行支持。长期能力建设超越技术和创新中心，涵盖业务和控制职能。清晰领导方向帮助组织平衡生成式AI机遇与适当风险管理。

本系列文章探讨了将生成式AI治理整合到企业风险管理框架的关键重要性。第2部分提供了全面指南，帮助组织有效适应ERMF以应对这些挑战。通过实施这些策略和行动清单，组织可以构建随技术进步和风险演变而发展的可持续实践。