AI 治理 Playbook
目的
通过清晰 Owner、风险分级控制、可审计性和生命周期管理负责任地采用 AI。
适用场景
适用于需要一致决策、明确 Owner、风险控制和经验复用的重复性跨职能工作。
输入
- 业务背景与期望结果
- 用户与利益相关者
- 事实、假设、约束和依赖
- 适用的架构、治理、政策和运营要求
- 可用容量与决策期限
原则
- 从业务价值开始。
- 明确决策与 Owner。
- 区分事实与假设。
- 明确权衡。
- 提前设计采用与运营。
- 优先安排最小、有效、可逆的下一步。
- 把验证过的经验转化为可复用能力。
流程
1. 分类
按用例、数据敏感度、用户影响、自主程度和监管风险分类。
2. Owner
定义业务、产品、数据、技术、风险批准和支持 Owner。
3. 控制
处理访问、隐私、安全、合规、人工复核、来源质量和可接受使用。
4. 验证
测试准确性、Grounding、失败模式和用户预期。
5. 运营
监控质量、使用、事件、模型或 Prompt 变化、内容新鲜度和成本。
6. 退出
定义保留、停用、数据清理、Owner 转移和审计证据。
决策门
- 推进：价值、可行性、Owner、控制和下一步足够清楚。
- 修订：有潜在价值，但假设或准备度需要完善。
- 暂停：依赖、Owner、容量或政策阻止推进。
- 停止：问题价值弱，技术不适用，或价值不足以承担成本与风险。
标准输出
建议、当前状态、业务影响、事实与假设、风险与依赖、选项与权衡、Owner、待决策事项、下一步、目标日期、成功指标。
成功指标
- 决策更快、更清晰
- 采用适当且结果可衡量
- 风险受控、Owner 可持续
- 降低对 Sharon 每日介入的依赖
- 沉淀可复用经验
变更日志
- 2026-08-29：初始生效版本。