人工智能模型风险管理措施分为逐步递增的三个级别。
a)第一级，银行业金融机构未在任何业务建立模型分级方法/流程，仅根据临时需求或基于个人经
验，对模型进行分级。银行业金融机构在管理、研发、供应、使用人工智能模型的过程中不能有效地控
制风险，仅在部分过程中根据临时的需求执行了相关工作，或相关人员基于经验开展活动。
b)第二级，银行业金融机构从业务和技术层面，由不同内设单元对管理、研发、供应、使用人工智
能模型过程中主要的、常见的风险进行短期计划和现场控制；建立根据模型影响的对象和影响程度，对
业务范围内的模型进行分级管理；分配了风险管理资源，明确了必要的责任；模型进行分级标识和管理；
现有的风险控制措施执行情况有记录能查。
c)第三级，银行业金融机构明确模型分级原则、方法和操作要求，在企业级对人工智能模型风险管
理进行全面规划、计划、管控、审计，建立了覆盖全业务领域、全工作流程、全参与角色的企业标准体
系；对不同级别的模型建立相应的安全管理要求和管理措施；对标准体系实施有全面和完整的记录，对
执行的效果有评估和审计，对发现的问题进行了有效的问题分析，并与绩效考核挂钩。
附件：中国银行业协会团体技术报告《人工智能模型风险管理框架》
受基层影像医师学历偏低和经验不足等因素影响,基层影像设备诊疗能力并未被完全释放,为人工智能医学影像产品在基层落地提供巨大市场机遇
告立足于算法的技术趋势和行业应用现状,从法律监管,伦理治理,技术治理三个层面梳理总结国内外在算法治理方面的实践做法,保障算法技术创新与应用健康
OpenAI提出DALLE模型,可以根据用户输入的文本生成对应的图像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同样出色
谷歌CVPR 2022拥有18亿参数,并使用30亿的 标注图像进行训练,在ImageNet上取得了新的记录90.45%,证明了视觉大模型（30亿参数）在广泛视觉问题上的有效性
多模态数据具有异构性 多模态数据的关联难度表示较大 多模态知识融合困难 多模态问答大多只能处理简单的问题 多模态知识问答推理能力弱 可解释性差
我国新一代人工智能治理工作框架应整合社会各界对AI社会技术复合体的离散性认知,突破AI包容审慎实践的探索,建立基于“逻辑-秩序-监管“的人工智能治理工作框架
高增长:未来五年全球人工智能市场规模平均增速将超过20%;高集中:软件占比近40%硬件产品占比接近35%;高壁垒:渗透率还不到4%
在规划设计阶段机器学习场景中固有的不可预测性,传达实施偏差会进一步加剧;在研发部署阶段模型运行之后的动态更新缺乏足够验证等挑战
构建面向可持续发展的人工智能技术体系,推动人工智能技术可用、可靠、可信，其内涵包括提升技术安全和构建技术管理机制两个层面工作
企业作为落实人工智能治理原则的重要主体,形成覆盖人工智能产品全生命周期的风险管理机制,提出了面向可持续发展的人工智能治理基本框架
数据不完备和滥用风险突出而损害用户的权益;人工智能算法存在固有缺陷在可解释性鲁棒性偏见歧视等方面尚存在局限;企业人工智能管理体系不完善
调度决策外卖调度系统困住骑手;个性化推荐电商场景下的信息茧房和马太效应;内容治理如何守护清朗健康的网络环境;人工智能可以放心使用吗
