EU AI Act 合规：用 GOVERN 技术从零治理走向审计就绪

关于客户

本案例研究阐释了用于实现 EU AI Act 合规的 GOVERN 技术。该场景展示了我们在 AI 系统盘点、风险分级与整改方面的系统化方法。示例情景，并非特定客户项目。

规模: 典型合作：10,000–50,000 名员工的金融机构

挑战

在 2026 年 8 月截止期限前，为高风险 AI 系统实现完整的 EU AI Act 合规，并具备审计就绪的文档与治理框架。

• 47 个 AI 系统投入生产，其中包括 12 个用于信贷决策与欺诈检测的高风险系统
• 没有集中的 AI 系统清单——模型部署在多个团队，缺乏一致的治理
• 信用评分模型缺少所需的可解释性与偏差测试文档
• 欺诈检测系统无法展示第 14 条所要求的人工监督
• 客服聊天机器人需要满足第 50 条的透明度措施
• 董事会要求在截止期限前 6 个月提供合规证明，以满足监管机构

我的解决方案

实施 GOVERN 技术以实现完整的 EU AI Act 合规——从系统盘点到技术措施、文档与持续监控。

进行完整的 AI 系统发现与风险分级。针对每个高风险系统，实施所需技术措施（偏差测试、可解释性、人工监督）并创建合规文档。建立职责、流程与审计轨迹清晰的 AI 治理办公室。以可持续性为目标设计——该框架支持新系统上线时的持续合规。

实施阶段

• 3 周发现与分级在所有业务单元中完成 AI 系统盘点。按附件三进行风险分级。对照第 9-15 条要求进行差距分析。优先选定 12 个高风险系统立即整改。
• 5 周技术措施实施实施偏差测试框架（人口统计均等、均等化几率）。为信用评分加入基于 SHAP 的可解释性。为超过 €10K 的自动决策设计人在环路工作流。
• 3 周文档与治理按附件四创建技术文档。建立 AI 风险管理体系。设计合规性评估流程。构建可自动生成文档的模型注册表。
• 2 周审计准备与培训与外部法律顾问开展模拟审计。培训 AI 治理团队进行持续合规。建立针对模型漂移与偏差的持续监控。制定事件响应流程。

MLflow（模型注册表） · SHAP/LIME（可解释性） · Fairlearn（偏差测试） · Great Expectations（数据质量） · Evidently AI（监控） · Confluence（文档） · ServiceNow（治理） · Python · SQL

成果与影响

示例场景：为一个指示性的企业 AI 组合实现审计就绪的 EU AI Act 合规。

交付的服务

EU AI Act 合规 · AI 战略冲刺 · AI 治理实施 · 技术文档 · 培训与能力转移

想要这样的成果？

每次合作都以一次 30 分钟的诊断开始。描述你的情况，我会坦诚地告诉你——我能否帮上忙，以及多快能见效。