业务 ↔ 技术桥梁 · Governance capability experiment
Explores evidence-linked regulatory workflow without presenting generated guidance as legal authority.
这是对项目组合与源代码的解读，并非客户、部署、认证或成果声明。
System inventory, risk classification, evidence, remediation, and reporting are often fragmented across legal, compliance, product, and engineering teams.
Separate deterministic inventory and workflow state from retrieval-assisted interpretation, and preserve named human review points.
Inventory, retrieval, classification, evidence, remediation, audit, and report modules with migrations and selected mocked test seams.
Evidence gaps and classification uncertainty return to product scope, control design, accountable owners, and release planning.
源码证据
A regulatory-workflow backend prototype with inventory, retrieval, classification, evidence, remediation, audit, and report modules. It is a decision-support system under development, not legal advice or a conformity assessment.
详细技术快照以英文维护。
代码仓库证据不等同于客户、部署、认证或成果证据。
架构
三个源代码层：监管信息流监测、检索辅助的义务提取，以及一条可检测篡改的审计链。监管机构是否认可任何一条记录，必须另行评估。
仅为源代码图：一层可能代表已实现代码、适配器边界或文档设计，并不证明已配置生产服务。
源代码呈现三个 EUR-Lex ATOM 信息流（EU AI Act、GDPR、AI General）、按 CELEX 对新出台法律文书的解析、严重程度提取（critical/high/low），以及针对已登记 AI 系统清单的 Mistral 影响分析步骤。不声称存在实际运行的监测。
源代码呈现在条款、附件与 EDPB 指南语料库之上运行的 Mistral + RAG：义务提取、跨法规重叠映射（AI Act ↔ GDPR ↔ NIS2）、风险分类与差距分析，附带置信度分数和条款级引用。输出结果需要专家复核。
源代码在一条审计链中对分类、差距、整改、时间戳和复核人记录进行建模。导出的记录是否满足法律或监管机构的要求，必须另行评估。
问题所在
监管合规为何陷入困境
仅 EU AI Act 一项就长达 180 多页、113 个条款和 13 个附件。再与 GDPR、NIS2 和 DORA 交叉比对，负担会成倍叠加。
合规官需要花费数周时间从监管文本中提取义务、将其映射到各业务单元，并从零开始构建文档。
用电子表格做跟踪，用 Word 做文档，用电子邮件做协作。没有任何单一系统能将义务、证据与审计轨迹串联起来。
组织往往在截止日期过后才发现监管变化。缺乏自动化监测意味着合规永远在疲于追赶。
模块
原型源代码中呈现的 8 个工作流模块
仅为源代码范围：条目可能描述代码、已记录适配器或已配置工作流，并不表示生产服务正在运行。
01
源代码呈现基于 3 个 EUR-Lex ATOM 信息流（EU AI Act、GDPR、AI General）的前瞻扫描：CELEX 解析、严重程度等级（critical/high/low），以及针对已登记 AI 系统的 Mistral 影响分析。不声称存在实际运行的监测。
02
源代码呈现一份 AI 系统清单，以及由 Mistral 辅助的 EU AI Act 风险等级映射，附带置信度分数、推理过程与条款引用。法律上的分类仍然是由人作出的决定。
03
源代码呈现检索辅助的义务提取与跨法规映射。完整性与法律解释需要专家复核。
04
源代码呈现政策导入与检索辅助的比对工作流。其结果是一个复核队列，而不是合规判定。
05
源代码呈现根据已识别的差距起草 5 类合规文档：政策、流程、技术文档、检查清单和风险评估——附带置信度评分和 PDF/CSV/Markdown 导出。草稿需要由负有责任的人复核。
06
源代码对一个基于角色访问控制的多用户工作区进行建模：义务分配给各部门，任务完成情况得到跟踪，合规工作在整个团队范围内可见。
07
后端对经过哈希的审计记录、证据版本和复核状态进行建模。运行层面的不可篡改性、留存与监管链取决于部署控制措施。
08
源代码呈现三种报告类型：面向监管机构的审计报告、面向高管的董事会报告，以及随时间推移的进度报告，并带有 PDF 导出和定时投递。监管机构是否认可，必须另行评估。
EU AI Act 覆盖范围
合规表演只是把一份 PDF 里的条款列个清单。合规实务则是把每一条款映射到具体的 AI 系统，并配有证据、责任人和最近审查日期。下方列出该原型针对每个已登记系统所呈现的条款。提取出的义务需要专家复核。
仅为仓库表面：可用性、完整性、性能与运营适用性需要另行验证。
ART. 4源代码包含按角色划分的素养跟踪、测验与记录生成工作流。它并不认证个人的能力，也不认证组织对第 4 条的合规。
ART. 5一个规则与检索工作流将已登记的系统对照被禁止做法的类别与引用进行映射。法律上的分类仍然是由人作出的决定。
ART. 6源代码呈现附件 III 风险等级评估，附带 Mistral 生成的推理过程、置信度分数以及按附件划分的义务树。其设计旨在于登记事件（更换模型、范围变更、训练数据更新）发生时重新运行。
ART. 9对风险进行持续的识别、估计、评估与处置。该原型的设计旨在将每个已识别的风险关联到其缓解控制措施，并从 CI 流水线中获取证据（测试通过/失败、模型卡、评测套件）。不声称存在实际运行的集成。
ART. 10具备代表性覆盖、偏差检测与数据血缘的训练、验证和测试数据集。该原型的设计旨在将数据集登记册与附件 IV 的技术文档要求进行交叉比对。
ART. 11附件 IV 技术档案：系统用途、设计、训练方法、性能指标。该原型的设计旨在生成文档骨架，从登记册中填入证据，并按附件 IV.1–9 标记缺失的章节。草稿需要由负有责任的人复核。
ART. 12该原型呈现针对已登记系统的事件模式与审计记录检查。它并不证明外部的运行流水线会输出完整或在法律上充分的日志。
ART. 13使用说明，包括预期用途、准确性、稳健性、可预见的误用以及人工监督措施。该原型的设计旨在对照第 13 条检查清单起草面向部署方的透明度告知。
ART. 14在系统设计中内置有效的监督措施。该原型的设计旨在将一项监督设计对照取自第 14 条的四项能力（理解、监控、推翻、停用）进行评估，并产出供复核的差距分析。
ART. 15性能指标，对错误、故障、不一致情况的稳健性；以及抵御对抗性攻击的网络安全。该原型的设计旨在将评测套件结果、红队报告和 SBOM 汇集到附件 IV 的证据区块。不声称存在实际运行的集成。
技术栈
所列技术仅标识仓库依赖项或适配器表面，并不证明存在活动集成或部署。
源代码
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