AI审计面临的挑战凸显
实战型AI审计框架缺失：尽管NIST的AI风险管理框架及ISACA的COBIT等提供了理论指导，但具体操作层面的实战指南尚不明确。 算法复杂性：AI与机器学习的复杂算法要求审计师具备深入的数学与技术理解。 数据依赖问题：AI项目对数据的高度依赖超出了传统软件范畴，覆盖训练、验证到推理全过程。 生命周期复杂：AI/ML有其独特生命周期，涉及多元角色和责任分配。 AI技术快速迭代：尤其是生成式AI的兴起，以及对第三方基础模型的依赖，加剧了透明度与可访问性的挑战。
忽视AI审计的潜在后果
品牌损害 经济损失 业务中断 法规违规
为什么要掌握AI审计知识？
特定领域专长：展示在快速发展、高需求AI应用的专业能力。 加强风险管理：具备识别与缓解AI相关风险的技能，维护运营完整性。 战略洞见：促进基于AI对业务影响的明智决策，推动负责任与高效技术应用。 法规遵从：全球几乎都在实施AI法规，此知识对于遵循日益严格的法律和伦理标准至关重要。 创新推动：鼓励最优且道德的AI使用，激发组织内部创新与效率。 领导力机遇：引领最佳AI实践，塑造组织文化向伦理AI使用倾斜。 竞争优势：在就业市场中，作为前瞻性专业人士，擅长指导企业驾驭AI融合的复杂性。
深入理解多种AI算法，包含生成式AI。 理解AI开发周期及关键角色定位。 掌握FANG审计原则，简化审计流程。 全球AI法规框架概览，如NIST、COBIT、欧盟AI法案等。 审计第三方AI依赖及最新技术的策略。
编辑：孙哲