大模型合规治理——全球AI合规框架及政策法规深度解析

你是否曾思考过：

面对全球各地差异显著的 AI 法规，如何确保企业大模型应用符合不同地区的合规要求？

在金融、医疗、政务、零售等不同行业，大模型合规治理的重点和方法该如何区分与落地？

当大模型技术快速迭代时，怎样建立动态的合规治理体系，应对不断变化的监管挑战？

如果这些问题让你感到困扰，这门课正是为你设计的！大模型的合规治理不是被动遵守规则，而是保障技术安全应用、推动业务稳健发展的关键。掌握系统的合规治理方法，你将让大模型在合规框架内充分发挥价值，而非陷入监管风险。

本课程围绕 “框架解析、行业落地” 两大主线展开：

• 框架解析：覆盖联合国及欧盟、美国、中国、日本、韩国等主要国家和地区的 AI 合规治理框架，详解《人工智能法案》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等核心法规，提供从全球趋势到区域细则的全维度认知。

• 行业落地：针对金融、医疗、政务、零售四大关键行业，拆解各行业 AI 合规治理要求、监管路径及实践要点，配套合规检查清单，明确不同场景下的合规操作标准。

• 实战工具：详解合规检查清单的使用方法，涵盖数据治理、算法透明度、风险管控等多类检查点，结合高风险系统定义与违规后果分析，帮助学员输出可直接应用的行业合规方案。

讲师背景：

潘冬林讲师深度研究联合国及各国 AI 法规体系，熟悉金融、医疗等多行业合规落地痛点，曾为企业提供贴合实际需求的合规治理指导。他擅长：拆解不同地区法规差异，梳理行业合规重点；用体系化思维整合合规方法论，课程覆盖政策、行业、工具全链条。

通过本课程，学员将：

1. 认知完善：全面了解全球 AI 合规治理发展历程、框架体系及未来趋势，清晰掌握主要国家和地区的核心法规要求。

2. 能力提升：掌握不同行业大模型合规治理的关键方法，能运用合规检查清单开展基础合规自查与方案搭建。

3. 风险应对：明确高风险 AI 系统的合规要点与违规后果，具备识别、规避大模型应用合规风险的基础能力。

讲师常说：“大模型的应用边界，由合规治理的深度决定。” 你，准备好搭建合规防线了吗？