服务线
在现有风险职能中建立三层架构：将当前控制措施与 MIT 人工智能风险存储库和 831 项控制缓解数据库进行映射，弥合差距，将五项不可妥协的原则嵌入现有政策，而不是附加一个并行流程。
将部署前过滤器构建到组织的实际变更和部署管道中，使其成为工程和产品团队使用的实用关卡，而不是风险部门放在抽屉里的文件。
对照组织特定的 AI 系统梳理“风险<>控制总映射”，从而生成量身定制的控制集，而不是通用的 831 项。
与负责日常 AI 治理的风险、合规或技术团队进行定期工作会议，直至 EW-AiRM™ 成为团队的日常工作方式，而不是强加给他们的外部框架。
董事会咨询 工作 与 董事会和审计委员会合作：签署、风险偏好声明、对特定部署决定的独立质询。
实施咨询 工作 与下层团队合作：构建系统、控制和工作习惯，让这些签署从一开始就具有实际意义。
较大规模的项目通常会按顺序结合使用这两种服务——首先是诊断和董事会意见输入，其次是实施咨询。
承担人工智能治理职责但尚不具备相应履行架构的风险、合规或技术职能部门：
首次部署 人工智能 与 没有可延用的 现有框架，
尝试过 构建自己的分类法但发现无法扩展的部门，或者
正准备应对 特定监管截止日期 （例如欧盟《人工智能法案》第 50 条的合规期限）且带有硬性时间节点的团队。
项目合作
受监管的银行与金融科技公司
包括具有系统重要性的机构。
保险、资产管理、资本市场
买方、卖方及中介机构。
主权与标准机构
国家主管机构、监管机构和标准组织。
人类人工智能学院 是一个独立的思想/行动智库，召集关于人工智能治理的多边和多方利益相关者对话。该研究所与联合国、联合国教科文组织、经合组织、欧盟委员会和世界各国政府进行合作。
之家 EW-AiRM™ — 一个开放的、三层的企业级人工智能风险管理框架，基于公开许可的标准，并与联合国教科文组织、联合国欧洲经济委员会、美国国家标准与技术研究院、国际标准化组织和欧盟人工智能法案保持一致。
AI 风险，解析：AIRisks.net
商业咨询、培训和咨询服务由以下机构提供： De-Risking Solutions Ltd. 和 RiskAi.Ai
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