Trustworthy AI
Advisory Practice
构建可信赖的人工智能咨询服务体系，通过跨团队协作与全球视野， 为企业提供从认知到规模化的端到端AI治理解决方案。
价值主张：Know AI, Trust AI, Scale your AI
从认知到信任再到规模化，我们为企业提供端到端的AI治理旅程
认知与规划
信任与治理
规模化与赋能
认知与规划
帮助企业建立对AI技术及其潜在风险的全面认知。识别企业内部现有的AI应用场景，评估其成熟度，并制定与企业战略相一致的AI发展蓝图。
核心服务内容
团队分工与协调
明确企业风险管理、网络安全和AI数字化转型三大团队在Trustworthy AI服务中的角色定位与协同关系
企业风险管理咨询团队
风险评估、合规审查、内控体系建设
Trustworthy AI 职责
负责AI治理框架的设计与落地，评估AI模型带来的业务风险（声誉风险、财务风险、运营风险），确保AI应用符合国内外监管要求
关键交付物
网络安全服务团队
数据保护、系统安全、威胁防御、安全运营
Trustworthy AI 职责
专注于AI系统底层的安全防护，防范数据泄露、模型投毒、对抗攻击等网络威胁，保障AI基础设施的稳健运行
关键交付物
AI及数字化战略转型团队
技术选型、架构设计、系统实施、数字化转型
Trustworthy AI 职责
负责AI解决方案的端到端交付，将治理要求和安全控制嵌入到AI系统的开发与部署流程中（Security/Ethics by Design）
关键交付物
协作矩阵
| 协作场景 | ERM | Cyber | D&AI |
|---|---|---|---|
| AI治理框架设计 | 主导 | 参与 | 参与 |
| AI系统安全评估 | 参与 | 主导 | 参与 |
| AI合规审计 | 主导 | 支持 | 支持 |
| AI平台安全架构 | 支持 | 主导 | 主导 |
| AI伦理委员会建设 | 主导 | 参与 | 参与 |
| AI规模化部署 | 支持 | 参与 | 主导 |
Trustworthy AI Task Force
成立跨部门Task Force，作为总体协调和赋能机构，统筹各团队资源，确保服务交付的一致性和高质量
Task Force 作为中心枢纽，连接并赋能三大业务团队
指导委员会 (Steering Committee)
战略决策层核心职责
制定Trustworthy AI服务的整体发展战略
审批重大投资和资源配置决策
协调跨团队利益分配
审议市场推广计划和品牌定位
执行工作组 (Working Group)
日常运营层核心职责
统一内部AI治理方法论与评估工具
组织跨团队培训与知识分享
协调大型复杂项目的资源投入
维护全球AI法规与案例知识库
开发标准化服务产品与交付模板
中国市场分析
深入分析中国企业在AI治理方面的实际需求、支付意愿与监管环境
各行业需求强度对比
金融（银行/保险/证券）
紧迫极高
200-800万 RMB
AI模型验证、算法公平性审计、监管合规框架
出海企业（科技/制造）
紧迫较高
150-500万 RMB
EU AI Act合规、跨境数据传输、多法域治理
医疗健康
中等较高
100-400万 RMB
医疗AI审批合规、患者数据隐私、算法透明度
汽车（自动驾驶）
中等中高
100-300万 RMB
自动驾驶AI安全认证、数据合规、责任界定
互联网/科技平台
中等中等
80-250万 RMB
算法推荐合规、内容审核AI治理、用户隐私
制造业
一般中等偏低
50-150万 RMB
工业AI安全、数据治理基础建设
全球AI法规格局
追踪全球主要经济体的AI监管动态，为企业提供前瞻性合规指导
EU AI Act
欧盟
2024年8月生效，2026年8月高风险系统全面落地
核心要点
影响评估
全球影响最大的AI专项立法，将成为其他国家的参考标准
对中国企业的启示
出海欧洲的中国企业需优先完成AI系统风险分类和合规性评估，尤其关注高风险AI系统的透明度和可追溯性要求。
全球AI法规时间线 (2023-2027)
ISO 42001发布
中国GenAI暂行办法
EU AI Act生效
NIST AI RMF更新
中国AI标识办法
网络数据安全条例
EU AI Act全面落地
中国网安法修订
全球AI治理趋同
更多国家立法
全球实践案例
精选全球Trustworthy AI最佳实践案例，为目标客户提供可参考的治理路径
瑞士银行AI信用评分治理
在部署零售客户信用评分AI模型时，需同时满足EU AI Act高风险系统要求和瑞士本地金融监管
综合应用EU AI Act合规框架、ISO 42001管理体系和NIST AI RMF风险量化方法，建立多维度可信AI实践
成功通过监管审查，模型公平性指标提升40%，客户投诉率下降25%
应用框架与标准
案例启示
多框架融合是应对复杂监管环境的有效策略。企业应根据自身业务特点，选择并整合适用的国际标准和地区法规。
现有工作统计
盘点现有AI和数字化团队在相关领域的工作积累，为Task Force整合提供基础
各领域项目数量
收入分布 (万元 RMB)
- 数据治理与隐私保护
- 算法审计与模型验证
- AI系统安全防护
- 数字化转型规划
- 网络安全合规
- AI伦理与治理咨询
| 业务领域 | 项目数 | 涉及团队 | 客户行业 | 收入(万) |
|---|---|---|---|---|
数据治理与隐私保护 | 28 | ERMCyber | 金融、汽车、零售、医疗 | ¥4,200 |
算法审计与模型验证 | 15 | ERMD&AI | 银行、消费金融、保险 | ¥2,800 |
AI系统安全防护 | 12 | Cyber | 科技、互联网、金融 | ¥1,800 |
数字化转型规划 | 35 | D&AI | 制造、能源、零售、金融 | ¥5,500 |
网络安全合规 | 22 | CyberERM | 金融、医疗、政府、能源 | ¥3,200 |
AI伦理与治理咨询 | 8 | ERMD&AI | 科技、金融、医疗 | ¥1,200 |
| 合计 | 120 | 3个团队 | 12+行业 | ¥18,700 |
市场格局与竞争分析
分析竞争格局、市场驱动因素和行业趋势预测
| 竞争对手 | 核心聚焦 | 竞争优势 | 中国布局 |
|---|---|---|---|
| EY | EY.ai平台+可信AI全球框架 | 全球一体化服务 | 强 |
| Deloitte | Trustworthy AI框架+行业解决方案 | 技术实施能力 | 强 |
| PwC | Responsible AI Toolkit | 风险管理传统优势 | 强 |
| McKinsey | AI战略咨询+QuantumBlack | 高层战略影响力 | 中 |
| Accenture | Responsible AI合规服务 | 大规模实施能力 | 中 |
市场驱动因素影响力评估
监管压力加速
95/100EU AI Act、中国AI法规密集出台，企业合规需求急剧上升
GenAI规模化部署
90/100企业大规模部署生成式AI，治理需求从可选变为必选
跨境业务复杂性
85/100出海企业面临多法域合规挑战，需要专业咨询支持
AI安全事件频发
80/100数据泄露、算法偏见等事件引发企业对AI风险的重视
ESG投资者关注
70/100ESG评级体系开始纳入AI治理维度，推动企业主动合规
行业趋势预测
到2026年，超过50%的政府将使用AI来制定和评估政策
到2027年，AI治理将成为所有AI项目的标准组成部分
到2028年，全球AI治理市场规模将超过500亿美元
到2029年，80%的大型企业将设立专职AI治理团队
来源：综合Gartner、IDC、McKinsey等研究机构预测
发展路线图 2026–2029
从基础建设到规模化推广再到行业引领，分三个阶段实现Trustworthy AI服务的战略目标
基础建设与整合
收入目标：1,500万 RMB
规模化推广与工具化
收入目标：4,000万 RMB
行业引领与持续创新
收入目标：10,000万+ RMB