ISO/IEC42001：2023人工智能管理体系审核实践及可行性建议

国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）于2023年12月联合发布了ISO/IEC 42001：2023人工智能管理体系标准，标准名称为《信息技术—人工智能—管理体系》。该标准旨在为使用或提供基于人工智能（AI）的产品或服务的组织提供一个全面的框架，以确保系统的负责任开发和使用。

一、标准概述

该标准的目录结构，依次为1范围、2规范性参考文献、3术语和定义、4组织背景、5领导、6规划、7支持、8操作、9绩效评估、10改进。此外，增加了4个附录：附录A参考控制目标和控制、附录B人工智能控件实施指南、附录C潜在人工智能相关组织目标和风险来源、附录D跨领域或部门使用人工智能管理系统等。其中第4至第10章、附录A为规范性要求，企业可根据需要编写适用的人工智能管理体系文件。

除了沿用高阶结构，ISO 42001人工智能管理体系标准同样遵从“策划—实施—检查—行动”（PDCA）的管理理念，如第4至第7章为Plan（策划）、第8章为Do（实施）、第9章为Check（检查）、第10章为Action（改进），整个标准章节形成一个完整闭环。ISO 42001人工智能管理体系与ISO 27001信息安全管理体系、ISO 20000信息技术服务管理体系、ISO 27701隐私管理体系也紧密相关。除了同为信息技术有关管理标准外，部分章节和条款内容也有借鉴和参考。如风险评估、数据管理等，文中部分内容描述源自其中。

二、审核方法在实践中的应用

ISO 42001人工智能管理体系标准第4章至第10章与ISO 9001质量管理体系、ISO 27001信息安全管理体系、ISO 20000-1信息技术服务管理体系、ISO 27701隐私管理体系等内容和要求类似。下文主要以ISO 42001人工智能管理体系标准附录A中与项目管理有关章节条款为例加以说明：某企业作为人工智能产品和服务的生产者、提供者和使用者，开发行业领域领先的纪检廉政软件并提供运维服务。服务内容包括纪检人工智能大模型软件、监督执纪应用基础软件、监督执纪系列应用软件及符合甲方场景需求的大模型微调服务等，用人工智能大模型算法形成纪检廉政数据资源，便于客户日常查询、监督、信访等工作。

（一）人工智能系统生命周期

根据软件系统生命周期、开发及运维业务流程，制定并执行软件开发及运维服务的各种指南文件。根据制定的人工智能系统目标，组织按部门进行分解和统计，将数据汇总上报，确保系统目标实现和达标。

1. 人工智能系统设计和开发流程

企业对信息系统的获取和维护做出了规定，需求分析时需要综合考虑用户的功能需求和安全需求。软件项目方案需对人工智能设计和开发流程进行描述。如图1。

2. 人工智能系统生命周期

企业做信息资源规划，或信息资源规划+研发。开发前要进行相关的开发规划并评审，制定具体的项目实施文档。项目文档包括项目方案、需求分析、设计说明、编码规范、测试报告、验收报告、运维报告等，对人工智能有相应的规定。

3. 人工智能系统要求规范

企业对人工智能系统的要求和规范作出了规定。软件需求文档需要综合考虑安全系统架构和工程原则，要对人工智能系统要求和规范进行描述。企业做信息资源规划，或信息资源规划+研发，开发前要进行相关的开发规划并评审，制定具体的项目实施方案，对人工智能系统设计和开发有相应的规定。

4. 人工智能系统验证和确认

人工智能系统验证和确认包括纪检人工智能大模型软件、监督执纪应用软件、监督执纪系列应用软件及符合甲方场景需求的大模型微调服务等功能。验收确认文档包括开发验收、运维阶段验收等。

5. 人工智能系统部署

按客户要求，将开发完成的软件系统安装部署在指定环境平台，编制操作手册、用户说明，确保用户能够熟练使用。人工智能系统部署包括项目名称、安装包、运行环境、操作手册、用户说明、运维要求等。

6. 系统运行和监控

企业软件项目在开发和运维过程中，对出现的各种事件进行监控，包括原因分析、解决措施、风险分析、结论等。如表1。

7. 人工智能系统技术文档

项目在交付客户前，按客户合同要求，将软件开发及运维项目的各种技术文档进行整理打包，归档管理。人工智能向用户提供的技术文档包括项目方案、软件需求、软件设计、软件编码、软件测试、软件试运行、软件验收、运维验收等。

8. 事件日志和人工智能系统记录

针对项目中出现的各种事件、问题，进行分析原因和制定措施，直至事件、问题解决，并保留记录。如表2。

（二） 人工智能系统数据

1. 用于开发和增强人工智能系统的数据

数据管理相关要求如下：

数据质量：确保训练数据准确、完整，避免偏见影响人工智能系统公平性；

数据隐私：遵循隐私保护原则，合规处理个人信息；

数据合法性：确保数据收集、使用符合法律法规；

风险评估：识别数据相关风险（如数据污染、泄露）并制定措施。

2. 数据获取

企业确定并记录关于获取和选择人工智能系统中使用的数据。数据获取主要来源于客户，通过项目调研、客户走访、线上交流以及文件收集等形式，获取项目所需素材。

人工智能向用户提供的数据信息包括人工智能系统数据名称、格式、大小、存放媒介、密级、保管人、获取途径等。

3. 人工智能系统的数据质量

数据质量贯穿于人工智能系统全生命周期，要求组织建立数据闭环，确保数据从采集到退役的安全与全程可追溯。该框架通过动态基线库监控算法性能偏差，并强制记录训练数据出处，解决了企业未记录数据来源的问题，可显著降低合规风险并提升人工智能系统的透明度与可信度。在系统架构阶段嵌入伦理审查机制，例如选择支持差分隐私的算法模型，平衡数据效用与隐私保护。

数据质量管理的关键控制措施如下：

数据血缘追踪：记录数据来源、处理流程及使用场景，确保可追溯性；

偏见检测与修正：建立多源数据聚合算法，消除地域歧视等偏见，确保决策公平性。

供应链合规管理：要求供应商提供ISO 42001符合性声明，避免数据泄露风险。

4. 数据来源

数据来源管理的核心要点在于数据出处记录要求，需构建数据血缘追踪机制，明确训练数据、验证数据的采集场景及地域代表性。

数据质量与合规管控要点如下：

供应链风险防范：要求数据供应商（如OCR服务商）提供人工智能符合性声明，避免数据泄露等供应链风险；

动态监控：建立数据基线库，实时监控算法性能偏差（如准确率波动±5%自动告警），防范模型突变导致决策失效；

合规性对齐：数据来源管理需符合欧盟人工智能法案等监管要求，如禁止未经授权的生物识别数据使用，降低跨境市场准入的刑事风险。

5. 数据准备

数据准备是数据质量管理控制域的核心要求，聚焦数据预处理全流程规范，涵盖数据清洗、转换、标注等环节的文档化与质量控制，是确保人工智能系统训练数据可靠性的关键措施。

数据准备与数据获取、数据溯源等要求共同构成人工智能全生命周期数据管理框架。针对人工智能训练数据预处理阶段的潜在风险（如数据偏差、质量缺陷）提出强制性规范，直接影响模型输出的准确性与合规性。

数据准备核心要求与关键控制措施如下：

文档化流程：需记录数据清洗（如异常值处理规则）、转换（如格式标准化方法）、标注（如标签定义与校验标准）的具体步骤，确保可追溯性；

质量控制机制：明确数据准备各环节的质量阈值（如标注准确率≥95%），并通过抽样检查（如随机抽取样本复核）验证效果；

偏差处理：对预处理后的数据进行偏见检测（如性别/地域代表性偏差），并采用多源数据补充等方法修正。

（三） 评估人工智能系统的影响

企业从组织环境、相关方需求和期望、风险和机遇以及人工智能风险等方面进行了人工智能影响评估，通过目标测评、内部审核、管理评审等，验证组织的人工智能影响均在可控范围内。

人工智能应用系统的人工智能影响评估，包括评估方法与数据来源、人工智能应用系统的影响评估、挑战与建议等。如人工智能应用系统对工业领域产生的影响，包括提升生产效率、优化质量控制、降低成本、提升行业竞争力、降低安全风险等。

（四）人工智能系统有关各方的信息

1. 为用户提供数据文档和信息

这是ISO 42001标准的整体目标和核心关注点，为用户提供数据文档和信息涉及以下方面内容：

信息透明度：向用户清晰说明人工智能系统的数据来源、处理逻辑、决策依据等，增强用户对人工智能系统的理解和信任，符合伦理要求；

文档完整性：提供系统功能、使用方法、潜在风险及应对措施等方面的完整文档，确保用户能够安全、正确地使用人工智能产品或服务；

用户知情权保障：明确告知用户其数据在人工智能系统中的使用方式、存储期限及相关权利，保护用户隐私，符合数据保护相关法规。

2. 外部报告

外部报告的核心目的是提升人工智能系统的透明度与问责性，主要用于向外部发布有关人工智能系统的关键信息，例如：系统用途与限制、数据来源与处理方式、风险评估结果、偏见缓解措施、性能监控指标、合规声明。这些要求与标准中提到的“人工智能风险评估”和“风险应对”密切相关，表明外部报告需以内部风险管理成果为基础。

3. 事件沟通

人工智能事件、事故一经发生，发现者、事情、事故责任者应立即向主管部门报告，主管部门和责任部门应及时对事件、事故进行反应处理。所有员工有报告安全事态、事件的义务，应按照要求及时识别安全薄弱点及可能的安全威胁，一旦发现应及时向有关人员或部门报告并记录，主管部门或安全管理负责人应采取有效的预防措施，防止安全威胁的发生。

4. 相关方须知

文件规定了内部和外部各利益相关方运作的流程，包括内部团队、客户或供应商；规定了相关方的职责和权限、运作流程、控制过程的定义和接口、控制过程改进的计划和优先级。

企业对服务生命周期中的外部供方应用指标进行选择和评价。记录外部供方提供或运行的服务、服务组件、过程或过程的一部分。调查供方包括信息安全控制措施、服务协议遵循评价、供应商提交交付物、供应商执行情况、人工智能事件评价、人工智能安全性等。

（五）人工智能系统的使用

1. 使用人工智能系统的流程

人工智能系统使用需兼顾效率、风险控制与伦理合规。通用框架通常包含明确目标、数据治理、风险评估、持续监控四大核心要素，适用于企业级人工智能应用及开发者工具。基于行业实践推测，通用流程步骤包括：目标与伦理对齐、数据与技术准备、分阶段部署与培训、监控与优化4个部分。

2. 使用人工智能系统的目标

根据企业项目实际，目标维度包括安全可控、责任明确、风险规避三方面。在技术层面，通过人工监督，降低人工智能决策风险；在管理层面，尊重使用主体自主权，避免强制应用；在社会层面，平衡创新与可持续发展，如控制人工智能能耗等。

企业对人工智能管理体系目标统计，分解到各部门，测评体系运行以来的目标实现情况。如表3。

3. 客户

企业文件规定了涉及的客户、用户、施工方、友商、内部关系和相关方。企业建立了客户和其他相关方沟通的机制，以及时沟通响应新的或变更的服务请求。安排内部会议，对绩效进行评价。如有客户投诉的情况，根据客户投诉管理程序进行管理。

调查客户满意度，内容有专业技能、服务态度、现场培训、联系途径、服务响应、服务人员配合等。若出现满意度降低的情况会采取调查措施，并对调查结果进行分析、评审，针对其具体原因采取改进措施。

（六）人工智能系统的资源

1. 资源文档

人工智能管理体系所需资源如下：

人工智能系统组件：构成人工智能系统的基本组成部分，支持核心功能实现，确保系统执行预期任务，包括硬件、软件元素等；

数据资源：训练数据用于模型训练，验证数据评估模型泛化能力，测试数据验证性能指标，包括训练数据、验证数据、测试数据等；

工具资源：提供模型构建、优化、评估的技术支持，提升开发效率与模型效果，包括算法、优化方法、评估工具等；

系统和计算资源：高性能计算服务器支撑训练与推理，网络资源保障数据传输与协作，包括硬件资源、网络资源等；

人力资源：负责数据分析、系统开发、部署维护及安全合规，确保体系全流程落地，包括数据科学家、人工智能工程师、运维人员等。

2. 数据资源

人工智能数据资源的关键要求如下：

数据边界：明确受管理体系管控的数据范畴，需界定数据收集、处理、存储和传输的范围；

活动边界：覆盖人工智能开发、部署、运维全流程，数据生命周期各环节（如标注、训练、应用）需纳入管理；

合规要求：满足法律法规与相关方期望，考虑数据隐私（如GDPR）、算法透明度等外部因素。

3. 工具资源

企业软件项目支持人工智能系统开发、部署、监控等全生命周期的软件或硬件工具，包括辅助数据处理、模型训练、性能评估、风险控制等关键过程。

人工智能工具资源如下：

数据处理工具，负责数据清洗、转换、集成等；

模型开发工具，负责算法设计、模型训练等；

监控工具，负责模型性能跟踪、异常检测等；

合规审计：负责评估系统公平性、透明度等。

4. 系统和计算资源

聚焦系统和计算资源的控制目标，要求组织记录资源配置、评估性能影响并确保稳定运行，具体包括硬件、软件及网络资源的管理，核心目标是确保系统和计算资源（硬件、软件、网络）能有效支持人工智能系统全生命周期运行。

系统和计算资源的具体构成及作用如下表：

硬件资源：提供物理计算能力，支持模型训练与推理加速，如服务器、GPU等；

软件资源：构建部署环境，如中间件、人工智能框架，如操作系统、开发工具等；

网络资源：确保数据在系统组件间高效同步，支持分布式训练与实时推理，如数据传输设施等。

5. 人力资源

作为资源识别的一部分，记录有关人力资源的信息，以用于项目开发、部署、运营、变更管理、维护。

通过面试，对员工进行入职前的背景调查，规定技术保密内容和范围、双方的权利和义务、协议期限、违约责任等，保护相关信息不泄漏；通过针对性培训，以保证人员能力意识满足项目和各项业务要求；通过定期考核评价，对项目人员能力进行确认。

三、可行性建议

结合某企业软件开发及运维项目实践，笔者为后续工作提出如下几点建议：

（一）进一步健全人工智能有关法规制度

人工智能产品要以人为本、科学合法，不做超越法律底线和违背道德伦理的产品或服务。这需要有关部门出台更多切实可行的法律法规，以约束新兴的人工智能行业，监管部门有关人员定期检查履约的合规性情况。

（二）加强企业数据信息的隐私管理

客户信息、企业信息的发布披露等，应使用合适可行的发布渠道，可以采用数据加密、定期杀毒、介质隔离等措施，确保数据信息的完整性、保密性和可用性。

（三）优选可信任的合格供方

人工智能产品使用云端远程进行管理和维护，对网络运营商、云服务供应商等提出了更高要求，需要定期对其进行考核评价，必要时签署保密协议。

来源：《中国认证认可》杂志  2026年第3期