（一）案例分析法识别企业AI风险

通过在现场审核、查阅剖析所审核公司的AIMS审核文件，包括AI风险识别报告、业务流程文档、内部管理制度等，精准定位风险识别不充分的具体表现与成因。例如，在审核文件中发现其风险识别报告主要围绕技术和数据层面，缺乏对社会影响等方面风险的考量。与公司不同部门员工进行访谈，涵盖技术研发、运营管理、人力资源等领域，了解其在日常工作中对AI风险的认知与应对情况，获取一手实践资料，如技术人员可能更关注技术层面风险，而人力资源部门员工则能提供关于人员相关风险的信息。

（二）文献研究与大数据案例收集法

广泛查阅国内外关于人工智能风险识别、AIMS标准及企业风险管理的学术文献，梳理相关理论成果与实践经验，为研究提供坚实的理论基础。例如，参考有关数据隐私保护法规对企业AI风险影响的研究文献。利用网络大数据资源，收集各类企业AI风险事件案例，从多行业、多角度分析风险类型、影响范围及企业风险识别与管理的得失，丰富研究素材与视角。

在审核某公司中发现企业风险识别不充分的情形主要表现在两方面。一是社会影响风险缺失。在2024年度AI风险识别报告中，对AI技术引发的社会结构变化及就业影响等风险未予识别，如未考虑到公司业务范围内AI辅助编码、辅助测试和AI技术对传统岗位的替代作用及由此引发的失业风险，以及社会就业结构变动对公司产品服务市场需求的潜在影响。二是风险覆盖维度不全。主要集中于技术和数据层面风险，忽视了伦理和法律合规、安全性、可靠性与透明度等多方面潜在风险。例如，在伦理方面，未评估AI系统决策过程是否存在潜在歧视或侵犯隐私风险；在安全性上，未充分考量系统在数据输入、算法操作及输出结果阶段的安全隐患；在可靠性与透明度方面，未涉及对AI系统可解释性和决策过程透明度的评估；在模型偏见方面，未深入探究算法和模型可能存在的不公平倾向。

（一）伦理和法律合规风险

1.法律纠纷与处罚

企业AI系统若未遵循相关法律法规和伦理标准，可能面临法律诉讼和监管处罚，如因数据隐私保护措施不力导致用户信息泄露，将违反隐私保护法规，要承担巨额赔偿责任，严重损害企业财务状况和声誉。

2.社会形象受损

AI系统的歧视性决策或不道德行为可能引发公众强烈不满，破坏企业社会形象，削弱消费者信任，进而影响市场份额和品牌价值。例如，若招聘筛选系统存在算法偏见，对特定性别或种族群体不公平对待，将引发社会舆论谴责，使企业在人才市场和社会舆论中陷入被动。

（二）安全性风险

1.数据泄露与恶意攻击

不充分的风险识别可能导致企业忽视AI系统的安全漏洞，如数据输入环节缺乏严格验证，易遭受恶意数据注入攻击，导致敏感信息泄露；算法操作过程中的安全缺陷可能被黑客利用，篡改算法逻辑，使系统输出错误结果，危害企业和用户利益。

2.系统滥用风险

未识别的安全风险可能使AI系统被恶意利用，如自动化攻击工具借助企业AI技术漏洞发起大规模网络攻击，不仅破坏企业自身业务系统，还可能波及合作伙伴和客户，引发连锁反应，严重影响企业业务连续性和合作伙伴关系。

（三）可靠性和透明度风险

1.用户信任危机

用户难以理解AI系统的决策过程和结果，会降低对其可靠性的信任。例如，在金融风险评估或医疗诊断辅助系统中，若系统无法解释决策依据，用户可能对结果产生怀疑，不愿采用系统建议，影响业务推广和应用效果。

2.问题排查与改进困难

缺乏透明度使企业内部在系统出现错误或异常时难以快速定位问题根源，无法及时采取有效改进措施，增加系统维护成本和运营风险，降低企业运营效率。

（四）数据质量风险

1.决策失误

不准确、不完整或不具代表性的数据可能导致AI模型训练偏差，进而使基于模型的决策出现错误，如市场趋势预测系统使用质量不佳的数据，可能导致企业对市场变化判断失误，做出错误的生产、投资或营销策略调整，错失市场机会或陷入经营困境。

2.资源浪费

低质量数据需要更多的人工处理和清洗工作，增加企业运营成本。同时，基于错误数据训练的模型可能需要频繁调整或重新训练，消耗大量计算资源和时间，降低企业资源利用效率。

（五）模型偏见风险

1.不公平决策

算法和模型中的偏见可能导致对不同群体的不公平对待，如在贷款审批系统中，模型偏见可能使某些群体获得贷款的机会低于其他群体，引发社会公平争议，损害企业社会声誉，可能面临监管干预。

2.业务局限性

模型偏见限制了AI系统在多样化场景和用户群体中的适用性，降低系统通用性和有效性，企业可能因无法满足不同用户需求而失去市场竞争力，阻碍业务拓展和创新发展。

（六）社会影响风险

1.就业结构失衡与员工不稳定

自动化和AI技术对传统岗位的冲击未被充分认识，企业可能缺乏应对员工转型和失业风险的预案，导致员工就业压力增大，职业发展迷茫，引发员工队伍不稳定，影响企业正常生产经营活动，增加人力资源管理成本。例如，一些传统制造业企业引入AI技术后，大量工人面临失业风险，企业若处理不当，会影响生产效率。

2.经济与社会连锁反应

大规模岗位替代可能引发地区失业率上升、消费能力下降等社会经济问题，间接影响企业产品和服务的市场需求。同时，新兴AI技术岗位人才供应不足或结构失衡，制约企业AI业务长期发展，使企业在行业竞争中处于不利地位。

（七）技术依赖性风险

1.系统失控风险

过度依赖AI技术而未充分识别潜在风险，可能导致企业在技术故障或异常情况下无法有效控制局面。例如，当AI系统出现故障或算法偏差时，企业若缺乏人工干预机制和备用方案，可能使业务陷入混乱，造成经济损失。

2.技术更新困境

对特定AI技术或供应商的过度依赖，使企业在技术更新换代时面临被动局面。若供应商停止支持或技术发展方向改变，企业可能因技术转型困难而落后于市场趋势，影响企业长期发展战略的实施。

（一）保障企业合规运营与社会责任履行

1.法律法规遵循

全面识别AI风险有助于企业及时了解并遵守不断更新的法律法规，如数据保护法、算法伦理准则等。通过建立有效的风险监测与应对机制，确保AI系统在设计、开发和应用过程中符合法律要求，避免因违法违规遭受处罚，维护企业合法经营地位。例如，企业可根据法规要求定期评估AI系统的数据隐私保护措施。

2.伦理标准践行

从企业社会责任角度出发，充分考虑AI系统的伦理影响，有助于企业树立良好的社会形象，增强社会公信力。积极预防和解决AI可能带来的伦理问题，体现企业对社会公平、人权保护等价值观的尊重，促进企业与社会的和谐发展。例如，企业在开发AI产品时进行伦理审查。

（二）提升企业系统安全与稳定性

1.安全漏洞防范

准确识别AI系统在数据、算法和输出等环节的安全风险，使企业能够采取针对性的安全措施，如加强数据加密、访问控制、算法安全验证等，有效预防恶意攻击和数据泄露事件，保护企业和用户的信息资产安全。

2.系统稳定运行

对风险的充分认知有助于企业建立完善的系统监控与应急响应机制，及时发现并处理系统故障和异常情况，确保AI系统的稳定可靠运行，提高企业业务连续性和服务质量，增强用户满意度和忠诚度。例如，企业建立24小时监控系统及时处理故障。

（三）增强企业决策科学性与用户信任

1.决策依据优化

全面评估AI系统的可靠性、透明度和数据质量风险，为企业决策提供更准确、可靠的依据。企业管理层在制定战略规划、业务决策和资源分配方案时，能够充分考虑AI系统的不确定性和潜在影响，避免因盲目依赖AI决策而导致失误，提高决策的科学性和有效性。

2.用户信任建立

提高AI系统的可解释性和透明度，使用户能够理解系统决策过程和结果，增强用户对AI技术的信任，尤其在涉及金融、医疗等关键业务领域，用户信任是企业推广和应用AI技术的关键因素，有助于提升企业市场竞争力和品牌价值，如医疗AI系统向医生解释诊断依据。

（四）促进企业公平与可持续发展

1.公平性保障

识别和解决模型偏见风险，确保AI系统在决策过程中公平对待不同群体，避免因算法歧视引发社会争议。公平性是企业赢得市场和社会认可的重要基础，有助于企业拓展用户群体，实现可持续发展。例如，对贷款审批模型进行公平性评估和改进。

2.社会经济适应性

充分认识AI技术对社会就业结构和经济的影响，企业能够提前制定应对策略，如开展员工技能培训与转型计划、推动产业协同发展等，缓解社会就业压力，促进经济结构调整，实现企业与社会经济的良性互动，为企业长期发展创造有利环境。例如，企业与培训机构合作提升员工技能。

（五）降低企业技术依赖风险与增强创新能力

1.技术自主性提升

通过识别技术依赖性风险，企业可以合理规划技术发展路径，减少对单一技术或供应商的过度依赖。加大自主研发投入，培养内部技术人才，掌握核心技术能力，提高企业在技术创新和应用方面的自主性和灵活性，降低外部技术风险对企业的影响。

2.创新驱动发展

对风险的全面理解促使企业在技术应用过程中更加注重创新与风险管理的平衡。鼓励企业探索新的技术解决方案和商业模式，积极应对技术变革带来的挑战，通过创新提升企业核心竞争力，推动企业在AI领域持续发展。

（一）建立全面的风险识别框架

基于ISO/IEC 42001：2023标准，结合企业业务特点和AI技术应用场景，构建涵盖技术、业务、社会、伦理等多维度的风险识别框架。明确各维度风险因素，确保风险识别无遗漏。例如，在技术维度考虑算法、数据、模型等方面风险，在社会维度纳入就业、社会公平等因素，在伦理维度关注歧视、隐私等问题。同时，定期对风险识别框架进行评估和更新，根据行业发展、技术变革和企业战略调整，及时补充新的风险因素，确保框架的时效性和有效性。

（二）强化全员风险意识培训

组织针对全体员工的AI风险意识培训课程，包括管理层、技术人员、业务人员等。培训内容涵盖AI风险基础知识、风险识别方法、企业风险管理制度以及案例分析等。通过培训，使员工深刻认识AI风险对企业和个人的影响，提高风险防范意识。

在企业内部营造风险文化氛围，鼓励员工积极参与风险识别和管理工作。设立风险识别奖励机制，对提出有效风险识别建议的员工给予表彰和奖励，激发员工的积极性和主动性。例如，设立月度优秀风险识别建议奖。

（三）运用多样化风险识别方法

结合头脑风暴法、检查表法、流程图法、故障树分析法等多种方法对风险进行识别。头脑风暴法可在团队中集思广益，挖掘潜在风险；检查表法依据既定风险清单逐一核对，确保常见风险不被遗漏；流程图法通过梳理业务流程和AI技术流程，识别流程节点中的风险；故障树分析法从风险后果反向推导可能的风险原因，深入分析复杂风险关系。例如，在新产品研发项目中，先通过头脑风暴法收集风险，再用检查表法核对。

根据不同业务领域和AI项目特点，选择合适的风险识别方法或方法组合。例如，在新AI项目研发初期，可采用头脑风暴法和检查表法进行初步风险识别；在系统运维阶段，运用流程图法和故障树分析法进行深入风险分析。

（四）加强数据管理与监测

建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。在数据采集阶段，制定严格的数据收集标准和规范，对数据源进行筛选和审核；在数据存储和处理阶段，采用数据加密、备份、清洗等技术手段，保证数据安全可靠；在数据使用阶段，进行数据验证和审计，防止因数据问题导致风险识别偏差。例如，对数据采集人员进行培训，规范数据采集流程。

实施数据监测机制，实时跟踪数据变化情况，及时发现异常数据波动。利用数据分析工具对数据进行挖掘和分析，预测潜在风险趋势，为风险识别提供数据支持。例如，通过监测用户数据使用模式变化，提前预警可能的数据隐私风险或数据质量下降风险。

（五）引入外部专业力量

与专业的AI风险管理咨询机构合作，获取外部专业知识和经验。咨询机构可协助企业进行全面风险评估，提供行业最佳实践案例和针对性解决方案，帮助企业完善风险识别体系。例如，邀请咨询机构进行年度风险评估。

参与行业协会、学术研讨会等活动，与同行企业、科研机构、专家学者进行交流与合作。分享风险识别经验和成果，了解行业前沿动态和新兴风险，拓宽风险识别视野。

企业在推行AIMS过程中充分识别AI风险具有至关重要的意义。

风险识别不充分将使企业在伦理法律合规、安全性、可靠性与透明度、数据质量、模型偏见、社会影响和技术依赖性等多方面面临严峻挑战，严重影响企业的可持续发展。

企业应构建全面、系统的AI风险识别体系，综合运用多种风险识别方法，涵盖AI技术全生命周期和企业业务全流程，确保风险识别的充分性与准确性。同时，建立有效的风险评估与应对机制，根据风险严重程度和发生概率制定相应策略，积极应对AI风险挑战，推动企业在AI时代稳健发展，实现经济效益与社会效益的双赢。