<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>风险管理 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E9%A3%8E%E9%99%A9%E7%AE%A1%E7%90%86/</link><description>Recent content in 风险管理 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 04 Jul 2026 15:31:56 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E9%A3%8E%E9%99%A9%E7%AE%A1%E7%90%86/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>企业 AI 治理框架：从使用政策到风险分级的落地方法</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-07-04-ai-governance-framework/</link><pubDate>Sat, 04 Jul 2026 15:31:56 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-07-04-ai-governance-framework/</guid><description>&lt;p>很多企业的 AI 应用是从下往上自发生长的：一个部门开始用 AI 写文案，另一个团队搭了客服机器人，开发者在代码里接入了各种模型 API。等管理层意识到时，公司里已经运行着几十个 AI 应用，却没有人能说清楚它们用了什么数据、风险在哪里、出了问题谁负责。&lt;strong>AI 治理不是为了限制使用，而是为了让 AI 在可控的前提下更快、更大规模地落地。&lt;/strong>&lt;/p></description></item></channel></rss>