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AI 合规自查清单

行业专业 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @kunlungrowth/ai-compliance-checklist。

技能介绍

解决什么问题

AI项目上线前的合规审查常面临三个痛点：通用模板无法覆盖行业特性（如教育行业需关注未成年人保护）、人工排查效率低（需逐项核对数据/算法/用户三维度）、风险预警滞后（等监管通报才发现漏洞）。这个技能通过结构化工作流，将分散的合规要求转化为可执行的自查清单。

如何工作

核心能力是动态生成合规矩阵，工作流程分四步：

  • 行业+场景识别：先定位行业（教育/金融/医疗/招聘）和AI应用场景（如AI面试、智能诊断）
  • 通用合规项扫描：自动输出数据隐私（如用户数据脱敏要求）、算法透明度（如模型决策可解释性）、用户知情同意（如数据采集同意书）三项基础检查
  • 行业专项核查：针对教育行业补充未成年人数据保护条款，金融行业增加反歧视性算法测试要求
  • 评分与补救建议：按风险等级生成修复路径，例如"数据跨境传输需补充安全评估"并给出具体操作步骤

适用边界

  • 仅提供合规预检框架，不替代法律意见（输出末尾会强制标注免责声明）
  • 未覆盖行业需结合行业法律顾问补充专项条款
  • 不处理技术实现细节（如加密算法选择），聚焦合规要求映射

使用场景

  • 教培机构准备上线AI面试系统，需生成教育行业专项合规清单，覆盖未成年人数据保护
  • 金融机构开发智能风控模型，需检查算法透明度与反歧视性条款
  • 医疗AI团队设计智能诊断工具，需梳理数据脱敏与用户知情同意要求
  • 售前人员需向客户展示AI产品的合规能力，快速生成通用+行业专项自查表

适合人员

  • AI产品经理：需要在项目上线前快速梳理行业合规要求，避免遗漏关键风险点
  • 合规工程师：需将分散的监管条文转化为可执行的技术检查项
  • 售前解决方案架构师：需在客户沟通中展示AI产品的合规体系框架
  • 初创企业技术负责人：缺乏专职法务团队，需通过自查清单完成合规预检