夜雨聆风
人工智能管理成熟度模型架构包含 8 项能力域：战略与治理、数据集、资源保障、业务应用、风险管理、安全可信、合规管理、人工智能系统生存周期。
人工智能管理成熟度模型包含 31 项能力项：战略方针、制度流程、交互沟通、成效评价、交互体验、服务创新、流程优化、决策透明、应急响应、风险审计、数据质量、数据来源、数据采集、数据处理、基础资源、人力资源、技术资源、财务资源、基础安全、数据安全、模型安全、应用安全、管理合规、研发合规、供应合规、使用合规、需求管理、系统构建、系统部署、运行监控、系统下线。
人工智能管理能力等级划分如下：
a) 初始级（一级）：组织能够应用人工智能技术完成单一、简单的工作任务，结果具备一定精确性与可信度，满足基础使用需求，但无法主动执行任务活动，组织没有具体的人工智能发展指导方针及相关管理流程；
b) 场景级（二级）：组织能够在单一业务应用了人工智能技术，在特定业务场景下构建了智能体，能调用API、数据库、企业系统，具备短期和长期记忆，可实现任务分解与迭代优化，具备一定实施经验，能够满足业务领域下各业务场景的智能化需求，有初步的人工智能发展指导方针，形成了部门级的管理流程；
c) 领域级（三级）：组织在多业务领域应用人工智能技术,构建了多智能体架构，各智能体之间能够协同工作，组织具备明确人工智能发展战略规划、实施方案及组织级别的标准、流程，能够独立进行风险管理，并支持开展模型系统的全生存周期管理；
d) 创新级（四级）：组织构建了智能驱动型的人工智能应用模式，能产生原创方案与新知识，推动组织业务创新、战略革新，管理流程优化等，支持组织经营与决策，能够推动业务模式的不断创新，能够持续不断地优化和改进其人工智能应用和流程；
e) 引领级（五级）：组织的人工智能管理能力达到了高度成熟，能够依靠人工智能技术完成组织层面的工作，包括目标分解、资源调度、人机协作管理等活动，组织能够引领行业标准和规范，促进人工智能生态构建。
标准下载链接：人工智能管理能力成熟度模型及评估方法.pdf
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