夜雨聆风
出品人介绍
管婷婷，CAC委员会委员，《AI Project Balanced Scorecard》作者，某金融科技公司AI与服务设计专家，资深项目经理。长期从事企业级AI应用与治理实践，专注于推动AI从试点走向规模化落地。致力于构建可衡量、可治理的AI项目价值评估体系。拥有丰富的跨团队协同与复杂项目交付经验，擅长将设计思维、敏捷方法与AI创新相结合，提升组织效率与业务价值。
论坛介绍
随着生成式AI和大模型技术的快速发展，企业AI项目正从探索性试点走向规模化落地。然而，与传统软件项目相比，AI项目在目标定义、数据依赖、模型不确定性及持续演进等方面具有更高复杂性，导致项目治理面临前所未有的挑战：需求难以稳定界定、效果难以量化评估、风险与合规难以前置控制、资源投入与业务价值之间缺乏清晰映射。
在此背景下，构建一套适用于AI时代的项目治理体系，已成为企业实现AI规模化应用的关键能力。本分论坛以“AI项目治理”为主题，聚焦AI项目从立项、实施到运营全过程中的治理方法与实践，探讨如何在不确定性中实现可控交付、价值可衡量、风险可管理，助力企业提升AI项目成功率与组织级竞争力。
论坛征集方向
AI项目治理框架与方法论：
AI项目全生命周期治理框架设计（探索→试点→规模化）
AI项目决策机制与治理结构（委员会 / CoE / PMO）
AI项目“可控试错”的方法设计
AI项目落地案例与规模化实践：
企业AI项目从PoC到规模化的关键路径
成功/失败案例复盘（经验与教训）
AI平台化与复用能力建设
不同行业（金融/制造/互联网）的实践对比
AI项目的价值评估与度量：
AI项目从“技术成功”到“业务成功”的转化路径
AI项目价值如何定义与量化（短期收益 vs 长期能力）
AI 项目多维度评估实践（成本、效果与业务影响的统一度量方法）
数据与模型治理（Data&Model Governance）：
Prompt治理与大模型输出控制
MLOps / LLMOps在企业中的落地实践
数据治理在AI项目中的核心作用（数据质量、血缘、权限）
模型版本管理、监控与持续优化
AI风险、合规与可信治理：
AI项目中的风险识别与分级管理机制
模型偏见、幻觉（hallucination）等风险治理
金融、医疗等强监管行业的AI治理实践
AI伦理与Responsible AI框架落地
项目组织与协同模式：
AI项目中的新型角色（AI Product Owner、AI Architect等）
业务、技术、数据团队的协同机制设计
“人+AI”协同交付模式（Human-in-the-loop）
AI能力平台团队与业务团队的分工
论坛亮点
在AI从“能做”走向“做成”的关键阶段，本论坛聚焦AI项目治理这一核心瓶颈，直击价值难量化、风险难控制、落地难规模化三大痛点。汇聚行业领先实践与前沿方法论，深入解析如何让AI项目“可控、可衡量、可复制”，帮助企业真正把AI从实验室带入业务核心，打造面向未来的竞争力。
用户收益
1、AI项目治理的核心方法与实践路径，从“如何做AI项目”跃迁到“如何把AI项目做成”。
2、 学习可落地的AI项目治理框架，了解如何量化AI价值、控制模型与数据风险、提升跨团队协同效率，并破解从PoC到规模化落地的关键难题。
3、听到真实企业案例与一线经验分享，洞察不同行业在AI治理中的成功路径与典型误区。
本论坛旨在帮助您在组织中推动AI从试点走向规模化应用，显著提升项目成功率与业务影响力。
适合听众
面向企业数字化与AI转型负责人、技术与数据管理者、产品与项目经理、架构师及风险合规人员等，关注AI项目落地与治理实践，具备一定技术或管理背景，致力于推动AI规模化应用与业务价值实现。
议题提交
请于2026年5月31日前提交
相关咨询
沈老师 15313600903（微信同号）
