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企业AI应用数据隐私与个人信息合规实务

共计 30 章节
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01
课程导入与合规地图
目标=明确企业AI应用全生命周期中数… · 关键角色 · 主要风险场景
课程导入合规地图
02
AI应用场景与数据流盘点
目标=识别企业内典型AI应用（如推荐 · 风控 · 客服
AI应用场景
03
个人信息与敏感个人信息的识别与分类
目标=结合《个人信息保护法》等法规 · 区分一般个人信息与敏感个人信息 · 针对AI训练与推理场景进行数据分类分…
个人信息敏感个人信息的识…
04
告知同意机制在AI场景中的落地
目标=设计分层告知 · 单独同意 · 动态同意方案
AI告知同意机制
05
AI训练数据的合法来源与授权审查
目标=审查爬取数据 · 第三方数据 · 用户生成内容
AI训练数据的合法来…
06
数据最小化与目的限制在AI项目中的实施
目标=将最小必要原则转化为特征选择 · 样本采样 · 数据脱敏等工程实践
AI数据最小化
07
个人信息去标识化与匿名化实务
目标=掌握去标识化 · 假名化 · 匿名化的技术标准与法律边界
个人信息去标识化匿名化实务
08
AI模型训练中的隐私增强技术选型
目标=对比联邦学习 · 差分隐私 · 安全多方计算
AI模型训练
09
生成式AI应用的数据隐私合规设计
目标=针对大模型提示词 · 微调数据 · 输出内容中的个人信息泄露风险
AI生成式
10
自动化决策与用户画像的合规要求
目标=落实算法解释权 · 拒绝权 · 人工干预机制
自动化决策用户画像的合规要…
11
个人信息保护影响评估（PIA）实操
目标=针对高风险AI应用 · 按照监管要求开展PIA · 识别风险
PIA个人信息保护影响…
12
数据跨境传输在AI应用中的合规路径
目标=分析AI训练与推理涉及的数据出… · 选择安全评估 · 标准合同
AI数据跨境传输
13
AI应用中的第三方合作与数据处理协议
目标=与数据提供方 · 模型服务商 · 云平台等签订数据处理协议
AI应用
14
员工个人信息在AI人力资源管理中的合规
目标=处理招聘 · 绩效 · 监控等AI应用中的员工个人信息
AI员工个人信息
15
AI客服与营销场景的个人信息合规
目标=规范对话数据收集 · 用户标签使用 · 精准营销推送
AI客服
16
生物识别信息在AI应用中的特殊合规要求
目标=针对人脸 · 声纹 · 指纹等生物识别信息
AI生物识别信息
17
AI应用中的数据安全技术措施
目标=部署访问控制 · 加密存储 · 传输安全
AI应用
18
AI模型生命周期中的数据删除与遗忘
目标=设计用户删除权 · 撤回同意后的数据删除流程 · 处理模型遗忘
AI模型生命周期
19
AI应用的数据泄露应急响应与通知
目标=制定个人信息泄露应急预案 · 开展泄露发现 · 影响评估
AI应用的数据泄露应…
20
AI应用中的个人信息权利响应机制
目标=建立查询 · 复制 · 更正
AI应用
21
AI合规审计与持续监控
目标=设计内部审计计划 · 利用日志 · 指标
AI合规审计
22
AI应用隐私政策与用户协议撰写
目标=起草面向AI功能的隐私政策 · 用户协议与弹窗提示 · 确保语言清晰
AI应用隐私政策
23
AI应用中的未成年人个人信息保护
目标=识别涉及未成年人的AI场景 · 落实监护人同意 · 特殊保护措施与年龄验证机制
AI应用
24
AI应用与数据伦理的交叉合规
目标=在隐私合规基础上 · 融入公平 · 透明
AI应用
25
AI合规监管趋势与执法案例分析
目标=梳理国内外监管动态 · 剖析典型执法案例 · 提炼企业AI应用合规红线与整改要点
AI合规监管趋势
26
企业AI合规治理架构与制度设计
目标=建立数据隐私合规委员会 · 角色职责 · 政策体系与考核机制
AI企业
27
AI项目合规评审与上线检查
目标=设计AI项目立项 · 开发 · 测试
AI项目合规评审
28
AI应用合规培训与文化建设
目标=制定员工合规培训计划 · 针对开发 · 产品
AI应用合规培训
29
AI合规工具与自动化平台选型
目标=评估数据发现 · 分类分级 · 同意管理
AI合规工具
30
综合实战
目标=企业AI应用数据隐私合规方案设… · 完成数据映射 · 风险评估
综合实战AI