AI风险测试方法
系统化识别和测试AI应用中的各类风险，包括模型风险、数据风险、安全风险和业务风险。
🎯 AI风险分类
AI应用面临多维度风险：模型风险（幻觉、偏见、稳定性）、数据风险（质量、安全、隐私）、技术风险（性能、可靠性、可维护性）、业务风险（合规、声誉）。
🔧 风险测试方法
• 风险识别：基于检查清单和专家评审
• 风险评估：影响程度和发生概率矩阵分析
• 风险验证：设计针对性测试场景
• 风险监控：线上指标持续跟踪
系统化识别和测试AI应用中的各类风险，包括模型风险、数据风险、安全风险和业务风险。
AI应用面临多维度风险：模型风险（幻觉、偏见、稳定性）、数据风险（质量、安全、隐私）、技术风险（性能、可靠性、可维护性）、业务风险（合规、声誉）。
• 风险识别：基于检查清单和专家评审
• 风险评估：影响程度和发生概率矩阵分析
• 风险验证：设计针对性测试场景
• 风险监控：线上指标持续跟踪