炎黄盈动 TRiSM 框架：信任为基、风险管控为翼，保障 AI场景安全落地

在当今的智能化时代，人工智能 (AI) 正在彻底改变企业运营方式，帮助企业提升效率，并释放创新潜力。然而，面对越来越多的智能化场景需求，系统风险成为不可忽视的关键挑战。数据隐私、风险防控、系统安全等问题均存在潜在威胁，亟需通过建立完善监管框架来系统性应对。只有实现技术创新与风险治理的同频共振，才能成为企业可信赖的生产力工具。

一、企业落地AI治理的担忧

随着人工智能渗透到企业环境，安全治理已变得不可或缺。

• 数据隐私与安全：AI每天处理海量数据（比如客户订单、员工信息），就像把所有家底都放在一个“数字保险箱”里。如果保险箱没锁好，黑客可能轻松“拎走”数据。法规遵从性：各国开始出台AI专属“交通规则”（如欧盟《AI法案》）。如果企业不遵守，就像“闯红灯”，轻则罚款，重则停业。访问控制失败：随着AI越来越多地接入企业的各种系统（比如客户数据库、内部审批流程），“谁可以访问、能访问多久、能做什么”这些问题如果没想清楚，就可能埋下巨大的安全隐患。运营稳定性：AI如果“发脾气”（比如误判客户投诉为恶意攻击），可能导致客服团队被无意义工单淹没，甚至影响生产流程。

“德勤的一项研究显示，超过半数的技术工作者认为其所在组织并无适当的机制来识别或应对AI相关风险。”

*图片来源：德勤亚太 | 人工智能研究院

Gartner TRiSM 框架：AI治理之道和管理方法

早在2022年，Gartner 就推出了 TRiSM 框架，这是一种结构化的 AI信任、风险和安全管理方法。

TRiSM 框架由 Gartner 提出，代表信任、风险和安全管理。这是一个确保人工智能系统的可信度、公平性、可靠性、稳健性、透明性和数据保护的综合战略。以下是其组成部分的细分：

• 信任Trust：注重透明度和可解释性。用户能否理解并信赖人工智能的决策？信任是采用的基石。风险Risk：识别并减轻潜在的风险——有偏见的输出、操作失败或违反合规性。安全Security：保护人工智能系统免受数据泄露等安全威胁，保护敏感信息。管理Management：确保持续的监督、监控和合规，以使人工智能系统与企业目标和法规保持一致。

且从2025年Gen AI的技术成熟度曲线来看，AI TRiSM热度已经攀升到了接近顶峰，目前正处于备受瞩目的关键阶段。

*图片来源：Gartner Gartner AI TRiSM框架

Gartner 预测，到 2026 年，采用 TRiSM 的组织将显著降低 AI 相关风险并提升系统可靠性。

然而，实施 TRiSM 并非易事——企业常常需要应对技术复杂性和不断变化的法规。在全球范围内，一些供应商和机构已开始采用类似的做法，但实际案例仍然稀少，这凸显了对专业工具和专业知识的需求。

炎黄盈动AI治理理念：“AI TRiSM for AWS Agent”

作为全球领先的低代码和BPM PaaS服务商，炎黄盈动推出了参考Gartner提出的AI TRiSM框架的「TRiSM for AWS Agent」（信任、风险和安全管理框架）的AWS AI Agent智能体平台，AI TRiSM框架旨在最大程度上确保上层应用的合规、公平、可靠和保护数据隐私。

1. Trust（信任）：建立对AI系统的信任

透明决策：AI Agent采用5层AI模型（Agent、Skill/Tool、Chain、Data、Plugin/Tool），通过调用链，使决策过程可解释。用户可以清晰看到从Agent到Skill、Chain，再到Plugin、输出的决策路径，尤其在与定制平台集成时尤为重要。

例如，在法律合同审批中，用户可以追溯AI建议的来源，确保决策透明。

AI Agent 提供了完备的智能链日志信息，支持查看助理的历史操作记录，进行风险溯源。

可靠信息：系统通过对话卡片、本地知识库（AI Data）和插件（连接数据库和API），提供结构化数据输出，确保信息准确性和可信度。例如，金融企业可通过本地知识库获取合规数据，避免外部数据源的不确定性。

对话卡片提供LUI封装固定预期结果👇

使用指定私有知识限制生成👇

监控改进：通过监控仪表盘反馈系统实时动态信息，持续评估性能，处理偏见，并基于用户反馈形成闭环的审计治理小组。

2. Risk（风险）：管理AI部署的潜在风险，确保AI合规、最小化负面影响

合规保障：支持与合规AI模型（如私有部署的DeepSeek、QWen）通过LLM连接器集成，使用用户信赖的LLM大模型/嵌入/存储。

隐私保护：在AI Chain层级实施过滤和拦截策略，保护敏感数据（如电话号码、身份证号），支持自定义规则和数据脱敏。

风险控制：通过审计系统，监控偏见、错误信息并提供反馈通道。风险仪表盘提供实时风险类型（如隐私、安全）和趋势洞察，治理团队确保快速识别和缓解问题。例如，仪表盘可显示一段时间内出现的风险、隐私、质量问题。

备用方案：系统支持多AI大模型连接器，允许在主要系统失败或出现风险时快速切换到备用模型。例如，若主模型因合规问题受限，系统可切换至备用模型，确保业务连续性。

3. Security（安全）：保障AI系统数据隐私安全

访问控制：在5层AI模型中实施严格的角色-based访问控制（RBAC），确保只有授权用户和管理员可以访问系统。例如，仅合规团队可访问敏感数据模块。

审计记录：AI治理小组追溯/审计日志，支持审计需求。例如，系统记录所有审批操作，便于监管审查时追溯。

风险反馈与响应：通过实时监控、用户报告和治理机制，主动检测并响应问题。

明确责任：在AI治理组织中设立明确角色，如事件负责人、技术负责人、安全审计人，确保责任清晰。安全审计员负责审查日志，技术负责人处理漏洞修复。

在2025年的数智化时代，信任与安全合规是AI应用的基石。炎黄盈动AWS AI Agent的AI TRiSM框架通过Trust、Risk和Security三大支柱，全面满足B端企业在信任与合规方面的需求，保障 AI场景安全落地。此外，炎黄盈动还拥有成熟的AWS实施方法论、全球CMMI5的认证保障，且为首项国家级数字化转型参考架构的国标制定单位。AWS AI Agent不仅提升了智能化场景落地的合规效率，也将是企业智能化转型的可靠伙伴。

尽管如此，我们仍然意识到还有改进的空间。随着人工智能的发展，从通用大模型到多模态AI，从推理能力到Agentic AI，再到MCP（模型协作协议）和A2A协议（AI到AI交互），甚至还有“AI员工”这样的新概念，人工智能正在以前所未有的速度改变我们的生活和工作方式。

有一种观点正在流行：AI不再只是冷冰冰的工具，而是可以参与决策的“智能伙伴”。比如，在企业中，AI可以通过数据分析给出营销策略建议；在医疗领域，AI可以辅助医生诊断病情；在日常生活中，AI能帮你规划旅行路线。

但“智能伙伴”并不意味着AI可以完全取代人类。它的输出需要人类的引导和校准。比如，一个精密的AI模型可能生成了一份完美的报告，但如果输入的数据有偏差，报告可能毫无意义。这就像一把高精度的手术刀——再锋利，也需要医生精准操作。我们正在做的，不是追求完美，而是让AI变得更可控、可解释、可信任。

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