# 海外客户采购 AI 产品时会问什么：12 个 AI 治理尽调问题与回答思路

> AI 尽调问题的核心只有一个：出了问题谁负责、怎么发现、怎么处理。答案必须和产品实际行为、合同条款一致。提前准备一份统一的 AI 治理说明，比每次临时回答更可靠。

来源页面: https://assurelane.ai/insights/ai-governance-buyer-questions/
更新: 2026-10-10 · 来源核验: 2026-10-10

## 一、数据使用

1. **是否会用我们的数据训练或改进模型？** 说明默认行为、是否可关闭、关闭后的生效范围；与 DPA 一致。
2. **数据会传给哪些第三方模型提供者？** 列出子处理者及其数据保留与使用政策。
3. **数据保存在哪里、保存多久？** 包括提示词、输出和日志。

## 二、模型来源

4. **使用了哪些模型？自研还是第三方？** 说明模型名称或类别、版本管理方式。
5. **模型更新时会通知我们吗？** 说明变更管理与通知机制。

## 三、评估与监控

6. **如何评估输出的准确性、偏见和安全性？** 说明上线前评估指标与测试集来源。
7. **上线后如何监控？** 漂移监控、异常检测、用户反馈处理。

## 四、人工监督与问题处理

8. **哪些决策有人工复核？** 特别是涉及个人重大影响的场景。
9. **发现有害或错误输出如何处理？** 报告渠道、响应时限、修复与通知。

## 五、合规与治理

10. **是否符合欧盟《人工智能法》？** 说明你的角色、系统风险分类和已落实的义务，参见 [欧盟《人工智能法》](https://assurelane.ai/frameworks/eu-ai-act/)。
11. **有没有 AI 治理框架或认证？** 内部 AI 政策、风险评估流程；已取得或计划取得的 [ISO/IEC 42001](https://assurelane.ai/frameworks/iso-42001/) 认证；参考的 NIST AI RMF 等框架。

## 六、合同与责任

12. **输出的知识产权和责任如何划分？** 输出归属、侵权责任、使用限制和免责范围。

## 准备方法

- **先对齐事实**：产品、算法、数据、法务坐在一起，把每个问题的真实答案写下来
- **形成统一文档**：AI 治理说明 + 答案库，中英文各一份
- **与合同一致**：DPA、服务条款和隐私政策中的 AI 相关表述要同步更新
- **定期更新**：模型或数据流变化时同步修改

## 参考来源

- [ISO — ISO/IEC 42001](https://www.iso.org/standard/42001)
- [NIST — AI Risk Management Framework](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)

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