Tiêu chuẩn ISO/IEC 42001 Hệ thống quản lý trí tuệ nhân tạo

Bắt đầu đăng ký hoặc yêu cầu thêm thông tin chương trình.

Đăng ký khóa học đào tạo!

! Họ và tên / Tên doanh nghiệp không được để trống

! Số điện thoại không được để trống

Địa điểm Toàn quốc
Thời lượng 03-12 tháng
Hình thức Offline
Đối tượng Lĩnh vực sử dụng, cung cấp dịch vụ AI
Tổng quan
Lợi ích
Lĩnh vực
Chương trình đào tạo
Chứng chỉ
Tiêu chuẩn & Điều khoản
tab 7
tab 8
tab 9
tab 10
tab 11
tab 12
tab 13
tab 14
tab 15
tab 16
tab 17
tab 18
tab 19
tab 20

Các thông tin chính và cách áp dụng ISO/IEC 42001

ISO 42001 là tiêu chuẩn quốc tế quy định các yêu cầu đối với Hệ thống quản lý trí tuệ nhân tạo (AI Management System – AIMS), thiết lập, triển khai, duy trì và cải tiến việc phát triển, cung cấp hoặc sử dụng hệ thống AI một cách có trách nhiệm. Tiêu chuẩn tập trung vào việc kiểm soát rủi ro, đảm bảo tính minh bạch, công bằng, an toàn và tuân thủ pháp lý trong suốt vòng đời của AI.

Phương pháp tiếp cận  Dựa trên quản trị rủi ro AI và vòng đời hệ thống AI, từ giai đoạn thiết kế, phát triển, triển khai đến vận hành và giám sát
Áp dụng ISO/IEC 42001

Quản lý dữ liệu, kiểm soát mô hình AI, đánh giá tác động, giám sát vận hành và cải tiến liên tục:

  • Xác định phạm vi hệ thống AI
  • Thiết lập chính sách quản lý AI
  • Phân công trách nhiệm
  • Nhận diện các rủi ro liên quan đến đạo đức, an toàn, bảo mật và tính minh bạch
Triển khai ISO/IEC 42001

Theo mức độ trưởng thành của năng lực quản trị AI:

  • Thiết lập nền tảng quản trị AI
  • Kiểm soát rủi ro và vận hành hệ thống AI
  • Tối ưu hóa và tích hợp AI vào chiến lược tổ chức
  • Cải tiến liên tục dựa trên giám sát và đánh giá hiệu quả
Thời gian
 

03 – 12 tháng

Tùy thuộc vào số lượng hệ thống AI, mức độ phức tạp của dữ liệu, quy mô tổ chức và năng lực quản trị hiện có

Mức độ đảm bảo Giám sát liên tục các hệ thống AI, đánh giá tác động và cập nhật biện pháp kiểm soát khi có thay đổi
Chứng nhận ISO/IEC 42001 Bởi bên thứ 3 độc lập
Tài liệu
  • ISO/IEC 22989 – Khái niệm và thuật ngữ AI
  • ISO/IEC 23894 – Quản lý rủi ro AI
  • ISO/IEC 27001 – Quản lý an toàn thông tin (liên quan đến dữ liệu AI)
  • ISO 19011 – Hướng dẫn đánh giá hệ thống quản lý

ISO 42001 là nền tảng quản trị quan trọng giúp tổ chức triển khai AI một cách có trách nhiệm, đảm bảo cân bằng giữa đổi mới công nghệ và kiểm soát rủi ro. Tiêu chuẩn không chỉ hỗ trợ quản lý nội bộ mà còn nâng cao niềm tin của khách hàng, đối tác và cơ quan quản lý đối với các hệ thống AI.

Chuỗi giá trị doanh nghiệp áp dụng ISO/IEC 42001 tập trung:

chuoi-gia-tri-iso-42001

 

ISO/IEC 42001 đóng góp trực tiếp và gián tiếp vào nhiều Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs):

SDG 8 – Việc làm bền vững và tăng trưởng kinh tế

Nâng cao năng suất nhờ AI an toàn và đáng tin cậy

SDG 9 – Công nghiệp, đổi mới và hạ tầng

Thúc đẩy ứng dụng AI có trách nhiệm và đổi mới bền vững

SDG 12 – Sản xuất và tiêu dùng có trách nhiệm

Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu minh bạch

SDG 16 – Hòa bình, công lý và thể chế vững mạnh (phù hợp nhất)

Tăng cường minh bạch, trách nhiệm giải trình của AI

SDG 17 – Quan hệ đối tác vì mục tiêu phát triển

Tạo khung quản trị chung cho AI

Chủ đề

  • Tiêu chuẩn ISO

Thông tin liên quan

Câu hỏi? Vui lòng liên hệ IXCERT qua email info@ixcert.com hoặc muốn tham gia một trong các chương trình sắp tới .

Nhận brochure chương trình

! Họ và tên không được để trống

! Số điện thoại không được để trống

Hiểu khuôn khổ , cách thức tuân thủ tiêu chuẩn, cơ chế quản trị và các nguồn lực là rất quan trọng để có được sự hiểu biết toàn diện

muc-do-quan-trong-yeu-cau-iso-42001

Yêu cầu Thời gian tuân thủ Mức độ quan trọng Bắt buộc Thông tin thêm/Ghi chú

 Yêu cầu chất lượng theo ISO/IEC 42001 (Quality)

QUẢN LÝ CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM/DỊCH VỤ
Xác định mục đích sử dụng hệ thống AI   Ngay lập tức Quan trọng Xác định mục đích và bối cảnh sử dụng AI để thiết lập yêu cầu chất lượng (Điều 6.1; Annex A (AI system purpose))
Xác định yêu cầu chất lượng đầu ra AI  Ngay lập tức Quan trọng Thiết lập tiêu chí hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống AI (Điều 8.2)
Kiểm thử và xác nhận hệ thống AI trước triển khai  Trước khi vận hành Quan trọng Đảm bảo AI đáp ứng yêu cầu chất lượng đã xác định (Điều 8.3)
Kiểm soát chất lượng dữ liệu đầu vào Trước khi triển khai Quan trọng Dữ liệu đào tạo và vận hành phải được kiểm soát để giảm sai lệch (Điều 8.3; Annex A (Data management))
Giám sát chất lượng đầu ra AI Trong vận hành Quan trọng Theo dõi độ chính xác và hành vi hệ thống AI (Điều 9.1)
Quản lý sai lệch và lỗi của AI Khi phát sinh Quan trọng Thiết lập quy trình xử lý khi AI đưa ra kết quả không phù hợp (Điều 10.2)
Thu thập phản hồi người dùng về chất lượng AI Định kỳ Quan trọng Khuyến nghị Sử dụng phản hồi để cải thiện chất lượng dịch vụ AI (Điều 9.1.2)
HỆ THỐNG KIỂM SOÁT HOẠT ĐỘNG VÀ QUẢN LÝ DỮ LIỆU
Chính sách quản lý hệ thống AI  Ngay lập tức Quan trọng Thiết lập chính sách AIMS cho hoạt động AI (Điều 5.2)
Quản lý vòng đời hệ thống AI Ngay lập tức Quan trọng Kiểm soát các giai đoạn thiết kế, phát triển, triển khai và vận hành (Điều 8.1)
Quản lý rủi ro hoạt động AI Ngay lập tức Tùy chọn Nhận diện và kiểm soát rủi ro trong vận hành AI (Điều 6.1)
Kiểm soát thay đổi hệ thống AI Khi có thay đổi Quan trọng Đánh giá tác động trước khi thay đổi mô hình hoặc dữ liệu (Điều 8.1)
Giám sát và đo lường hiệu suất AI  Khuyến nghị Quan trọng Theo dõi hiệu quả hoạt động của hệ thống AI (Điều 9.1)
Kiểm soát truy cập và vận hành AI Ngay lập tức Quan trọng  Đảm bảo kiểm soát quyền truy cập và vận hành hệ thống (Điều 7.1; 8.1
Đánh giá nội bộ hệ thống AI Định kỳ Quan trọng Đánh giá hiệu lực của hệ thống quản lý AI (Điều 9.2)
Cải tiến liên tục hoạt động AI Liên tục  Quan trọng Thực hiện cải tiến dựa trên dữ liệu vận hành (Điều 10.1)

Yêu cầu môi trường theo ISO/IEC 42001 (Environment)

Đánh giá tác động môi trường của hệ thống AI  Ngay lập tức Quan trọng Xem xét tiêu thụ năng lượng, hạ tầng tính toán và tài nguyên (Annex A – Impact assessment)
Kiểm soát sử dụng tài nguyên tính toán Trong vận hành Trung bình Không trực tiếp   Tối ưu hóa tài nguyên nhằm giảm tiêu thụ năng lượng của hệ thống AI
Quản lý vòng đời hạ tầng AI Định kỳ Quan trọng Xem xét tác động môi trường của phần cứng và trung tâm dữ liệu
Theo dõi hiệu quả sử dụng năng lượng AI Định kỳ Quan trọng Khuyến nghị Theo dõi mức tiêu thụ năng lượng của hệ thống AI để cải tiến

Yêu cầu xã hội theo ISO/IEC 42001 (Social)

Đánh giá tác động AI đến con người  Ngay lập tức Quan trọng Xác định rủi ro đối với người dùng và xã hội (Annex A – Impact)
Kiểm soát thiên lệch (bias) của AI Ngay lập tức Quan trọng Giảm rủi ro phân biệt đối xử do dữ liệu hoặc thuật toán
Minh bạch thông tin hệ thống AI Ngay lập tức Quan trọng Cung cấp thông tin về mục đích và hạn chế của AI
Cơ chế khiếu nại và phản hồi Khi vận hành Quan trọng Cho phép người dùng phản hồi về quyết định của AI
Giám sát của con người đối với AI Ngay lập tức Quan trọng Đảm bảo có sự kiểm soát của con người đối với quyết định quan trọng
Bảo vệ dữ liệu cá nhân Ngay lập tức Quan trọng Kiểm soát dữ liệu liên quan đến người dùng và quyền riêng tư

Yêu cầu quản lý và đạo đức theo ISO/IEC 42001 (Management and Ethics)

Chính sách đạo đức AI  Ngay lập tức Trung bình Không bắt buộc Thiết lập nguyên tắc phát triển và sử dụng AI có trách nhiệm
Vai trò và trách nhiệm quản trị AI Ngay lập tức Quan trọng Phân công trách nhiệm rõ ràng đối với hệ thống AI (Điều 5.3)
Quản lý rủi ro AI Ngay lập tức Quan trọng Nhận diện và kiểm soát rủi ro AI (Điều 6.1)
Quản lý tuân thủ pháp lý AI  Ngay lập tức Quan trọng Đảm bảo tuân thủ luật và quy định liên quan đến AI
Đánh giá nội bộ hệ thống AI  Định kỳ Quan trọng Kiểm tra hiệu lực của AIMS (Điều 9.2)
Xem xét của lãnh đạo Định kỳ Quan trọng Lãnh đạo xem xét hiệu quả hệ thống quản lý AI (Điều 9.3)
Cải tiến liên tục hệ thống AI   Liên tục Quan trọng Thực hiện hành động cải tiến dựa trên dữ liệu và đánh giá (Điều 10)

Đăng ký chương trình đào tạo!

! Họ và tên / Tên doanh nghiệp không được để trống

! Số điện thoại không được để trống