受监管行业 AI 准备度检查清单（2026）

受监管行业的企业——医疗保健、法律、金融、政府、建筑——面临非受监管公司没有的 AI 采用挑战。数据不能离开大楼。审计追踪是强制性的。领域专家必须保持在回路中。合规时间线不可变。

本检查清单涵盖受监管企业在开始 AI 项目之前需要评估的一切。

1. 数据清单

• 识别了与预期 AI 用例相关的所有数据源
• 编目了每个来源的文档类型、格式和数量
• 确定了数字原生和扫描文档的比例
• 估计了总数据量（GB/TB）

2. 数据质量评估

• 抽取了代表性样本（100-500份文档）
• 评估了扫描文档的 OCR 质量
• 评估了文档完整性
• 估计了无需修复即可用于 AI 的数据百分比

3. 隐私和敏感数据

• 识别了数据中存在的 PII 类型
• 识别了 PHI（如适用）
• 确定了匿名化或假名化是否可行

4. 监管合规

• 识别了所有适用法规（GDPR、HIPAA、EU AI Act、SOX、ITAR 等）
• 确定了预期 AI 系统是否属于 EU AI Act 下的"高风险"
• 确认合规团队已了解并参与 AI 项目

5. 基础设施评估

• 确定了部署模式：云、本地或气隙隔离
• 评估了现有本地计算资源
• 评估了网络约束

6. 团队和专业知识

• 识别了谁有 ML/数据工程专业知识
• 识别了将参与标注的领域专家
• 评估了领域专家的可用性

7. 用例定义

• 定义了具体的 AI 应用
• 确定了准确率要求
• 定义了成功指标

8. 工具选择

• 根据部署要求评估了数据准备工具
• 确认工具生成的审计追踪满足监管要求
• 验证了工具对领域专家的可访问性

9. 时间线和预算

• 估计了数据准备时间线（通常占总项目时间的 60-80%）
• 为领域专家时间预算
• 设定了以数据准备为关键路径的现实里程碑

10. 风险评估

• 识别了如果数据质量比预期差会发生什么
• 记录了后备计划

如何使用此检查清单

为每个部分评分：绿色（准备好）、黄色（可行）、红色（未准备好）。

推荐阈值：不超过 2 个红色部分。第 3、4 或 5 节（隐私、合规、基础设施）中的任何红色应在开始之前解决。

对于数据准备阶段本身，Ertas Data Suite 处理从摄取到导出的流水线，本地运行，内置审计追踪和合规文档。