T/CECC 51-2025 人工智能管理能力成熟度模型及评估方法

本文件规定了人工智能管理能力成熟度模型以及相应的成熟度等级，给出了评估流程及成熟度等级判定方法。 本文件适用于提供或使用人工智能系统产品或服务的组织开展成熟度等级的评估。 本标准主要包含以下内容： （1）范围：本文件规定了人工智能管理能力成熟度模型以及相应的成熟度等级，给出了战略与治理、数据集、资源保障、风险管理、业务应用、人工智能系统生存周期、安全可信、合规管理八个能力域中各项能力的成熟度等级要求与人工智能管理能力成熟度评估的具体流程。本文件适用于提供或使用人工智能系统的产品或服务的组织。 （2）规范性引用文件：下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件。不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 41867-2022 信息技术 人工智能 术语 GB/T 42129-2022 数据管理能力成熟度评估方法 GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型 GB/T 45988-2025 数字化转型管理 能力体系建设要求 YD/T 4929-2024 面向多智能体系统的计算平台技术要求 T/ISC 0028-2023 人工智能模型风险管理能力成熟度模型 ISO/IEC:22989:2022 Information technology—Artificial intelligence—Artificial intelligence concepts and terminology （3）术语和定义：给出了本文件需要界定的术语和定义。 （4）管理能力成熟度模型：给出了模型组成框架内容，包括8项能力域，30项能力项。明确模型管理能力等级，规定了初始级、规范级、协同级、创新级、引领级五个等级要求，规定了模型能力要求，对各能力项进行了介绍，并且对各能力项在各等级下的要求进行了说明。 （5）评估流程：明确了人工智能管理能力成熟度模型评估流程，主要包括受理评估申请、组建评估组、资料收集、资料评审、人员访谈、人工智能系统审核、沟通评估发现、编制评估报告环节。 成熟度等级判定方法：给出了人工智能管理能力成熟度模型等级的计算方法、判定方法、各能力域权重