服务上新 | SGS推出ISO/IEC 5259-3人工智能与机器学习数据质量管理审核服务

随着人工智能、机器学习与大模型技术的爆发式增长，AI正以前所未有的速度重塑千行百业。然而，在技术狂欢的背后，许多企业在投入海量资源训练模型时，却忽视了最底层的基石：高质量数据。

传统通用数据质量标准更关注组织数字化过程中的数据质量管理，无法完全覆盖AI专属要求，包括模型训练数据集、标注数据、多模态非结构化数据、第三方外购数据集的质量管控，存在明显适配盲区。

同时，企业AI项目普遍面临数据失真、样本偏差、标注错误、数据缺失、数据集版本混乱、供应链数据不可控等问题，直接导致模型精度不足、算法偏见、决策失误、模型迭代返工率高，不仅增加企业研发成本，还带来AI伦理风险、应用安全风险，制约AI技术商业化落地。

随着全球AI监管体系逐步完善，无论是欧盟《人工智能法案》、各国的生成式AI管理规范，还是日益严格的数据安全与隐私保护法规，都对AI训练数据的真实性、完整性、合规性与可追溯性提出了强制要求。市场亟需一套专属AI与机器学习场景、可落地、可审计、可认证的国际数据质量管理标准，填补AI数据治理的标准化空白。此外，全球AI产业协同、跨境AI产品落地、政企招投标采购，都需要统一的数据质量评价与管理准则，解决行业数据管控标准不一、公信力缺失、质量无法量化核验的行业乱象。

面对这一标准化空白，ISO/IEC 5259-3《人工智能-分析和机器学习的数据质量-第3部分 数据质量管理要求和指南》应运而生。

ISO/IEC 5259-3

标准由ISO/IEC JTC 1/SC42（国际人工智能标准化技术委员会）牵头制定，隶属于ISO/IEC 5259人工智能数据质量系列专项标准。经过多年行业调研、技术论证、全球多国专家评审，最终于2024年7月正式发布 ISO/IEC 5259-3:2024 第一版，成为当前AI数据质量管理领域唯一的国际体系认证标准。该标准使组织能够在整个数据生命周期中实施和运行具备充分控制的数据质量措施及相关管理流程。

适用范围

• 适用所有行业、规模、所有制组织，只要开展数据分析、机器学习、大模型训练、AI 算法开发业务；
• 覆盖结构化/非结构化数据、训练集/验证集/测试集、采购第三方数据集、自有业务数据全场景；
• 可适配任意AI生命周期模型（无强制固定流程，框架可自定义裁剪）；
• 兼容ISO 9001质量管理、ISO/IEC 42001 AI管理体系、ISO 8000 数据质量等现有体系融合落地。

SGS可以提供哪些服务？

• 为实现高质量的分析与机器学习数据，组织需要深入理解ISO/IEC 5259-3的要求。SGS提供相关培训以帮助获取所需知识。
• 在体系建立之后，可提供差距评估服务。审核成功完成后，将颁发证书，以确认已有效实施该标准的要求。
• SGS的“数字信任保障”服务组合还包括全面的ISO/IEC 42001相关服务。

企业开展审核有哪些益处？

• 显著提升机器学习模型和分析结果的可靠性与准确性；
• 采用标准化的数据质量管理方法；
• 大幅增强数据质量管理能力；
• 向利益相关方证明组织遵循国际认可的最佳实践；
• 支持联合国可持续发展目标（SDGs）第9项（产业、创新和基础设施）和第12项（负责任消费与生产）。
• ISO/IEC 5259-3还可以作为ISO/IEC 42001（人工智能管理体系）认证项目的补充。组织可以通过将两套标准要求整合进其管理体系中而受益。

关于SGS

SGS是国际公认的测试、检验和认证机构，被誉为可持续发展、质量和诚信的全球基准。SGS管理与保证事业群在数字信任（Digital Trust）领域深耕多年，为全球众多知名企业提供信息安全、隐私安全、人工智能管理等全方位技术服务与解决方案，助力企业实现全方位管理提升，为数字化转型与信创产业发展保驾护航，服务覆盖ISO/IEC 42001、ISO/IEC 27001、ISO/IEC 27701、ISO/IEC 20000、ISO/IEC 27017、ISO/IEC 27018、ISO 22301、CSA STAR、TISAX、ISO/SAE 21434等产品培训和认证等。

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