宝子们！最近是不是被算法备案的自评估报告难住了😭 作为刚办完备案的过来人，深知这份报告的坑有多深！今天就把完整的撰写方法、核心框架和避坑注意事项整理好啦，全文超详细，新手也能直接套用，赶紧码住慢慢看～

先划重点：算法备案自评估报告是备案的核心材料，必须真实、完整、准确，监管部门会重点核查！所以千万别敷衍，跟着下面的步骤来，保证不出错～

一、自评估报告核心撰写框架（直接照填就行！）

一份合格的自评估报告，核心是覆盖“算法基本信息+风险评估+防控措施+合规承诺”四大板块，每个板块都有固定要点，跟着填就不会漏项！

1. 算法基本信息（基础项，必须填全！）

这部分是报告的“脸面”，要清晰说明算法的基本情况，让监管一眼看明白你这算法是干嘛的。重点包含：

• 算法名称：要准确规范，比如“XXAPP用户推荐算法”“XX平台智能客服算法”，别用太笼统的名字（比如“智能算法”就不行！）

• 算法应用场景：详细说明在哪用，比如“电商平台商品推荐”“短视频内容分发”“招聘平台简历筛选”，越具体越好

• 算法核心功能：说明算法能实现什么，比如“根据用户浏览历史推荐感兴趣的商品”“筛选符合岗位要求的简历并排序”

• 算法技术架构：简单介绍用了什么技术，比如“协同过滤算法+深度学习模型”“自然语言处理技术”，不用太复杂的技术术语，讲明白就行

• 算法运行数据来源：说明算法用到的数据是哪来的，比如“用户主动提交的信息”“平台内用户行为数据”“公开合法的第三方数据”，必须强调数据来源合法合规

2. 算法风险评估（核心项，要真实全面！）

这是监管重点关注的部分，要结合自己的算法场景，客观分析可能存在的风险，不能遗漏也不能夸大。常见的风险类型有这些，宝子们可以对号入座：

• 数据安全风险：比如用户数据是否会泄露、数据存储是否安全、数据使用是否超出范围

• 算法偏见/歧视风险：比如推荐算法是否会固化用户认知（信息茧房）、招聘算法是否会对性别/年龄/地域产生歧视

• 隐私侵犯风险：比如是否过度收集用户隐私数据、是否在未告知用户的情况下使用用户数据

• 公平竞争风险：比如电商平台的推荐算法是否会偏袒自家商品、是否会打压中小商家

• 社会公共利益风险：比如短视频内容分发算法是否会推荐不良信息、是否会引导用户过度沉迷

每个风险点都要结合实际场景说明，比如“我们的商品推荐算法，若过度依赖用户历史浏览数据，可能会导致用户只看到同质化商品，形成信息茧房，影响用户的信息获取广度”，这样才够具体。

3. 风险防控措施（关键项，要可落地！）

这部分是对应前面的风险评估来写的，每一个风险点都要给出具体的防控措施，不能只喊口号！措施要可落地、可执行，比如：

• 针对数据安全风险：建立数据加密存储系统、设置数据访问权限管控、定期开展数据安全审计

• 针对算法偏见风险：定期对算法模型进行偏见检测、引入多样化的推荐维度（不只是依赖历史数据）、建立人工审核机制修正算法结果

• 针对隐私侵犯风险：明确用户数据收集范围（最小必要原则）、向用户充分告知数据使用目的和范围、提供用户数据删除和撤回授权的渠道

• 针对公平竞争风险：制定公平的推荐规则、避免对特定商家或商品进行特殊倾斜、定期审查算法推荐结果的公平性

这里要注意，措施不能和风险脱节，比如前面说的信息茧房风险，后面就要对应给出“打破信息茧房”的具体措施，不能前后矛盾。

4. 合规性说明与承诺（收尾项，要正式严谨！）

这部分主要是表明态度，说明自己的算法符合相关法律法规要求，比如《个人信息保护法》《数据安全法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等。然后做出合规承诺，比如：

• 严格遵守相关法律法规，依法开展算法应用活动

• 定期对算法进行合规审查和风险评估，及时整改发现的问题

• 接受监管部门的监督检查，积极配合提供相关材料

• 若算法应用过程中出现违规行为，愿意承担相应的法律责任

二、撰写注意事项（避坑指南！一定要看！）

1. 真实性是底线！千万不要编造信息，监管部门会核查算法实际运行情况和报告是否一致，一旦发现造假，备案肯定过不了，还可能面临处罚。比如不能明明用了用户隐私数据，却在报告里说没用到。

2. 内容要具体，别写空话套话！比如风险防控措施，不能只写“加强数据安全管理”，要写清楚“怎么加强”，比如“建立数据加密存储系统，安排专人负责数据安全审计，每月开展一次数据安全检查”。

3. 要结合自身算法场景，别照搬模板！不同行业、不同场景的算法风险不一样，比如电商推荐算法和招聘筛选算法的风险点完全不同，一定要针对性分析，照搬别人的报告很容易出问题。

4. 法律法规要找对！要结合自己的算法类型，对应相关的法律法规，比如生成式AI算法要重点参考《生成式人工智能服务管理暂行办法》，电商平台算法要参考《电子商务法》等。

5. 语言要严谨，避免口语化！虽然是给小红书宝子们分享，但报告本身是正式材料，要使用规范的书面语，别用“大概”“可能差不多”这种模糊的表述，要准确、严谨。

6. 篇幅要足够，逻辑要清晰！要求不少于1000字，其实按照上面的框架写下来，每个部分展开详细说明，很容易就达到字数了。另外要注意逻辑连贯，从基本信息到风险评估，再到防控措施和合规承诺，一步步推进，别混乱。

7. 及时更新报告！如果算法后续有重大调整（比如技术架构变更、应用场景扩展），要及时更新自评估报告，并向监管部门报备。