外國企業使用 AI 技術，同時還關注安全和信任的問題。西方國家正在推動設立守則、規則等，讓業界安全地使用 AI。SAS 將在 AI 平台 Viya 內推出模型咭（Model Card），由模型數據自動建立標籤，以識別 AI 模型的「成份」。SAS 又推出 AI 管治顧問服務和可任 AI 生命周期工作流程，幫助企業客戶引入美國國家暨技術研究院（NIST）所定的 AI 風險管理框架。
SAS 數據倫理副總裁 Reggie Townsend 指出，有企業擔憂 AI 的安全風險，導致未敢使用。無論是 AI 或生成式 AI，已證明在業務流程中有效發揮作用。所有創新技術有正面效益，但同時都帶來風險，如電力推動各設備而又造成電擊，汽車載人載貨，卻會引起交通意外。「已經廣泛使用的產品，不能一刀切禁止，而又不提供代替方案。只要認清技術的本質，用行業標準規管，能讓企業放心使用 AI。」
SAS 將在今年稍後推出模型咭，通過自動標籤數據內容成份，以及開發人員標示模型的用途，給企業用戶透視 AI 模型。Townsend 表示，模型咭有如食物的營養標籤，將內容成份逐一標示，包括準確度、公平度和模型飄移（model drift）等指標。尤其當模型經使用日久或有機會出現飄移現象，透過從監察數據反映的指標能揭示情況，及時制止不正常表現。
模型咭還設有使用說明和管治資訊，部分由開發人員為模型加上附註，如模型的功能、預期用途、能力限制等，也有稽查內容，包括最後修改時間、誰人修改、誰是負責人等。Townsend 指出，模型咭設有儀錶板介面讓各相關人士有清晰的資訊，如管理層一看便知模型的關鍵訊息，開發人員亦能夠從中得知問題所在加以跟進。「這功能亦會支援開源模型，先由 Viya 上可用的 Python 模型開始。」
美國商務部在 2020 年成立國家人工智能顧問委員會（NAIAC），Townsend 是成員之一，為國家的 AI 發展出謀獻計。商務部旗下的 NIST 去年根據 NAIAC 的建議，發表 AI 風險管理框架（AI Risk Management Framework，AI RMF）。SAS 按此推出可信任 AI 生命周期工作流程，協助企業將 AI RMF 引入開發和管理業務流程，包括指明每個參與者的功能、工作期望、收集文件、羅列考慮因素。最終製成生產環境運作的模型，連同說明文件顯示企業盡職確保模型屬公平、使用時不會造成傷害。
這套工作流程還會記錄企業考慮 AI 系統對社會的影響過程，如有步驟確保訓練數據足夠廣泛代表不同受眾，亦可建立人機互動（human-in-the-loop）機制，檢視 AI 模型的準確度，在必要時作出更正。
SAS 還設立 AI 管治顧問服務（AI Governance Advisory），為企業客戶的增值服務，按其需求提供建議，為數據和 AI 模型找出可信和負責任的使用模式。
Townsend 指出，各界正在為 AI 安全和任信採取行動，在使用技術的同時，盡快有效管理所帶來的風險。至於是否需要加強監管，他則認為按最佳實踐守則或是目前可行的出路。NIST 的 AI 風險管理框架正是建議守則，各行業按此發展出相應的準則，如金融服務業需要更嚴謹的措施規管使用 AI，而製造業亦有其他的要求，但絕不能一刀切定下法規或標準，以免阻礙 AI 技術及相關管治的發展。