用途：为具体 AI 系统生成结构化、可审计的风险评估，作为内部 AI 资产登记册的输入，以及批准、附加条件或否决的决策依据。方法上参考 ISO/IEC 23894:2023 与 NIST AI RMF 1.0（GOVERN/MAP/MEASURE/MANAGE）；KI-VO 风险分类仅作为强制触发器记录，具体义务另行在 ki-vo-compliance 中审查。
主要能力：输入包括系统描述（目的、用户群、数据类别、模型类型、供应链）、使用情境（组织角色、行业、敏感领域）、数据流、既往评估。采用子代理架构：Researcher 提供 KI-VO、DSGVO、职业法与标准依据；Drafter 生成含风险登记册、热力表和风险处置计划的评估文档；Reviewer 检查 KI-VO 触发审查完整性、AVV 覆盖、DSFA 触发与复审。流程覆盖系统识别、双轴风险分类（KI-VO 法定风险等级＋内部 1–5 概率×损害评分，含 CIA、公平性、安全、合规、声誉等维度）、损害场景与偏见分析、数据保护触发（DSFA、AVV、第三国传输）、职业法触发（§ 43e BRAO、§ 203 StGB）、风险处置（避免/缓解/转移/接受）与复审（至少年度，高风险半年，重大变更即时）。输出固定格式文档，含系统识别、风险分类、损害场景、数据保护触发、职业法触发、风险处置、剩余风险与批准建议、复审日期及来源目录。
使用方式：以 /ki-governance:ki-risikoassessment 调用，输入上述系统信息。限制：评分与场景依赖所提供信息的完整性与准确性；KI-VO 具体义务、DSFA 实质审查等需结合其他 skill；引用的部分文献与判例标注为待核实；标准除协调标准外通常为自愿性，不应表述为强制。原文未提供价格、平台或效果信息。