用途：为处理个人数据的 AI 系统开展隐私与合规合并评估，将 GDPR 第 35 条 DPIA 框架与欧盟 AI 法案（Regulation 2024/1689）的合规要求整合，参考 EDPB-EDPS 联合意见 5/2021 及 EDPB 06/2025 指南。
主要能力：按 AI 法案风险等级（不可接受、高风险、有限风险、最小风险）对系统分类；逐阶段核查 GDPR 合法性基础（第 6 条）、特殊类别数据（第 9 条）、透明度（第 13-14 条）与自动化决策（第 22 条）；评估训练数据合法性、代表性与偏见；计算人口统计均等、均等几率等公平性指标并做偏见测试；映射 NIST AI RMF 1.0 的 MAP 子类；汇总风险并输出缓解措施与残余风险。
使用方式：资料给出六阶段流程——系统分类、训练数据合法性、第 22 条评估、算法偏见与公平性、NIST AI RMF MAP 集成、合并风险评估与报告，并含第 22 条适用性判定流程图与偏见测试协议。
适用场景：高风险 AI 合规准备、DPIA 编制、招聘/信贷/执法等自动化决策审查、模型重训后的评估更新。
限制：资料未提供具体安装命令、代码示例或工具运行方式；评估周期、收费与平台支持暂未提供。