AI智能體正迅速成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心組成部分。無(wú)論是處理服務(wù)工單、自動(dòng)化政策執(zhí)行、定制用戶(hù)體驗(yàn)，還是管理監(jiān)管文件，AI智能體已不再局限于實(shí)驗(yàn)室或創(chuàng)新沙盒。它們正在積極地影響企業(yè)如何提供服務(wù)、做出決策以及擴(kuò)展業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。
與傳統(tǒng)的機(jī)器人或確定性流程的自動(dòng)化（RPA）系統(tǒng)相比，這些AI智能體在功能和能力上存在顯著差異。它們基于大型語(yǔ)言模型（LLMs）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）以及編排框架構(gòu)建，具備推理、學(xué)習(xí)和行動(dòng)的能力，能夠根據(jù)上下文進(jìn)行感知，具有適應(yīng)性，其行為往往是非確定性的。
最近的一項(xiàng)調(diào)查顯示，超過(guò)90%的企業(yè)AI決策者表示已制定了具體計(jì)劃，打算將生成式AI應(yīng)用于內(nèi)部和面向客戶(hù)的場(chǎng)景。然而，這種熱情的出現(xiàn)，卻是在監(jiān)管框架尚不明確、治理模式仍處于追趕階段的背景下。正如一份Forrester分析師報(bào)告所指出的，生成式AI的熱潮已將企業(yè)推向一個(gè)全新的領(lǐng)域，其中潛藏諸多未知風(fēng)險(xiǎn)。
這一變革促使我們重新審視風(fēng)險(xiǎn)、信任與控制的定義。隨著這些AI智能體與敏感系統(tǒng)和高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程日益交互，治理、風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)（GRC）職能必須從靜態(tài)的監(jiān)管模式，轉(zhuǎn)向嵌入式、實(shí)時(shí)化的治理機(jī)制。
什么是AI智能體？
AI智能體是軟件程序，旨在通過(guò)感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行行動(dòng)，自主完成各項(xiàng)任務(wù)。與基于規(guī)則的機(jī)器人不同，AI智能體：
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能夠理解和解讀自然語(yǔ)言
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動(dòng)態(tài)訪(fǎng)問(wèn)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)源
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調(diào)用工具（如API、數(shù)據(jù)庫(kù)、搜索引擎）
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具備記憶功能，可回顧之前的交互或結(jié)果
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具備邏輯鏈能力，能夠推理處理復(fù)雜的多步驟任務(wù)
它們可以通過(guò)以下方式部署：
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開(kāi)源框架如LangChain或Semantic Kernel
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基于內(nèi)部LLM接口自建的智能體架構(gòu)
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跨業(yè)務(wù)平臺(tái)集成的混合編排模型
企業(yè)領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用案例包括：
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在IT和客服領(lǐng)域，AI驅(qū)動(dòng)的虛擬助手正與IT服務(wù)管理（ITSM）流程集成，用于自主處理密碼重置、系統(tǒng)故障報(bào)告和資源申請(qǐng)等常見(jiàn)問(wèn)題，從而將工單量減少多達(dá)40%，并加快問(wèn)題解決的平均時(shí)間。
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在法律運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，AI已徹底改變了法律研究和合同分析。AI智能體正在支持盡職調(diào)查、法規(guī)解讀及政策文檔處理，大幅減少了人工審核的時(shí)間，提升了團(tuán)隊(duì)的工作效率。
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在客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域，AI被用于實(shí)時(shí)分析對(duì)話(huà)歷史、過(guò)往購(gòu)買(mǎi)記錄和用戶(hù)意圖。它能夠?yàn)閿?shù)百萬(wàn)次的月度互動(dòng)提供個(gè)性化響應(yīng)，提升首次解決率，并在系統(tǒng)置信度不足時(shí)，無(wú)縫轉(zhuǎn)接至人工客服，確保問(wèn)題得到妥善處理。
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在人力資源領(lǐng)域，企業(yè)正在部署AI智能體，以定制入職流程、推薦培訓(xùn)模塊并解答與員工福利相關(guān)的問(wèn)題。例如，一些公司利用智能系統(tǒng)動(dòng)態(tài)導(dǎo)航政策常見(jiàn)問(wèn)題，并展示與崗位相關(guān)的文檔，大幅減少了HR支持工單的數(shù)量。
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在金融與研究領(lǐng)域，AI智能體被用于將復(fù)雜的財(cái)務(wù)分析提煉成易于理解的摘要，幫助用戶(hù)獲取更及時(shí)、更具針對(duì)性的洞察，大幅縮短了響應(yīng)周期，從數(shù)天縮短至幾分鐘。
隨著AI智能體在功能和自主性方面的不斷提升，亟需構(gòu)建同樣具備動(dòng)態(tài)性和情境感知能力的GRC框架，以適配其持續(xù)演進(jìn)與復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。
為何GRC必須關(guān)注
與靜態(tài)系統(tǒng)不同，AI智能體引入了一類(lèi)全新的風(fēng)險(xiǎn)。它們模糊了數(shù)據(jù)、邏輯與行動(dòng)之間的傳統(tǒng)界限，具備即興發(fā)揮的能力，這意味著它可以：
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生成看似合理但實(shí)際錯(cuò)誤的答案（例如虛構(gòu)的法律引用）
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以意想不到的方式調(diào)用工具或API
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在缺乏明確授權(quán)機(jī)制的情況下與系統(tǒng)進(jìn)行交互
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學(xué)習(xí)與政策相沖突的行為
當(dāng)AI智能體在大規(guī)模部署時(shí)——涵蓋數(shù)千個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景和多個(gè)部門(mén)——它們會(huì)形成一個(gè)高度互聯(lián)、變化迅速的環(huán)境，傳統(tǒng)治理機(jī)制難以跟上其發(fā)展速度。
那么結(jié)果是什么呢？結(jié)果是更容易受到以下風(fēng)險(xiǎn)的影響：
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通過(guò)范圍不明確的內(nèi)存或存儲(chǔ)進(jìn)行數(shù)據(jù)外泄（例如，影子AI輸入導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)或個(gè)人身份信息泄露）
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通過(guò)提示注入攻擊導(dǎo)致系統(tǒng)行為被篡改或信息泄露
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通過(guò)配置錯(cuò)誤的API或令牌實(shí)現(xiàn)權(quán)限升級(jí)
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由于臨時(shí)邏輯和基于提示的輸出，導(dǎo)致審計(jì)追蹤功能失效
這些風(fēng)險(xiǎn)需要一種新的治理控制措施，能夠持續(xù)運(yùn)行，并與智能體的速度和邏輯保持一致。
理解AI智能體的生命周期：4個(gè)關(guān)鍵階段
要建立有效的監(jiān)管機(jī)制，我們首先需要了解智能體在哪些地方以及如何運(yùn)作。智能體的生命周期包含四個(gè)關(guān)鍵階段：
1. 交互/產(chǎn)生
智能體通過(guò)用戶(hù)提示、消息、系統(tǒng)事件或工作流被激活。它們理解意圖，獲取上下文并啟動(dòng)操作。
風(fēng)險(xiǎn)：
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提示注入或?qū)剐暂斎?/span>
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冒充或偽造
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過(guò)度收集個(gè)人可識(shí)別信息（PII）
2. 處理
智能體負(fù)責(zé)處理輸入、檢索數(shù)據(jù)、格式化輸出并準(zhǔn)備行動(dòng)鏈。這一階段涉及任務(wù)協(xié)調(diào)和工具的使用。
威脅：
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存儲(chǔ)在不安全的位置（如云存儲(chǔ)桶、臨時(shí)文件）
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由于訪(fǎng)問(wèn)控制列表（ACL）設(shè)置不嚴(yán)格，導(dǎo)致數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限過(guò)度開(kāi)放。
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硬編碼的令牌或已過(guò)期的密鑰。
3. 決策
智能體執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯，借助大型語(yǔ)言模型（LLM）或決策規(guī)則生成結(jié)果，例如批準(zhǔn)退款、提交文件或內(nèi)容分類(lèi)。
威脅：
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偏見(jiàn)或幻覺(jué)導(dǎo)致的決策錯(cuò)誤
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輸出不一致（相同提示下產(chǎn)生不同答案）
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缺乏推理過(guò)程的可追溯性
4. 報(bào)告/日志記錄
輸出被存儲(chǔ)、展示或轉(zhuǎn)發(fā)至儀表盤(pán)、文檔、工單或用戶(hù)系統(tǒng)中，這些操作可生成記錄，便于審查、學(xué)習(xí)或?qū)徲?jì)。
威脅：
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日志缺失或無(wú)法追溯的智能體行為
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明文或未加密日志中包含敏感內(nèi)容
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無(wú)法回放事后決策
GRC必須與這一生命周期保持一致，主動(dòng)識(shí)別、監(jiān)控和緩解智能體在從意圖轉(zhuǎn)向行動(dòng)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)。
多智能體環(huán)境下的復(fù)雜性擴(kuò)展
原本是一個(gè)單智能體的工作流程，很快可能演變?yōu)橐粋€(gè)多方智能體的生態(tài)系統(tǒng)，在這種環(huán)境中，任務(wù)被分發(fā)、記憶被共享，決策邏輯跨越多個(gè)模型。例如：
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在提交工單前，幫助臺(tái)機(jī)器人會(huì)調(diào)用用戶(hù)驗(yàn)證智能體進(jìn)行驗(yàn)證。
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一個(gè)合同摘要工具會(huì)將內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)給紅黑名單智能體進(jìn)行處理。
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一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)智能體會(huì)利用細(xì)分智能體提供的客戶(hù)來(lái)分析數(shù)據(jù)。
在這些場(chǎng)景中：
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數(shù)據(jù)可能在智能體之間流動(dòng)，但缺乏有效的邊界管控。
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提示歷史和記憶可能在多個(gè)鏈之間持續(xù)存在。
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當(dāng)多個(gè)智能體共同進(jìn)化時(shí)，版本控制會(huì)變得困難。
近期研究甚至表明，提示感染可能像病毒一樣在智能體之間傳播，這凸顯了構(gòu)建安全通信層的必要性。
若缺乏明確的智能體范圍、數(shù)據(jù)保留和編排邏輯的政策，風(fēng)險(xiǎn)將不斷升級(jí)。
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鏈?zhǔn)剿季S污染
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跨智能體跳轉(zhuǎn)的身份偽裝
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由于模型基礎(chǔ)不一致導(dǎo)致的決策路徑?jīng)_突
GRC必須進(jìn)化，以管理多智能體生態(tài)系統(tǒng)，其中治理不能止步于單個(gè)智能體的邊界。
重新構(gòu)想CIA三元組以適應(yīng)智能體工作流
傳統(tǒng)的CIA三元組——機(jī)密性、完整性和可用性——需要重新解讀：
我們必須為 AI 治理增添三個(gè)新的支柱，以確保其未來(lái)可持續(xù)發(fā)展。
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可解釋性。智能體為何做出X的決定？
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可追溯性。是什么數(shù)據(jù)、模型或提示版本導(dǎo)致了這個(gè)結(jié)果？
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可審計(jì)性。幾個(gè)月后我們是否還能復(fù)現(xiàn)這個(gè)決定？
重新定義諸如機(jī)密性、完整性、可用性等基礎(chǔ)原則，凸顯了為自主系統(tǒng)量身打造的GRC模型的必要性。
人類(lèi)在治理智能體中的作用
隨著自主系統(tǒng)能力的不斷提升，它們也變得越來(lái)越難以預(yù)測(cè)。這進(jìn)一步凸顯了前線(xiàn)運(yùn)營(yíng)的GRC專(zhuān)業(yè)人員的重要性，他們能夠：
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審查智能體行為和輸出結(jié)果
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預(yù)判倫理和法律的邊緣案例
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將模糊或高影響的決策及時(shí)上報(bào)
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在不同工作流程中明確人機(jī)協(xié)作的邊界
這些人員并非傳統(tǒng)的合規(guī)監(jiān)督者，而是具備適應(yīng)性、戰(zhàn)略思維和熟悉AI技術(shù)的復(fù)合型人才。他們能夠在AI高度應(yīng)用的環(huán)境中，結(jié)合專(zhuān)業(yè)背景、倫理判斷、前瞻性視野和治理設(shè)計(jì)，發(fā)揮關(guān)鍵作用。
在以智能體主導(dǎo)的環(huán)境中建立有效的安全與合規(guī)態(tài)勢(shì)，需要在部署技術(shù)控制措施的同時(shí)，培養(yǎng)這種新型的人類(lèi)能力。這種以人為中心的方法強(qiáng)調(diào)，有效的GRC（治理、風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)）不僅關(guān)乎技術(shù)控制，更涉及組織架構(gòu)的設(shè)計(jì)。
與全球監(jiān)管框架保持一致
隨著以智能體驅(qū)動(dòng)的工作流程觸及受監(jiān)管領(lǐng)域，隱私和合規(guī)性問(wèn)題變得尤為重要。當(dāng)前的監(jiān)管環(huán)境正快速演變：
監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)在以下情況下會(huì)加?。?/span>
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智能體在缺乏合法依據(jù)或用戶(hù)同意的情況下持續(xù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
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模型漂移使輸出結(jié)果超出已評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)范圍。
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個(gè)人數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)請(qǐng)求（DSAR）無(wú)法獲取智能體的記憶或推理過(guò)程。
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企業(yè)無(wú)法重建或解釋通過(guò)復(fù)雜提示鏈所做出的決策。
為滿(mǎn)足合規(guī)要求，GRC團(tuán)隊(duì)必須將合規(guī)覆蓋范圍擴(kuò)展至包括：
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提示結(jié)構(gòu)、上下文歷史以及記憶保留邏輯。
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模型版本管理和發(fā)布日志。
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通過(guò)工具、API和插件實(shí)現(xiàn)第三方數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)。
新興法規(guī)驗(yàn)證了企業(yè)將細(xì)粒度、可追溯的GRC能力嵌入智能體工作流程的緊迫性。
GRC團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域。
為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模可信AI，GRC組織必須主動(dòng)將治理嵌入五大支柱之中。
1. 身份與訪(fǎng)問(wèn)
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每個(gè)智能體實(shí)例應(yīng)具備唯一的憑證。
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所有工具、API和存儲(chǔ)層均應(yīng)實(shí)施最小權(quán)限原則。
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基于有效期的令牌、會(huì)話(huà)隔離和權(quán)限分級(jí)。
2. 提示與輸出管理
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記錄所有提示、輸出內(nèi)容及模型ID。
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標(biāo)注敏感字段（例如：個(gè)人身份信息、醫(yī)療信息、金融標(biāo)識(shí)符）。
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預(yù)過(guò)濾和后過(guò)濾，防止越獄、幻覺(jué)及政策違規(guī)。
3. 內(nèi)存與上下文控制
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內(nèi)存中TTL（生存時(shí)間）的執(zhí)行控制
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會(huì)話(huà)加密與上下文混淆
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跨智能體內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)的顯式邊界規(guī)則
4. 可解釋性基礎(chǔ)設(shè)施
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推理快照（例如決策卡片、中間推理鏈）
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帶有底層邏輯和引用的注釋輸出
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引入人工參與的調(diào)節(jié)路徑覆蓋日志記錄
5. 監(jiān)控與漂移管理
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在模型上線(xiàn)前和上線(xiàn)后驗(yàn)證模型輸出結(jié)果
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發(fā)現(xiàn)智能體行為偏離預(yù)期時(shí)發(fā)出警報(bào)
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使用影子部署方式在被動(dòng)測(cè)試模式下觀(guān)察智能體行為
具有前瞻性的組織正在將這些控制措施與“AI 緊急停止開(kāi)關(guān)”、模型卡片聲明以及甚至 AI 風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)相結(jié)合。
每個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域都使GRC負(fù)責(zé)人能夠強(qiáng)化智能體操作，同時(shí)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)展和敏捷性。
從控制到信任
AI智能體代表了一種范式轉(zhuǎn)變。它們已經(jīng)到來(lái)，并且將長(zhǎng)期存在，其價(jià)值顯而易見(jiàn)。然而，相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)也同樣不容忽視。未來(lái)的發(fā)展方向不在于減緩采用速度，而在于構(gòu)建合適的治理能力，以跟上技術(shù)發(fā)展的步伐。
為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模負(fù)責(zé)任的自主性，組織必須：
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將智能體視為具備身份、權(quán)限和責(zé)任的數(shù)字主體。
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在工作流程和決策日志中構(gòu)建可追溯性架構(gòu)。
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應(yīng)持續(xù)監(jiān)控智能體行為，而不僅限于構(gòu)建或測(cè)試階段。
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設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)、可解釋且嵌入式的GRC控制措施。
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構(gòu)建能夠?qū)崟r(shí)補(bǔ)充、引導(dǎo)和調(diào)控AI智能體的人類(lèi)能力。
AI智能體不會(huì)等待政策的跟進(jìn)，我們的任務(wù)是確保政策能夠跟上智能體的發(fā)展方向。
在治理方面領(lǐng)先的企業(yè)將獲得：
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通過(guò)可解釋的合規(guī)來(lái)贏得監(jiān)管機(jī)構(gòu)的信任。
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通過(guò)嵌入公平性和透明性來(lái)贏得用戶(hù)信任。
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通過(guò)證明自動(dòng)化可以在不妥協(xié)的前提下實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?，來(lái)贏得高層信任。
安全、風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)團(tuán)隊(duì)如今有機(jī)會(huì)——也肩負(fù)著責(zé)任——為企業(yè)下一代自動(dòng)化架構(gòu)構(gòu)建信任。
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