乔治·齐哈纳斯是Archive360的合规副总裁和副总法律顾问。乔治是一位高管领导者，具有对复杂技术、银行法规、数据管理和风险管理的深刻理解。他与现有和潜在客户密切合作，以确保复杂的数据管理和合规要求得到满足，符合Archive360的解决方案。
想象一下，一家受监管的金融机构在2027年初收到监管询问。监管机构不仅仅询问该公司是否保留了记录。相反，问题更加具体，更加难以回答：AI系统做了什么？使用了哪些数据？哪些政策在行动时生效？谁授权了它？对于目前大多数企业来说，提供完整、自信的答案来回答所有四个问题将需要跨团队、系统和档案进行搜索。事实上，根据2025年9月的一项恩斯特与杨（Ernst & Young）研究，只有10%的公司完全准备好审计AI系统。这是2026年强制监管行业面临的合规现实。AI采用在金融服务、医疗保健和其他高度监管的行业中加速发展。治理基础设施没有跟上。定义挑战现在远远大于简单地保留记录。组织必须能够证明、重建和辩护他们的AI系统实际上做了什么。但是，实现这些能力不应被视为仅仅为了监管原因而勾选的一个任务。使强大的AI和数据治理成为可能，可以让企业获得他们需要的安心感，以便加速AI部署，因为它减少了监管风险，并确保敏感数据受到保护，不会被不当地用于AI。从保留到证明几十年来，受监管行业的治理意味着保留时间表、诉讼保留和记录管理计划。这些学科是为静态文档、数字通信和应用程序数据的世界而设计的。文件被创建、存档、保留一段时间，最终被销毁。审计问题很直接：你保留了它吗？你能找到它并在需要时产生它吗。AI系统从根本上改变了这个等式。监管机构、法院和审计师很快将不仅仅询问记录保留。相反，他们将寻求一个可以重建的责任链，显示以下内容：可以证明发生了什么，在哪些政策下，使用了哪些数据，并且谁授权了它？这是一个完全不同的标准，也是传统治理框架从未被设计来满足的标准。已经启动的监管信号提供了一个很好的例子，说明这可能如何展开。美国证券交易委员会（SEC）对投资顾问的AI使用的检查包括了涵盖模型输入、输出和行动时生效的政策的广泛记录请求。这发送了一个明确的信号，即监管机构希望公司能够证明不仅仅是合规性，还有能力在需要时证明它。欧盟的数字运营韧性法案（DORA）于2025年1月生效，也同样推动了欧盟金融机构向强制性数字运营决策文档化转变。那些将治理基础设施设计为具有辩护性而不是事后补充的组织最有能力快速、准确、自信地做出反应。欧盟人工智能法案的分阶段义务进一步加紧了对高风险AI系统在关键领域（包括金融服务、医疗保健和就业）的要求。这个问题的核心是所谓的“决策来源”。AI做出或影响了广泛的关键决策，这些决策影响着消费者，包括信用判定、交易信号、风险分类和欺诈标志。这些决策现在需要在以前甚至最先进的合规团队很少有基础设施支持的细粒度水平上可追溯。捕获输出与捕获输出产生的条件不同。简单来说，针对静态文档而设计的治理框架从未被设计为捕获AI系统生成的动态、实时的证据链。治理作为加速器，而不是制动器许多组织的直觉是将治理视为AI部署的制动器，一个合规性开销，减慢了创新步伐。证据指向相反的方向。受监管行业中AI采用的一大瓶颈是缺乏治理、可访问、可信的数据。解决治理问题的组织是那些最有能力长期快速行动的组织。考虑一下治理数据基础的作用。当数据被置于具有统一的治理层、具有一致的分类、保留和访问控制时，它成为AI和分析平台的资产。治理使数据足够可信以供使用。实际的好处迅速累积。当政策控制与数据集成时，团队可以在不需要大量手动准备或风险暴露受监管或敏感信息的情况下，将AI准备好的、政策过滤的数据集发布到分析工具和AI平台。以前需要数月数据处理、安全审查和合规签署的用例现在可以在更短的时间内部署，因为治理基础已经就绪。欺诈检测代理、交易监控、临床试验分析和劳动力规划工具都可以更快地投入使用，因为它们可以从单一的治理数据层中获取数据，而不是尝试从分散的来源中协调数据。支持监管辩护性的相同基础设施也直接减少了AI部署出错的风险。当数据治理控制被一致执行时，AI过程中不经意间暴露敏感或受监管信息的风险大大降低。组织可以继续推进他们可能会无限期推迟的AI计划，因为保护他们的控制已经建立。治理将AI试点项目转化为可扩展的生产部署。这也具有运营维度，因为这种治理模型自然扩展到覆盖AI使用，而不是需要单独的合规性工作。这种集成优势意味着每个新AI用例不会产生新的合规性债务，而是被吸收到现有的、可辩护的框架中。什么是真正可辩护的AI治理治理基础设施必须以可辩护性作为设计要求，而不是在询问到来时才被改造。受监管的企业需要具备三个基础要素：第一，是统一的证据架构。数据和AI平台应该在一致的治理框架下连接，确保审计链是完整和连续的。此外，政策背景必须与数据和决策一起传递。如果它存在于一个单独的系统中，手动关联将需要时间和劳动力，这些因素在危机期间经常短缺。第二，是特定于AI的记录保存。美国证券交易委员会不断演变的检查框架正是说明了这一点。监管机构希望看到的不仅仅是模型产生的内容，还有模型在行动时的运行情况。许多当前的体系结构不一定能够可靠地产生这种详细程度的信息，因为它们是在这些要求被理解或执行之前构建的。自动分类、血统跟踪和保管链文档必须在规模上一致地应用。第三，是AI生命周期中的纪律严明的数据管理。组织需要有文件化、可审计的流程，显示数据如何流入AI系统：包括什么，排除什么，为什么。保管链问题贯穿了AI管道的每个阶段，从数据摄取到模型训练，直到生产运行。展望未来在2026年不断演变的监管环境中，保持强大的数据治理实践的组织不一定是那些最快部署AI的组织。相反，它们将是那些能够重建发生了什么、证明它是受治理的，并在需要时提供证据的组织。这些能力源于故意设计为捕获、保存和呈现完整治理叙述的基础设施。辩护性并不是对AI采用的一种限制。它使AI采用变得可持续。2026年及以后最有利位置的企业是那些将治理基础设施视为基础的企业，让他们能够更快地行动，具有更大的信心，因为他们可以在必要时证明发生了什么。
虚假 AI 见解的问题是一个紧迫的挑战，因为企业越来越多地使用生成式工具。尽管人们对 AI 采用的热情很高，但也有一股批评的潮流。批评者经常指出 AI 输出中似乎随机、不可预测的不准确性，这些不准确性削弱了 AI 的价值——甚至可能对人类造成真正的危害，特别是在医疗保健和交通等领域，错误的输出可能导致从错误的处方到列车相撞等一切后果。这些不准确性通常被归因于 AI 的“幻觉”——即 AI 生成一个“最佳猜测”答案，并以与“真实”答案相同的信心传达给用户，而不是告知用户其知识或能力的缺陷。幻觉可能很难被立即发现——但还有一个更为严重的问题，即更难以检测出来的问题。数据质量债务：AI 的阿喀琉斯之踵当 AI 系统从过时、不完整或不准确的数据中获取信息时，会产生错误的输出，但这些输出不那么容易被立即发现。例如，您可能会要求 AI 确定某种医疗条件的症状，并得到一个基于 50 年前论文而不是当前研究的答案。结果不太可能显得明显地、可笑地错误——但这种最初的可信外表对患者和医疗保健提供者都构成了真正的风险。同样的情况也发生在其他行业——如果输入到 AI 模型中的数据包含旧的、过时的或不完整的信息，则错误输出的风险很高。随着更多公司将 AI 集成到业务关键流程中，使用不良数据管理的数据得出错误结论的风险也越来越大。面向监管机构的准确性这不仅仅是一个日常运营的问题——它也是一个重大的合规挑战。监管要求正在迅速演变，以解决人们对不准确的 AI 的担忧。例如，已经有一些针对...
