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AI智能體正迅速成為企業(yè)運營的核心組成部分。無論是處理服務工單、自動化政策執(zhí)行、定制用戶體驗，還是管理監(jiān)管文件，AI智能體已不再局限于實驗室或創(chuàng)新沙盒。它們正在積極地影響企業(yè)如何提供服務、做出決策以及擴展業(yè)務運營。

與傳統(tǒng)的機器人或確定性流程的自動化（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。它們基于大型語言模型（LLMs）、檢索增強生成（RAG）以及編排框架構建，具備推理、學習和行動的能力，能夠根據(jù)上下文進行感知，具有適應性，其行為往往是非確定性的。

最近的一項調查顯示，超過90%的企業(yè)AI決策者表示已制定了具體計劃，打算將生成式AI應用于內部和面向客戶的場景。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分析師報告所指出的，生成式AI的熱潮已將企業(yè)推向一個全新的領域，其中潛藏諸多未知風險。

這一變革促使我們重新審視風險、信任與控制的定義。隨著這些AI智能體與敏感系統(tǒng)和高風險業(yè)務流程日益交互，治理、風險與合規(guī)（GRC）職能必須從靜態(tài)的監(jiān)管模式，轉向嵌入式、實時化的治理機制。

什么是AI智能體？

AI智能體是軟件程序，旨在通過感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行行動，自主完成各項任務。與基于規(guī)則的機器人不同，AI智能體：

• 能夠理解和解讀自然語言
• 動態(tài)訪問內部和外部數(shù)據(jù)源
• 調用工具（如API、數(shù)據(jù)庫、搜索引擎）
• 具備記憶功能，可回顧之前的交互或結果
• 具備邏輯鏈能力，能夠推理處理復雜的多步驟任務

它們可以通過以下方式部署：

• 開源框架如LangChain或Semantic Kernel
• 基于內部LLM接口自建的智能體架構
• 跨業(yè)務平臺集成的混合編排模型

企業(yè)領域中的實際應用案例包括：

• 在IT和客服領域，AI驅動的虛擬助手正與IT服務管理（ITSM）流程集成，用于自主處理密碼重置、系統(tǒng)故障報告和資源申請等常見問題，從而將工單量減少多達40%，并加快問題解決的平均時間。
• 在法律運營領域，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查、法規(guī)解讀及政策文檔處理，大幅減少了人工審核的時間，提升了團隊的工作效率。
• 在客戶服務領域，AI被用于實時分析對話歷史、過往購買記錄和用戶意圖。它能夠為數(shù)百萬次的月度互動提供個性化響應，提升首次解決率，并在系統(tǒng)置信度不足時，無縫轉接至人工客服，確保問題得到妥善處理。
• 在人力資源領域，企業(yè)正在部署AI智能體，以定制入職流程、推薦培訓模塊并解答與員工福利相關的問題。例如，一些公司利用智能系統(tǒng)動態(tài)導航政策常見問題，并展示與崗位相關的文檔，大幅減少了HR支持工單的數(shù)量。
• 在金融與研究領域，AI智能體被用于將復雜的財務分析提煉成易于理解的摘要，幫助用戶獲取更及時、更具針對性的洞察，大幅縮短了響應周期，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，亟需構建同樣具備動態(tài)性和情境感知能力的GRC框架，以適配其持續(xù)演進與復雜的應用場景。

為何GRC必須關注

與靜態(tài)系統(tǒng)不同，AI智能體引入了一類全新的風險。它們模糊了數(shù)據(jù)、邏輯與行動之間的傳統(tǒng)界限，具備即興發(fā)揮的能力，這意味著它可以：

• 生成看似合理但實際錯誤的答案（例如虛構的法律引用）
• 以意想不到的方式調用工具或API
• 在缺乏明確授權機制的情況下與系統(tǒng)進行交互
• 學習與政策相沖突的行為

當AI智能體在大規(guī)模部署時——涵蓋數(shù)千個應用場景和多個部門——它們會形成一個高度互聯(lián)、變化迅速的環(huán)境，傳統(tǒng)治理機制難以跟上其發(fā)展速度。

那么結果是什么呢？結果是更容易受到以下風險的影響：

• 通過范圍不明確的內存或存儲進行數(shù)據(jù)外泄（例如，影子AI輸入導致知識產(chǎn)權或個人身份信息泄露）
• 通過提示注入攻擊導致系統(tǒng)行為被篡改或信息泄露
• 通過配置錯誤的API或令牌實現(xiàn)權限升級
• 由于臨時邏輯和基于提示的輸出，導致審計追蹤功能失效

這些風險需要一種新的治理控制措施，能夠持續(xù)運行，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個關鍵階段

要建立有效的監(jiān)管機制，我們首先需要了解智能體在哪些地方以及如何運作。智能體的生命周期包含四個關鍵階段：

1. 交互/產(chǎn)生

智能體通過用戶提示、消息、系統(tǒng)事件或工作流被激活。它們理解意圖，獲取上下文并啟動操作。

風險：

• 提示注入或對抗性輸入
• 冒充或偽造
• 過度收集個人可識別信息（PII）

2. 處理

智能體負責處理輸入、檢索數(shù)據(jù)、格式化輸出并準備行動鏈。這一階段涉及任務協(xié)調和工具的使用。

威脅：

• 存儲在不安全的位置（如云存儲桶、臨時文件）
• 由于訪問控制列表（ACL）設置不嚴格，導致數(shù)據(jù)訪問權限過度開放。
• 硬編碼的令牌或已過期的密鑰。

3. 決策

智能體執(zhí)行業(yè)務邏輯，借助大型語言模型（LLM）或決策規(guī)則生成結果，例如批準退款、提交文件或內容分類。

威脅：

• 偏見或幻覺導致的決策錯誤
• 輸出不一致（相同提示下產(chǎn)生不同答案）
• 缺乏推理過程的可追溯性

4. 報告/日志記錄

輸出被存儲、展示或轉發(fā)至儀表盤、文檔、工單或用戶系統(tǒng)中，這些操作可生成記錄，便于審查、學習或審計。

威脅：

• 日志缺失或無法追溯的智能體行為
• 明文或未加密日志中包含敏感內容
• 無法回放事后決策

GRC必須與這一生命周期保持一致，主動識別、監(jiān)控和緩解智能體在從意圖轉向行動過程中的風險。

多智能體環(huán)境下的復雜性擴展

原本是一個單智能體的工作流程，很快可能演變?yōu)橐粋€多方智能體的生態(tài)系統(tǒng)，在這種環(huán)境中，任務被分發(fā)、記憶被共享，決策邏輯跨越多個模型。例如：

• 在提交工單前，幫助臺機器人會調用用戶驗證智能體進行驗證。
• 一個合同摘要工具會將內容轉發(fā)給紅黑名單智能體進行處理。
• 一個營銷智能體會利用細分智能體提供的客戶來分析數(shù)據(jù)。

在這些場景中：

• 數(shù)據(jù)可能在智能體之間流動，但缺乏有效的邊界管控。
• 提示歷史和記憶可能在多個鏈之間持續(xù)存在。
• 當多個智能體共同進化時，版本控制會變得困難。

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，風險將不斷升級。

• 鏈式思維污染
• 跨智能體跳轉的身份偽裝
• 由于模型基礎不一致導致的決策路徑?jīng)_突

GRC必須進化，以管理多智能體生態(tài)系統(tǒng)，其中治理不能止步于單個智能體的邊界。

重新構想CIA三元組以適應智能體工作流

傳統(tǒng)的CIA三元組——機密性、完整性和可用性——需要重新解讀：

我們必須為 AI 治理增添三個新的支柱，以確保其未來可持續(xù)發(fā)展。

• 可解釋性。智能體為何做出X的決定？
• 可追溯性。是什么數(shù)據(jù)、模型或提示版本導致了這個結果？
• 可審計性。幾個月后我們是否還能復現(xiàn)這個決定？

重新定義諸如機密性、完整性、可用性等基礎原則，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，它們也變得越來越難以預測。這進一步凸顯了前線運營的GRC專業(yè)人員的重要性，他們能夠：

• 審查智能體行為和輸出結果
• 預判倫理和法律的邊緣案例
• 將模糊或高影響的決策及時上報
• 在不同工作流程中明確人機協(xié)作的邊界

這些人員并非傳統(tǒng)的合規(guī)監(jiān)督者，而是具備適應性、戰(zhàn)略思維和熟悉AI技術的復合型人才。他們能夠在AI高度應用的環(huán)境中，結合專業(yè)背景、倫理判斷、前瞻性視野和治理設計，發(fā)揮關鍵作用。

在以智能體主導的環(huán)境中建立有效的安全與合規(guī)態(tài)勢，需要在部署技術控制措施的同時，培養(yǎng)這種新型的人類能力。這種以人為中心的方法強調，有效的GRC（治理、風險與合規(guī)）不僅關乎技術控制，更涉及組織架構的設計。

與全球監(jiān)管框架保持一致

隨著以智能體驅動的工作流程觸及受監(jiān)管領域，隱私和合規(guī)性問題變得尤為重要。當前的監(jiān)管環(huán)境正快速演變：

監(jiān)管風險在以下情況下會加?。?/span>

• 智能體在缺乏合法依據(jù)或用戶同意的情況下持續(xù)存儲數(shù)據(jù)。
• 模型漂移使輸出結果超出已評估的風險范圍。
• 個人數(shù)據(jù)訪問請求（DSAR）無法獲取智能體的記憶或推理過程。
• 企業(yè)無法重建或解釋通過復雜提示鏈所做出的決策。

為滿足合規(guī)要求，GRC團隊必須將合規(guī)覆蓋范圍擴展至包括：

• 提示結構、上下文歷史以及記憶保留邏輯。
• 模型版本管理和發(fā)布日志。
• 通過工具、API和插件實現(xiàn)第三方數(shù)據(jù)訪問。

新興法規(guī)驗證了企業(yè)將細粒度、可追溯的GRC能力嵌入智能體工作流程的緊迫性。

GRC團隊應重點關注的領域。

為實現(xiàn)大規(guī)?？尚?/span>AI，GRC組織必須主動將治理嵌入五大支柱之中。

1. 身份與訪問

• 每個智能體實例應具備唯一的憑證。
• 所有工具、API和存儲層均應實施最小權限原則。
• 基于有效期的令牌、會話隔離和權限分級。

2. 提示與輸出管理

• 記錄所有提示、輸出內容及模型ID。
• 標注敏感字段（例如：個人身份信息、醫(yī)療信息、金融標識符）。
• 預過濾和后過濾，防止越獄、幻覺及政策違規(guī)。

3. 內存與上下文控制

• 內存中TTL（生存時間）的執(zhí)行控制
• 會話加密與上下文混淆
• 跨智能體內存訪問的顯式邊界規(guī)則

4. 可解釋性基礎設施

• 推理快照（例如決策卡片、中間推理鏈）
• 帶有底層邏輯和引用的注釋輸出
• 引入人工參與的調節(jié)路徑覆蓋日志記錄

5. 監(jiān)控與漂移管理

• 在模型上線前和上線后驗證模型輸出結果
• 發(fā)現(xiàn)智能體行為偏離預期時發(fā)出警報
• 使用影子部署方式在被動測試模式下觀察智能體行為

具有前瞻性的組織正在將這些控制措施與“AI 緊急停止開關”、模型卡片聲明以及甚至 AI 風險保險相結合。

每個重點領域都使GRC負責人能夠強化智能體操作，同時實現(xiàn)規(guī)模擴展和敏捷性。

從控制到信任

AI智能體代表了一種范式轉變。它們已經(jīng)到來，并且將長期存在，其價值顯而易見。然而，相關風險也同樣不容忽視。未來的發(fā)展方向不在于減緩采用速度，而在于構建合適的治理能力，以跟上技術發(fā)展的步伐。

為實現(xiàn)大規(guī)模負責任的自主性，組織必須：

• 將智能體視為具備身份、權限和責任的數(shù)字主體。
• 在工作流程和決策日志中構建可追溯性架構。
• 應持續(xù)監(jiān)控智能體行為，而不僅限于構建或測試階段。
• 設計動態(tài)、可解釋且嵌入式的GRC控制措施。
• 構建能夠實時補充、引導和調控AI智能體的人類能力。

AI智能體不會等待政策的跟進，我們的任務是確保政策能夠跟上智能體的發(fā)展方向。

在治理方面領先的企業(yè)將獲得：

• 通過可解釋的合規(guī)來贏得監(jiān)管機構的信任。
• 通過嵌入公平性和透明性來贏得用戶信任。
• 通過證明自動化可以在不妥協(xié)的前提下實現(xiàn)規(guī)?；瑏碲A得高層信任。

安全、風險與合規(guī)團隊如今有機會——也肩負著責任——為企業(yè)下一代自動化架構構建信任。