2026年企业如何在采用人工智能的同时保持控制力

随着人工智能应用的普及，许多公司对自主系统采取了更为谨慎、可控的方式。他们不再部署能够自主运行的系统，而是专注于…… 辅助人类决策的工具 并控制产出。这种方法在那些错误会造成实际财务或法律风险的行业中尤为重要。

一个例子来自 标普全球市场财智该公司在其 Capital IQ Pro 平台中内置了人工智能工具。分析师使用该系统来审查公司文件、财报电话会议和市场数据。其人工智能功能旨在始终基于原始资料。

据标普全球市场情报公司称，其人工智能工具能够从结构化和非结构化数据（包括文字记录和报告）中提取洞察，同时还能处理经过验证的源数据。

📊 人工智能应用先于自动驾驶

目前商业领域人工智能工具的浪潮通常被描述为迈向自主代理的一步。系统最终或许能够在无需人工直接干预的情况下规划任务并采取行动。 大多数公司尚未达到这一目标。根据一项研究显示，人工智能的应用已经非常普遍，大多数组织至少在其业务的某个环节中使用了人工智能。 麦肯锡公司许多组织尚未在企业中大规模应用人工智能，这表明初始使用与更广泛部署之间存在脱节。

相反，人工智能可以帮助完成诸如总结文档或回答查询之类的任务，但它不能独立行动。

标普全球市场财智的工具允许用户通过聊天界面查询大型数据集，但是 结果与已核实的财务内容相关在许多情况下，用户可以查阅底层文档，从而降低出错或输出不支持结果的风险。

该公司在其研究中概述了 人工智能治理 作为一个设计和监控系统的过程，注重公平性和问责制。

⚠️人工智能在高风险行业的应用

在金融领域，小小的错误都可能造成巨大的后果。这影响着人工智能的构建和应用方式。像 Capital IQ Pro 这样的工具正是为此而设计的。 支持分析师，而不是取代他们该系统或许有助于发现洞察或突出趋势，但最终决策仍由人类用户做出。

人工智能的普及应用与实际价值之间的差距正变得日益明显。麦肯锡公司的一项调查结果显示，许多组织都反映，人工智能的部署与可衡量的业务成果之间存在差距。

虽然自主系统可能能够处理某些任务，但公司通常仍需要人工干预。 明确的问责制当决策影响投资、合规或报告时，必须有办法解释这些决策是如何做出的。

标普全球的研究指出，各组织越来越注重构建治理框架来管理人工智能风险，包括数据质量问题和模型偏差。

🔮 迈向未来系统

如今受控的人工智能工具与未来的自主系统之间仍然存在巨大差异。尽管大多数组织仍处于部署的早期阶段，但人们对更自主、更智能体驱动的系统的兴趣也日益浓厚。 解释其输出结果，展示其来源，并在既定范围内运行。 更容易获得信任。

未来，自主代理或许能够以极少的人工干预完成财务分析或供应链规划等任务。但如果没有明确的控制机制，它们的应用仍将受到限制。

这些主题将在……中出现。 2026年北美人工智能与大数据博览会 活动将于5月18日至19日举行。标普全球市场财智是本次活动的铜牌赞助商。议程涵盖人工智能治理以及人工智能在受监管行业中的应用等议题。

⚖️ 平衡能力与控制

人工智能自主化的发展趋势不太可能放缓。大型语言模型和基于代理的系统不断进步，持续拓展着人工智能的功能。

企业用户都在思考如何才能有效控制这些系统。标普全球市场财智的策略正是为了应对这一挑战。该策略通过确保人工智能基于经过验证的数据，并将人置于决策的核心，从而有效控制人工智能。 优先考虑信任而非自主性。

随着系统能力的增强，管理和控制这些系统的能力可能会变得…… 与他们执行的任务同等重要。

（照片由 希特什·乔杜里）