/
AI 治理 关键字列表
AI 试点项目如何成功扩展至生产环境
企业在推进智能体转型过程中，尽管AI试点失败率较高，仍在积极寻求生产力提升与成本节约。Boomi产品高级副总裁Mani Gill指出，能够成功落地的企业通常具备以下特征：建立数据信任基础、从低风险场景切入、量化业务影响、清晰定义ROI与风险边界，并在项目推进中持续维护治理机制。他强调，AI转型不仅是技术变革，更是流程与文化的系统性变革。
数据安全与治理的未来：为什么组织必须重新思考其战略
随着数据成为商业核心，传统系统和单点解决方案的拼凑已无法应对当前风险。组织需要重新定义数据安全、合规和AI治理战略，将其整合为一个无缝、可扩展的框架。领导者必须摒弃碎片化管理，拥抱新的统一模式，以应对AI风险、监管压力和失控的数据扩散等挑战。
Lenovo CSO：AI 应用加剧安全顾虑
联想首席安全官Doug Fisher近日接受采访，分享了公司在安全和AI治理方面的策略。他强调了建立客户信任的重要性，介绍了联想全面的安全体系和AI项目审核流程。Fisher还讨论了人才短缺、供应链安全等挑战，以及AI加速带来的新威胁。他表示，保持"偏执"的安全意识对于在瞬息万变的数字环境中生存至关重要。
白皮书
京公网安备 11010802021500号
