在上一篇文章中，小编为您详细介绍了关于《小米10青春版27日发布50倍变焦引人关注》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题人工智能如何获取“信任感”？安永TrustbyDesign助力企业制胜数字时代。

原标题：人工智能如何获取“信任感”？安永Trust by Design助力企业制胜数字时代

数字化时代挑战重重，企业应如何应对数字世界的风险并树立信任机制？

数字化时代的风险和应对

在全球迈入数字化时代的进程中，存在着多种艰难险阻。根据安永研究显示，数字化时代常见挑战有5种类型：数字化的颠覆性带来了新的风险也提高了复杂度，风险管理正在与企业战略产生割裂，风险智能化较为被动不够及时，同时也增加了合规成本，数据可视化和高级分析能力较差。这些数字化时代的风险和挑战，导致企业难以较快步入数字化时代，甚至一旦出现意外，造成企业的信任严重受损。

信任已经成为一种越来越重要的货币，具有很高的市场溢价。CEO往往将风险管理的职责委托给高管，而高管则专注于在合规管理、预防欺诈和质量保证等方面，防止出现重大错误。尽管这些问题很重要，但CEO的职责不仅限于风险管理，他们还承担着帮助公司实现其总体战略目标和增强利益相关者信任的责任。

在安永对CEO进行的一系列调研中，我们发现67%的CEO面对全球挑战感到来自利益相关者一定程度甚至极端的压力，但仍有57%的CEO认为机遇大于风险。为了应对数字化时代的风险和挑战，安永提出了基于Trust by Design(TxD)理念的模型，针对企业业务中不同角色的利益相关方，如：董事会及成员、员工、监管者、消费者、供应商及第三方等，帮助企业构建数字化的信任体系。

安永的Trust by Design模型将从三个领域评估数字化的风险：上行风险、下行风险和外部风险。上行风险是指这些风险正在为其公司增值，改善企业的竞争地位，并帮助吸引新的或不同类型的投资者，为企业蓬勃发展创造长期条件；下行风险是指严重影响增长机会的挑战。

例如，网络安全是一种广泛认同的关键性风险，对业务连续性具有严重的影响，其他一些下行风险也可能影响信任，例如客户疏远或业绩下滑，对核心业务造成干扰等；外部风险是指可能造成外部风险的全球性挑战，如气候变化、收入不平等和地区政治不稳定等问题。

结合安永对数字化领域的研究和经验，安永设计了一套基于信任的解决方案 Trust by Design 来应对数字化时代的多种风险，并提出了一种平衡的风险管理方法。它提供了上行、下行和外部的视角，而不是仅通过预防损失的视角来审视风险。安永 Trust by Design 解决方案从以下4个维度进行数字化风险管理：

1. 平衡：平衡上行、下行和外部风险，帮助企业获得竞争优势
2. 灌输：在整个组织中灌输并培养风险思维方式和文化（例如，利用新技术、拥抱新的数字化思维等）
3. 嵌入：将风险嵌入产品和服务的设计与运营中，以加快响应速度，同时维持各方的信任
4. 变革：将风险情报、监控和报告数字化，以使动态决策与战略重点保持一致

数据来源：ey.com/ceoimperative

只需要一个小错误或者错误的认知，就会导致用户不再信任AI，那么如何赢得并保持用户的信任呢？

安永可信AI

商业领域的每一个挑战都是人工智能的机会。然而，由于对人工智能的不信任，企业在利用这些机会方面就有所顾忌。在最近的一项EY与Microsoft的联合研究中发现，71%的受访者认为人工智能是高级管理层的重要课题，然而只有4%的受访者正在使用人工智能跨越多个流程并执行复杂任务。任何技术发展过程中都有其固有风险，对于尚处于创新周期早期的人工智能技术来说，风险就显得更大了。

作为数字化时代关键的技术和应用，人工智能在全球范围内大规模兴起，同时引入了新的风险和影响，这些风险和影响一直以来都是人类决策的范畴，而非技术发展的范畴。由于人工智能的风险和影响跨越了技术、伦理和社会领域，因此需要一个新的框架来识别、衡量和应对人工智能的风险——一个建立在现有治理和控制结构的坚实基础上的框架，同时也要引入新的机制来应对人工智能的特有风险。

人工智能主要有四个方面的风险：设计风险、数据风险、算法风险及性能风险。设计风险指人工智能应用与企业战略的偏差，未知的系统局限性和边界条件，以及颠覆人类管理权的风险等；数据风险指数据质量低下、数据隐私和保护问题、数据有失偏颇、模型训练数据代表性不强等；算法风险包括模型和特征选择不充分、结果有偏差、算法存在"黑盒"问题等；性能风险是指人工智能应用超越技术能力、性能偏移、无法经受对抗攻击等。

安永Trust by Design帮助企业树立风险优化的意识，在整个人工智能的生命周期中。通过从人工智能产品设计之初就将Trust by Design融入到其AI系统中，组织可以利用安永可信AI框架来加强 AI 领域管理能力，建立可信AI体系。

安永可信AI框架，可分为性能、无偏、透明、韧性和可解释五大领域。

另外，安永还提出 “三步创新方法论”来打造可信AI的体系，即有目的的设计、谨慎监督和敏捷治理。有目的的设计指设计自动化的、智能的和有自主能力的系统，以实现商业价值；敏捷治理指及时追踪新出现的问题，为系统的完整性、用途和结构提供指导；并注意谨慎监督，持续监测人工智能应用，确保系统性能的可靠性，同时提高透明度和包容性。

数据来源：https://www.ey.com/cn/zh/industries/technology/ey-how-can-risk-foresight-lead-to-ai-insight

如何将可信转化为企业AI产品的竞争优势？

可信AI落地

如今企业都在寻求转型和创新，人工智能技术的变革潜力很大，但其风险却不可忽视。对人工智能缺乏信任是阻碍人工智能应用的主要因素。要了解与人工智能相关的风险驱动因素，需要考虑广泛的因素，包括其技术设计、利益相关者的影响和控制成熟度。其中的每一个因素，在设计和操作上都会影响到人工智能系统的风险水平。

在组织制定风险缓解措施的过程中，重要的是要了解每个风险驱动因素对风险识别或管控措施的总体贡献，并能够量化每个风险驱动因素的重要程度。另外还需要了解风险驱动因素如何相互关联以及如何将风险放大。对人工智能系统的风险驱动因素的理解是一项复杂的工作，它需要在人工智能系统的整个生命周期内仔细考虑利益相关者的潜在影响。

安永可信AI平台是一项由安永开发的新服务，它提供了一种综合的方法来评估、量化和监控人工智能的影响程序和可信度。安永可信AI平台是安永Trust by Design理念的延伸和落地，通过灌输和培养风险优化的意识，从产品设计之初就将信任的概念嵌入到服务和产品中，从而彻底改变了风险管理的方式，使得利益相关方能够在人工智能服务中建立信任，追求长期的价值。

安永可信AI平台为用户提供了多种可信AI的治理能力：

• 识别人工智能应用相关风险的驱动因素
• 对人工智能风险执行定性和定量评估
• 预测人工智能组件发生变化时的风险程度
• 进行基于事实的评价，设计风险控制措施
• 绘制整个人工智能产品矩阵的风险全景图
• 建立强健的人工智能风险管理体系

安永可信AI平台使用基于Web的交互式示意图和评估工具来建立AI应用的风险画像，利用高级分析模型将用户回应转化为综合评分，包括技术风险、利益相关者影响和人工智能系统的控制效果。技术风险的评估要根据对利益相关者的影响，并考虑到社会和伦理影响等风险。

安永可信AI平台依据 AI 风险评估的模型而建立：

AI 剩余风险 = 技术风险 Ⅹ 影响程度 – 控制效果

在确定技术风险时，安永可信 AI 平台评估人工智能系统的技术设计，衡量风险驱动因素，包括其底层技术、技术运行环境和自主性水平；在评估利益相关者风险时，平台考虑了人工智能系统的目标和目的，对外部和内部用户的财务、情感和物理影响，以及声誉、监管和法律风险。控制效果评分考虑了控制措施的存在性和操作的有效性，同时也作为降低人工智能风险的缓解因素。

安永可信AI平台拥有AI应用画像、评分与活动、结构化数据与模型测试、可视化与报表等模块，为企业的AI应用提供全面的风险评估和风险管理的解决方案。企业在AI项目开始时就可以利用安永可信AI平台，开发出可靠的设计和挑战性的功能，并将AI相关风险进行量化。从产品设计之初就将信任要求嵌入到AI系统中，更有效地进行AI 能力培训并提升用户信任度和采纳率。

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