25、AI时代的风险管理与挑战

AI时代的风险管理与挑战

1. AI背景

人工智能已成为经济增长的新引擎和新一轮产业改革的核心驱动力。算法是为实现特定目标而部署的指令序列，它体现了目标制定者的目的和视角。在这个过程中，数据字段的假设和自我设定的限制构建了选择的边界，这类似于传统治理结构，但应用场景却截然不同。

企业在充满活力的商业环境中，通过项目来管理变革、开发和部署新产品。在竞争激烈的环境下，只有专业管理风险并实现项目目标的企业才能取得成功。资产风险管理是保障企业运营安全的关键内部流程，它能在预防阶段增强企业的韧性，确保流程的安全性。

项目管理中，每个项目都面临着各种各样的风险，这些风险源于项目实现的内外部环境的动态变化，贯穿项目的整个生命周期。项目风险管理与风险处理紧密相连，其目标是通过一系列阶段的循环，将危机事件导致的损失和损害降至最低。项目风险的关键类别包括时间损失、财务损失、成功威胁和项目失败。其中，项目管理人员培训不足和同时启动过多项目是项目管理中的最大问题，而项目选择过程无效和项目状态监督不足则是相对次要的问题。

许多公司正在大力投资人工智能的一个子领域——专家系统。算法本质上是执行特定任务的指令序列。区块链具有去中心化、不可篡改和可编程的特点，解决了大数据存储的安全问题，特别是在保护包含大量私人信息的个人信息方面，需要政府和大公司的监管和认可。然而，区块链也存在一些缺点，最主要的是其存储容量有限，无法存储大量数据。尽管如此，区块链的不可篡改和可追溯性使其在金融和信用报告等行业具有天然的应用优势。

区块链的去中心化特性催生了代币经济的新概念，社区收入分配给创造价值的实际内容生产者和服务用户。此外，区块链是未来建立代币经济新协议的关键技术，将引领新的经济范式。通过在网