自动化优先于人工智能：为智能系统筑牢安全根基
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在当今数字化时代，众多受监管行业的组织正积极投身于人工智能的怀抱。从联邦机构到金融机构，各类组织的领导者都承受着巨大压力，他们亟需证明自身价值、保持行业竞争力，并展示出"已具备人工智能应用条件"的状态。
这一趋势的背后有着清晰的原因。人工智能在降低成本、提升效率以及优化公民或客户体验方面展现出了巨大的潜力。它有望对从客户服务到合规管理等各个领域带来全方位的变革。然而，在这股现代化的浪潮中，许多组织却忽视了一个关键问题：那些处理最敏感信息的系统，往往恰恰是最缺乏人工智能应用准备的系统。
人工智能所承诺改进的各种交互场景------无论是许可证的颁发、索赔申请的批准，还是交易的验证------背后都离不开一份文档的支持，而这些文档又处于特定的工作流程之中进行管理。敏感数据正是在这些文档工作流程中被创建、编辑和交换，但这里也是大多数安全隐患的集中区域。
根据S - Docs发布的《2025年文档工作流程和合规风险报告》显示，近半数公共部门机构承认，其文档系统在设计之初并未充分考虑现代监管标准。再加上人工智能驱动的大型语言模型本身具有不可预测性，由此带来的风险不言而喻：人工智能仿佛被要求在一个结构不稳定的基础上进行构建。
需要明确的是，人工智能无法保障本质上不安全的系统。对于受监管行业而言，在部署智能系统之前，必须首先确保支撑数据的文档、流程以及权限能够得到有效的管理、自动化处理和审计。
自动化应当被置于优先考虑的位置。只有借助基于规则的自动化来严格规范文档工作流程，组织才能在不增加风险暴露的情况下，安全地拓展智能应用。
1、文档：安全防护的薄弱环节
文档在受监管的工作流中扮演着至关重要的连接角色。合同、表格、索赔文件、合规报告、医疗记录以及财务数据等，都与文档紧密相连。尽管如此，在实际运营中，文档往往被视为行政管理中的附属品，而非具有战略意义的资产。许多文档系统存在陈旧落后、依赖人工操作或者相互独立等问题，这不仅增加了网络犯罪分子的攻击面，还导致了运营效率低下。
据S - Docs的数据表明，49%的公共部门IT领导者表示，他们的文档系统并非按照满足现代监管标准的要求进行设计。此外，IBM的《数据泄露成本报告》发现，在受监管行业中，有25%的数据泄露事件源于不安全的文档库。
这些统计数据无疑应该引起我们的高度重视。人工智能工具的安全性在很大程度上取决于其所使用数据的安全性。将非结构化或者不安全的数据输入到人工智能模型中，可能会导致违规行为、数据泄露或者错误输出，进而损害人们对相关技术和机构的信任。
为了避免此类情况的发生，企业必须转变观念，将文档工作流程视为基础设施的重要组成部分，而不仅仅是管理开销。如同任何关键基础设施一样，文档工作流程必须具备安全性、可审计性和弹性。如果没有结构化且安全的工作流程，那么采用人工智能不仅无法降低风险，反而可能会使风险进一步加剧。
2、自动化与人工智能：连续演进的发展进程
自动化和人工智能并非彼此独立的创新成果，而是运营成熟度连续体上的不同发展阶段。对于那些期望以负责任且积极主动的方式推动企业发展的领导者来说，深刻理解这一连续体的内涵至关重要。
该连续体涵盖了三个不同的成熟度级别：
- 自动化：这是基础阶段。自动化系统具有确定性，即它们严格按照明确、基于规则的指令执行任务。这类系统能够大规模、快速地完成各项任务，但在处理复杂且适应性强的场景时存在局限性。不过，其在灵活性方面的不足，可以通过可预测性、可追溯性和合规性等方面的优势得到弥补。
- 人工智能工作流程：这是发展的下一个阶段。虽然人工智能工作流程仍然主要基于确定性，但其中融入了一些"模糊逻辑"或概率推理机制，使其能够适应新的或者不断变化的情况。因此，人工智能工作流程可以处理更为复杂的任务，但同时也需要大量的训练数据以及严格的防护措施，以防止出现幻觉或错误。随着智能水平的提升，组织所面临的整体风险和责任也会相应增加，特别是在监督或审计环节较为薄弱的情况下。
- 人工智能代理：这代表了人类辅助下的自主成熟度级别。人工智能代理能够将高度复杂的任务分解为更小的组件，并进行动态执行。然而，这种自主性也带来了一些问题，例如可预测性和速度往往会有所下降，而且在受监管的场景下，如人工智能代理自主裁决非正常死亡索赔等情况，其伦理和合规性问题可能十分严峻。
由此可见，自动化和人工智能是相互关联、相辅相成的。自动化负责执行确定性的、基于规则的任务，而人工智能则侧重于进行概率推理。确定性自动化是人工智能系统能够安全、有效运行的必要成熟阶段。
基于规则的自动化能够确保系统的可追溯性、可预测性和可审计性，这对于遵守诸如HIPAA（美国健康保险流通与责任法案）、FINRA（美国金融业监管局）和GDPR（通用数据保护条例）等标准至关重要。自动化的文档工作流程（包括生成、审批、电子签名路由等环节）能够消除人工操作可能带来的安全隐患，并在引入人工智能之前，为敏感数据提供可靠的保护。
人工智能虽然带来了更高的灵活性和智能性，但也伴随着不可预测性。如果没有安全可靠的自动化作为基础，人工智能可能会出现传播错误信息、泄露机密数据或者以违反法规的方式错误管理数据等问题。
那些在引入人工智能之前就实施自动化的组织，往往能够更快地获得投资回报，减少违规事件的发生，并更加安全地推进智能系统的应用。
3、将安全性融入基础架构：构建可靠智能系统的基石
为智能系统构建安全的基础，意味着要对数据的生成、审批和共享方式进行全面革新。自动化能够帮助机构和企业确保每个智能系统都基于受监管的高完整性输入数据运行。
在实践中，具体可以从以下几个方面着手：
- 强化访问控制：严格限制文档和数据的访问权限，仅允许授权用户进行访问，并将权限管理集成到工作流的逻辑之中。
- 自动化审批和审计跟踪：从文档的创建到最终的签名确认，每一个操作步骤都应自动记录下来，以确保整个过程的透明度和合规性。
- 将合规性逻辑嵌入工作流：合规性不应仅仅作为一种形式上的要求，在流程结束时简单勾选一下即可，而应直接融入到工作流的规则本身。
通过自动化这些基础要素，组织可以将"合规性设计"深度融入到日常运营中，使其不再是后期添加的一个额外层面，而是成为系统架构的核心组成部分。
当智能系统被引入到这样的环境中时，它们将继承已有的结构、安全性和治理机制。其最终结果不仅仅是实现了更高级的自动化，更是打造出了一种值得信赖的自动化模式------系统能够在准确、可追溯且安全的数据基础上，自信地做出决策。
4、未来之路：负责任的人工智能始于坚实的自动化基础
对于受监管的行业而言，人工智能已经成为不可或缺的一部分，而安全保障同样不容忽视。二者必须协同发展，齐头并进。
在智能自动化的时代背景下，那些能够抵御跳过必要步骤诱惑的组织，才更有可能在竞争中脱颖而出。他们会深刻认识到，自动化并非通往人工智能之路的捷径，而是必不可少的必经之路。
通过在引入人工智能之前实现自动化，例如确保文档工作流程的安全性、严格执行权限控制以及嵌入合规规则等，这些组织不仅能够有效防范各类风险，还能为更加自信且负责任地拓展人工智能应用做好充分准备。
归根结底，人工智能的智能水平在很大程度上取决于其所依托的系统。而自动化，正是构建这个系统、打造值得信赖的智能应用的坚实基石。