KPMG近期宣布推出一整套AI保证(AI Assurance)服务,目标是帮助企业在大规模采用生成式人工智能(GenAI)和智能代理时,有效识别、评估并控制相关风险,满足董事会、管理层与监管机构对治理与合规的监督需求。随着AI技术从实验室走向业务中枢,如何在推动创新的同时保障准确性、安全性与法规合规,已成为企业必须正视的问题。KPMG的AI保证服务试图在此挑战与机遇之间建立桥梁,提供从设计评估到实时监测、从模型验证到第三方鉴证的一体化解决方案。 服务定位与目标 KPMG的AI保证服务定位于面向高影响力AI系统的全生命周期风险管理,覆盖模型开发、部署、更新与运营阶段。其核心目标包括评估AI模型的风险与控制有效性、验证模型输出的准确性与依从性、对关键系统实施实时系统评估以保障财务与运营控制、并提供独立的保证与鉴证服务以满足审计和监管要求。该服务同时包含治理框架、合规支持、清单管理与安全策略,旨在为董事会与高管提供关于AI治理、内部控制与合规风险的可视化洞察。
服务组成要点 KPMG将AI保证服务拆分为若干可组合的模块,以便企业可根据自身AI成熟度与风险暴露选择适配方案。核心模块包括AI模型风险评估、AI系统测试与性能评估、模型验证、实时系统评估(RTSA)、以及AI保证与鉴证服务。AI模型风险评估聚焦于结构化的风险识别与设计控制审查,旨在厘清模型在数据质量、偏差、稳健性、可解释性与滥用风险方面的弱点。AI系统测试采用统计学与绩效为基础的技术方法,对模型在训练数据外的表现进行压力测试与情景演练,以揭示潜在失效模式。 模型验证与实时审查的差异 模型验证强调对模型假设、准确性与合规性的检验,主要在模型开发或变更后进行,以确保模型输出符合预期业务目标与监管要求。实时系统评估则更侧重在模型上线与持续运营阶段,监控模型在生产环境中的更新、输入数据漂移、决策异常以及对财务报告控制的潜在影响。
两者相辅相成:前者建立可信基础,后者保障长期稳定运行。 AI保证与鉴证服务 KPMG提供独立鉴证以证明AI系统符合某些公认的标准或框架,例如SOC、SWIFT、FedRAMP、HiTrust等。对外部利益相关方(包括监管机构、审计方与客户)进行第三方验证,有助于提升系统透明度与信任度,尤其在金融、医疗与公共事务等高度监管行业尤为重要。 治理、合规与监管支持 AI保证服务的一大亮点在于同步提供治理框架与合规支持。KPMG帮助企业建立从董事会到执行层的治理机制,包括政策制定、角色与责任分配、风险承担限额与例行审计流程。此外,服务还涵盖法规跟踪、合规评估与合规差距整改建议,支持企业在不同司法辖区中应对不断演进的AI监管环境。
对于希望将AI纳入财务报表与审计视野的企业,实时系统评估与控制影响分析尤为关键。 与技术合作伙伴的协同 为增强交付能力与工具集,KPMG与技术厂商合作开发负责任AI工具与实践,其中包括与Microsoft的合作关系。通过与云服务与安全厂商的协作,KPMG能整合平台能力、合规认证与安全防护,提供端到端解决方案。此外,KPMG也在加强网络安全能力,例如整合CrowdStrike Falcon平台,用于威胁检测与终端防护,以确保AI平台在基础设施层面的鲁棒性与安全性。 面向行业的适配性 KPMG的AI保证服务并非一种通用模板,而是适配不同的行业语境。金融机构面临模型风险、反洗钱与信贷决策透明性要求;医疗与生命科学行业需关注病历数据隐私、诊断决策的临床验证与监管审批路径;零售与电商强调消费者体验、个性化推荐的公平性与广告合规;科技公司与AI初创企业则需在快速迭代与风险控制之间寻找平衡。
KPMG为不同行业提供专门的风险矩阵与控制建议,帮助企业将AI治理嵌入业务流程。 面临的挑战与应对策略 企业在采用生成式AI时会面临数据偏差、模型崩溃、对抗性攻击、可解释性不足以及合规不确定性等多重挑战。KPMG的做法强调事前的风险识别与控制嵌入,事中的性能监测与报警,以及事后的审计与修复机制。建立完善的数据治理体系是根基,包括数据来源审计、标签质量控制与数据访问权限管理。模型层面,则需通过异构测试、对抗样本评估与后验校准等方法提升鲁棒性和可解释性。 治理成熟度分阶段路径 对不同成熟度的组织,KPMG建议采取分阶段推进策略。
初始阶段侧重基础治理与风险识别,包括建立AI清单、制定基本政策与进行关键问责分配;中级阶段增加模型验证、性能测试与安全防护;成熟阶段则实现实时监控、自动化警报与持续合规审计,形成闭环治理机制。这样的渐进式路径有助于平衡短期业务需求与长期风险管理。 董事会与高管的角色 AI的战略部署对董事会与高管提出了新的要求。董事会需提升对AI风险与潜在影响的理解,明确风险承受度并监督治理框架的实施。高管层则需将AI治理纳入企业整体风险管理与战略决策,确保资源投入、流程变更与跨部门协作到位。KPMG的服务提供面向董事会的报告模板与关键绩效指标,帮助高层以数据驱动方式评估AI治理效果。
实施建议与最佳实践 企业在采用KPMG的AI保证服务时,应优先识别高影响力AI系统,例如影响财务报表、合规审计或触及重要客户权益的模型。基于影响力排序可以更高效分配验证与监控资源。其次,建议在模型上线前建立可重复的验证流程,并在产品化阶段部署自动化监测工具以捕捉数据漂移与性能下降。与技术伙伴协同时,要确保合规边界与责任分工清晰,合同中约定安全、可审计性与数据保护要求。 人才与组织变革 AI治理并不仅是技术问题,也关乎组织文化与能力建设。企业需要培养具备跨学科背景的人才,包括数据科学、合规、风险管理和伦理学等。
KPMG强调通过培训、流程嵌入与工具化降低对个人知识的依赖,推动以制度化、可复制的方式管理AI风险。 透明度與可解释性的重要性 提升模型透明度与可解释性是获取内部与外部信任的关键手段。KPMG在验证与评估过程中注重解释性工具的使用,如特征重要性分析、决策路径可视化与后验一致性检验,帮助业务方理解模型决策逻辑,从而支持监控、纠正与合规答辩。 成本与投资回报的平衡 部署AI保证机制需要投入资源,但忽视治理可能带来更高的监管罚款、品牌损失与法律风险。KPMG建议企业以风险驱动方式分配预算,优先保障关键业务线与高影响系统,同时通过自动化与工具复用降低长期成本。合规与信任亦能转化为市场优势,有助于赢得客户与合作伙伴信心。
未来发展趋势 在监管不断加强与行业实践逐渐成熟的背景下,AI保证有望成为企业标配。监管机构可能更多采纳可解释性与稳健性要求,并对高风险AI系统设立更严格的报告与审计义务。技术上,工具化的模型验证、可追溯的训练流水线与实时性能监控将成为主流。KPMG与技术伙伴的结合尤其重要,能够把合规框架与可操作的技术能力连接起来,形成可伸缩的治理体系。 结语与企业行动清单 KPMG推出的AI保证服务回应了企业在规模化采用生成式AI过程中对治理、合规与信任的紧迫需求。无论是金融、医疗还是零售行业,合理的治理与独立鉴证可以为AI部署提供稳固的基座。
企业应从识别高风险系统、构建数据与模型治理、强化监控与验证流程,以及与可信的技术与咨询伙伴协同等方面入手,逐步实现既能驱动创新又能控制风险的平衡。 正如KPMG美国审计副主席Christian Peo所言,「我们的AI保证能力在企业实施旅程中的各个阶段与技术团队、管理层和董事会相遇,支持他们负责任且合乎道德地使用AI,并构建、部署与治理其AI系统。」在快速演进的AI时代,建立可证明、可持续的AI治理能力,不仅是合规需要,更是商业竞争力的重要组成部分。 。
