人工智能可以加快合规流程。它能够审查文件、标注缺失信息，并为您提供更清晰的供应商全景视图。
但人工智能不会在工厂车间里走动。它不会观察工作条件。它也不会核实相关程序是否真正得到遵守。
如果您正在或考虑在合规工作中使用人工智能，以下几点您不应忽视。
文件不等于证据
人工智能可以确认证书是否已上传，或安全策略是否存在。但它无法确认经过认证的材料目前是否正在使用，也无法确认安全策略在实际操作中是否得到遵守。
许多合规问题并非源于文件缺失，而是因为书面记录与实际操作不符。
文件能证明合规，但不能证明合规。
数据收集的方式至关重要
在相信人工智能的洞察之前，请先问自己一个简单的问题：这些信息是如何获取的？
这是后来从台式机上传的吗？还是在现场审核期间收集的？是否有时间戳？是否与特定地点和负责人相关联？
在结构化审计过程中实时采集的数据，与事后上传的数据有着本质区别。人工智能只能处理它所接收到的数据。如果输入数据质量差，输出结果也会同样糟糕。
实时证据的重要性与日俱增，而非减弱
编辑文档、重复使用照片或生成精美的报告，现在比以往任何时候都更轻松。
这使得实时照片和视频记录变得尤为重要。当证据在现场、在审核过程中被采集，并直接与具体的检查点关联时，您便在发现的问题与实际情况之间建立了明确的联系。
如果后续使用人工智能来分析结果，它将基于经过验证的观测数据，而非经过筛选的上传内容。
人的判断依然很重要
人工智能擅长识别模式并指出不一致之处。它能告诉你哪些情况看起来不寻常。
它无法察觉回答中的犹豫。它无法注意到清单之外的行为。它无法根据现场情况提出后续问题。
合规决策往往取决于具体情况。审计人员必须始终对判断结果负责。人工智能应作为其工作的辅助，而非替代。
自我报告的数据存在局限性
许多基于人工智能的系统在很大程度上依赖于供应商的自我评估和上传的文件。
这些信息很有用。但它们终究是供应商自行提供的。供应商可能会误解要求，或者将自身运营情况描绘得尽善尽美。
如果没有结构化的审计和必要的现场证据，人工智能只不过是更高效地处理了自我申报的数据。效率并不等同于可靠性。
你能为它辩护吗？
归根结底，对合规体系的真正考验很简单：你能为它辩护吗？
如果被问及，你能清楚地说明检查了什么、何时进行的、由谁执行的，以及有哪些证据支持该结论吗？
AI生成的摘要确实很有帮助。但合规体系的强项在于其底层的审计轨迹以及所收集证据的质量。
简而言之
利用人工智能掌握全局、确定风险优先级并减少人工操作。
但应以结构化的审计、实时记录和明确的责任归属为基础来构建合规体系。让您的数字系统扎根于现实世界。
人工智能可以加强合规管理，但无法取代对实际情况的亲眼观察。
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Qarma 您开展结构化的数字审核，收集带时间戳的照片和视频证据，统一各供应商的审核与评估标准，并建立清晰且具有法律效力的审核记录。
如果你在使用人工智能，请确保你的基础扎实。
