在数字化和智能化快速地发展的今天，人工智能（AI）不仅在技术创新的前沿席卷多个行业，还在公司治理中扮演着逐渐重要的角色。日前，陈景善教授在《比较法研究》中发表文章，探讨了人工智能如何有效赋能公司风险治理，并提出了规范化的进路。该研究不仅揭示了AI在风险管理中的应用优势，还呼吁对其可信性和合规性的深入思考。

　　提到公司风险治理，第一步是要明确其重要性。根据《中华人民共和国公司法》第177条，国家出资公司应当建立健全内部监督管理和风险控制制度，这为AI技术在公司风险治理中的应用提供了法律基础。人工智能通过其迅速的数据处理能力、预测分析和决策支持功能，大幅度提高了公司在风控方面的效率，真正的完成了智能化风险管理。

　　AI的风控应用大多数表现在几个维度。首先是风险审查的效率性。传统的审查过程往往需要耗费大量时间和精力，而AI技术可以通过自动化工具进行快速全面的审核，减少人力成本，提高准确性。例如，风险审查过程中的自然语言处理（NLP）技术，能迅速分析合同和报告，识别不合规条款和潜在风险极大的提升了企业反应时效。

　　其次，AI增强了公司风险监测的集成性。AI技术的实时数据处理能力使得风险监测变得更加动态和持续。企业通过部署AI驱动的监测系统，能够实时捕捉和分析信息传递中的异常，及时有效地发现潜在的治理风险。这种系统的高度集成表现为将内部记录、监测结果和风险评估信息整合实现数据的集中管理。

　　在风险信息更新的及时性方面，AI同样发挥了无法替代的角色。风险管理决策常常要快速反应市场环境的变化，人工智能的动态风险评估模型可以依据实时数据自动更新和调整判断标准，确保企业始终遵循最新的风控要求。例如，在金融领域，AI能够实时监控交易数据，识别并阻止潜在的洗钱行为，极大提升了金融风险管理的有效性。

　　然而，AI在公司风险治理中的应用不仅带来了效率和便利，同时也伴随了一系列挑战和潜在风险。机器学习算法的复杂性和不透明性，可能会引起决策的缺乏可解释性，从而削弱风险治理的可信度。对此，陈景善教授提出了确保AI系统可控可信的必要性，强调法律规范在其中的及其重要的作用。法律和技术的双向互动，有助于建立高效的风控体系。

　　陈景善教授建议，通过激活任意性规范的接口功能，以及实施灵活的弹性规范和预见性规范，推动AI在公司风险治理中的应用始终能与时俱进。任意性规范允许企业根据真实的情况选择最适合的风险管理方案，而弹性规范和预见性规范则确保法规能够及时响应技术发展的需要和市场环境的变化。此外，增强董事的监督与说明义务，将有效提升AI系统在风险治理中的实际应用效果。

　　综合来看，AI在公司风险治理中的发展前途广阔，但如何有效整合技术与法律、规范与实务，是企业在提升风险治理能力时必须面对的问题。企业在引入AI技术时，应注意其合规性和适应性，真正将其作为风险管理的辅助而非主导工具。

　　与此同时，面对人工智能技术的加快速度进行发展，企业也应积极探索更多智能化工具的应用，例如简单AI，这一创新型产品可以帮助企业更好地进行信息管理与风险评估，通过AI技术的自主学习与动态调整，为风险治理带来新的机遇。总之，推动AI在公司风险治理中的落地应用，是提升企业竞争力与抵御风险的必由之路。返回搜狐，查看更加多