回顾风险管理的进化史，我们可以清晰地看到每个时代都有其代表性的“王牌应用”。从大航海时代的股份制公司，到工业时代的泰勒科学管理法和SOP标准，再到信息时代的大数据与信息联通，风险管理一直在不断进化。而如今，在智能时代，AI正在重塑风险管理的范式。

大航海时代：风险管理主要关注物理风险、人身安全及货物安全，信息稀缺且高度依赖船长个人判断。股份制公司的出现，有效分散和转移了风险。

工业时代：人们开始基于教训制定规则，进行风险控制。泰勒的科学管理法和SOP标准的诞生，标志着风险管理进入了标准化阶段。

信息时代：大数据与信息联通成为风险管理的新特点，比如ERM全面风险管理、网络安全监测系统。

智能时代：风险管理正从被动转向主动，从静态转向动态，从企业内部扩展到整个生态价值链。AI的应用，使得风险管理更加高效、精准。

1. AI如何助力风险管理

帮助企业快速试错：在可控范围内进行试错，避免致命错误，确保企业稳健发展。

效率提升与成本优化：短期内通过AI加速调查、合规管理前置等手段提升效率、降低成本；长期则聚焦于需求创新和生态韧性建设。

主动预测与价值创造：从被动应对风险转向主动预测与价值创造，为企业带来新的增长点。

2. 德勤咨询实践分享：AI赋能风险管理

AI加速调查：通过AI技术，某跨国公司成功缩短了舞弊调查时间，提高了调查效率。

AI赋能合规管理前置：某知名企业利用对话式合规评估平台，加快了市场活动的审批效率，减少了人工投入。

AI助力舆情预警：某大型消费类企业通过文本挖掘技术，结合内外部舆情数据，提前发现并解决了潜在的质量问题，提升了品牌信誉。

AI助力出海企业风险防控：利用生成式人工智能实时监控海外供应链生态风险，为企业提供了全球视野下的风险防控方案。

AI在风险管理中的应用并非一帆风顺。组织壁垒、数据基础薄弱、人才瓶颈等问题依然存在。部门间的“数据孤岛”现象普遍，数据质量参差不齐；既懂零售业务又懂AI的复合型人才稀缺。面对这些挑战，我们需要分步分层进行建设，从具体、痛点明显的场景切入，通过试点先行、小步快跑的方式逐步推广AI应用。

在AI时代，风险管理人员需要成为王牌应用的创造者、拥护者而非牺牲者。我们需要掌握技术素养、深化业务理解、提升组织协同能力。德勤通过开设德勤书院、进行内部培训、与外部伙伴合作等方式，不断提升团队的专业能力。同时，我们也鼓励团队成员积极参与AI实验室的项目实践，通过实战辅导提升AI应用能力。

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