数据血缘：为AI智能体企业筑牢安全防线
智能体正改变企业运作方式，但多智能体间的数据流转也带来安全风险。当AI智能体从受限系统、内部通信和存档资料中提取数据，并在无人监督下转交下游智能体时，错误与泄露可能层层放大。数据血缘通过追踪数据从源头到使用的全过程，为智能体企业提供可审计、
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智能体分析崛起，洞察质量成企业AI新考题
生成式AI让企业分析走向全员可用，而智能体AI更进一步，能自动执行完整工作流并依据洞察采取行动。但MIT Technology Review指出，智能体当前生成的洞察质量仍不稳定：数据上下文缺失、推理过程不可追溯、评估标准模糊。本文梳理从生
企业AI为何失灵？缺失的上下文才是关键
当企业同时运行AI客服、对话助手、流程自动化等多套系统时，单点工具再先进，也可能给出错误、混乱或脱离业务实际的答案。MIT Technology Review Insights指出，真正的差距不在模型能力，而在于企业是否构建了可被AI调用的
AI隐藏存储账单：推理之后留下了什么
当企业谈论AI成本时，焦点往往在GPU、功耗和芯片供应，却容易忽略推理之后的存储账单。每天数十亿次提示、图像和视频生成的后端数据，需要留存、索引、检索与合规管理。本文解析AI隐藏存储成本的来源、为何被低估，以及企业如何建立可观测、可分层、可
AI代理处理敏感数据风险新分类法发布
MLCommons AI Risk & Reliability工作组发布Agent Privacy Risk Taxonomy v0.1，系统梳理AI代理在处理个人数据时的五大隐私风险领域。该分类法聚焦数据摄取与处理、聚合使用与共享、跨代理
联合国携谷歌重塑全球数据，为AI代理铺路
在联合国儿童基金会测试发现顶尖AI模型难以准确检索全球发展数据后，联合国转向谷歌，对其庞大的全球数据进行结构化改造，使其适配AI代理。这一合作旨在打破数据壁垒，让AI能实时、精准地调用权威发展统计，为政策制定和人道救援提供可靠智能支持。
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随着企业赋予AI代理更多自主权，未经授权的操作风险成为架构审查的核心。当代理试图执行从未被授权的操作时，什么才能真正阻止它？答案在于数据层。本文探讨为何治理必须下沉到数据层，以及如何通过数据策略、实时审计等手段守住责任边界。
用可信数据扩展AI智能体：企业落地的关键基石
企业领袖已确信智能体AI时代到来，然而许多组织在部署智能体时遭遇回报不及预期的困境。MIT Technology Review Insights指出，基础设施与数据质量不足是核心障碍。AI智能体的价值高度依赖于可信、可追溯且治理完善的数据基
Xebia：AI代理成败取决于数据基础
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为AI重构数据根基：企业面临的真正挑战
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保险业拥抱AI：数据治理先行方能高效落地
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自2025年3月起，美国卫生与公众服务部（HHS）开始使用Palantir和初创公司Credal AI的工具，对资助申请进行审查，旨在剔除那些被视为支持‘DEI’（多样性、公平与包容）或‘性别意识形态’的内容。这一举措引发了关于AI在政府决