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为AI重构数据根基：企业面临的真正挑战

人工智能正成为企业议程的核心，但许多企业发现，实现有意义AI应用的最大障碍是数据基础设施的现状。消费级AI工具以速度和易用性令人惊叹，而企业领导者则意识到，大规模部署AI需要的不是炫酷技术，而是数据整合、治理与可扩展性的根本性重构。本文基于

当前AI安全讨论多聚焦于模型训练与监控，但随着系统日益自治，焦点正转向其依赖的数据。若数据碎片化、过时或缺乏监督，AI行为将更难预测。本文探讨数据治理在自治AI中的核心作用，分析行业背景、潜在风险及解决方案，强调高质量数据是实现可靠自治系统

Autorek公司发布报告《Insurance Operations & Financial Transformation 2026》，揭示保险行业内部运营流程的拖累问题，不仅影响整体效率，还阻碍AI有效实施。报告指出，数据孤岛、低质量数据

在AI竞赛中，企业正加速部署代理式AI作为副驾驶、助手和自主任务执行者。2025年底，近三分之二的公司在实验AI代理，88%的企业至少在一个业务职能中使用AI，较2024年的78%大幅上升。然而，要实现AI代理的最大价值，企业必须构建强大数

Rackspace近期博客剖析AI运营常见瓶颈：数据混乱、所有权不明、治理缺失及生产模型高成本。通过服务交付、安全运维与云现代化视角，提供实用洞见。该文帮助企业优化AI落地，助力从实验到生产的平稳过渡，揭示云服务商在AI生态中的关键作用。（

在2026 AI博览会与大数据博览会、智能化自动化大会首日，AI作为数字同事的概念主导议程，而技术环节聚焦实现其的基础设施。展会上，从被动自动化向‘代理型’系统的演进成为焦点。这些代理型AI系统能自主决策行动，但前提是企业具备强大治理框架和

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