受监管行业AI应用的三大关键转变

受监管行业的企业在过去一年中严格评估了AI能力，进行了概念验证，并从市场噪音中识别出了真正的价值。通过系统化的测试和衡量，这些企业确定了AI在满足严格合规标准的同时能够产生可衡量成果的具体应用场景。

今年标志着向大规模AI实施的决定性转变，这将从根本上改变这些行业的运营方式和服务模式。银行、医疗、能源和其他合规要求严格的行业已经制定了经过验证的策略和成熟的框架，为AI在受监管环境中最具变革性的时期奠定了基础。

三大主要发展将描绘这一演进：加速遗留系统现代化、预测性安全运营以及业务职能开发能力的扩展。这些进步创造了协同效应，在整个组织运营中放大回报。

加速遗留系统现代化

长期存在的技术债务历来制约着受监管行业的组织发展。AI现在使系统化现代化成为可能，同时保持对合规标准的遵循。

过时的IT系统和代码每年耗费组织数亿美元的维护和运营成本。然而，淘汰这些系统所需的流程，包括代码重构，既耗时又传统上无法规模化。这正是AI能够使长期现代化目标变得可实现的地方。

这些平台将遗留语言转换为现代代码库，同时保持业务逻辑。先进的AI模型自动识别安全漏洞，验证法规合规性，并在整个转换过程中生成全面的审计跟踪。

借助AI，系统现代化周期将从数年压缩至数个季度。早期采用者展示了遗留系统更新的10倍加速，将大量资源从维护重新分配到战略创新，同时满足监管监督要求。

像CACI这样的政府承包商已经展示了这种转变，通过收购积累的七个不同开发工具链整合为单一标准化环境。这种现代化将管理开销减少了90%，同时使其开发团队能够在一年多的时间内从110名用户扩展到近2000名用户，并在近200个活跃项目中保持联邦合规要求。

预测性安全运营

受监管行业的网络安全发展将从事件响应转向通过AI驱动的防御系统进行预测性威胁预防。

先进的AI监控平台持续分析行为模式、网络异常和威胁情报，以在潜在漏洞实际发生之前识别它们。这种方法对于管理敏感数据、进行金融交易和运营关键基础设施的行业至关重要，这些行业对安全故障的监管处罚非常严重。

对手越来越多地部署AI增强的攻击向量，超越了传统的安全响应能力。没有智能防御能力的组织将被利用监管合规漏洞和系统漏洞的复杂威胁所压倒。

实施预测性安全框架的组织实现了更低的事件率和更快的威胁中和，为风险管理和法规合规建立了新的行业基准。

扩展的开发能力

AI平台正在将软件创建扩展到IT部门之外，使领域专家能够在维护监管标准的同时构建应用程序。

风险管理者、合规专家和业务分析师现在可以在没有传统编程专业知识的情况下构建工作流自动化和应用程序。这种能力通过直接利用主题知识来成倍增加开发能力，消除了业务需求和技术实现之间的传统转换障碍。

人类创造力指导解决方案设计，而AI管理编码复杂性和合规验证。行业研究表明，89%的高管预计智能体AI将在三年内成为软件开发的标准做法。

协同效应与整合

将人机协作整合到现代化、网络安全和开发中的组织将建立高绩效团队。这种结合创造了人类或AI都无法独立实现的能力。

成功需要将这三种能力视为协调推进的综合投资。每种能力都会加强和加速其他能力，在保持严格治理和监管标准的同时更快地交付安全、合规的解决方案。

在所有三个领域都领先实施的组织将建立行业标准，并证明即使在定义这些关键行业的严格监管框架内，有意义的转型时间表也可以压缩到几个季度而不是几年。

Q&A

Q1：AI如何帮助受监管行业实现遗留系统现代化？

A：AI平台能够将遗留语言转换为现代代码库，同时保持业务逻辑完整性。先进的AI模型自动识别安全漏洞，验证法规合规性，并在整个转换过程中生成全面的审计跟踪。这使得系统现代化周期从数年压缩至数个季度，早期采用者实现了10倍的加速。

Q2：预测性安全运营比传统安全响应有什么优势？

A：预测性安全运营通过AI监控平台持续分析行为模式、网络异常和威胁情报，能够在潜在漏洞实际发生之前识别威胁。这种方法对于管理敏感数据和关键基础设施的受监管行业至关重要，能够实现更低的事件率和更快的威胁中和，建立新的风险管理基准。

Q3：普通业务人员如何利用AI进行软件开发？

A：AI平台使风险管理者、合规专家和业务分析师能够在没有传统编程知识的情况下构建工作流自动化和应用程序。人类创造力指导解决方案设计，AI负责管理编码复杂性和合规验证，直接利用领域专家的主题知识，消除业务需求和技术实现之间的转换障碍。