董事会人工智能治理指南

董事会如何利用人工智能做出更优决策 内容 人工智能加速了许多准备工作，但它无法覆盖交易撮合的最后一步。这正是人类必须介入的地方。 引言 董事会正以前所未有的频率和数量遇到AI生成的分析。尽职调查摘要、风险评估、市场情报和情景建模现在到达的速度比董事会历史上需要处理的速度更快。用于基于这些洞察采取行动的治理基础设施仍在逐步完善中。 问题已不再是AI是否会影响董事会决策。在许多情况下，顾问、高管和交易团队已经开始使用它来塑造提交至董事会的分析。 挑战在于董事会是否具备以下结构： 审讯AI生成的分析基于此做出有理有据的决策并以经得起审视的方式记录这些决策 人工智能正在改变交易过程，但董事会仍掌控最终结果。数据显示，人工智能辅助的决策现已成为基本预期，然而人类判断仍掌握着决定性时刻。随着人工智能嵌入董事会的报告、分析和建议中，董事会必须要求确保准确性、安全性、可靠性和清晰的来源。成功的关键在于，将人工智能驱动的智能与严格的治理和高质量的决策相结合。 本指南探讨了治理专业人士如何弥合这一差距：为董事会就人工智能做出决策做准备，在会议中有效管理董事会，并建立可重复的流程，将人工智能治理从临时做法转变为嵌入式实践。 第一章 人工智能如何改变董事会决策 蓝焰AI总经理拉杰·巴赫鲁表示：“在你在某个领域投资数亿乃至数十亿美元时，我甚至要说，不将你的观点拿给大型语言模型（LLMs）过目是疏忽的。”他说：“是的，你可能是世界上最聪明的人。” 分析的速度快于治理的步伐。 人工智能的分析速度正加速，而治理的适应速度却相对滞后。 顾问团队和交易团队现已利用人工智能整合尽职调查结果、模拟情景以及揭示风险。当分析报告呈报董事会时，其可能已历经多轮处理，董事们难以轻易解读。其输出结果看似权威，但其背后的假设往往更难被察觉。 更多洞见正以更快的速度抵达董事会。 在那个空间里，但你会总是上网搜索新的领域或新公司，比如。而且这搜索的时间要乘以一千倍。 假设可能更难察觉。 根据Datasite与《金融时报·经纬度》联合发布的《新交易团队：1000名交易员揭示AI驱动并购新趋势》报告，62%的交易员认为，在复杂的交易中单纯依赖人类决策现已站不住脚，而43%的人表示，在特定情况下AI已做出比人类更好的决策。 监督必须与人工智能共同发展。 人工智能不再是可选项。但它并非自我治理。 最佳实践 这带来了一个特定的治理挑战。董事会正越来越多地被要求基于他们可能并不具备充分能力进行质询的分析来做具有重大影响的决定。随着人工智能的采用加速，分析的产生方式与董事会对其进行治理方式之间的差距正在扩大。 1.开展审计：目前您的董事会材料中已有哪些内容是AI生成或AI辅助生成的？识别它是治理该内容的第一步。 其实际意义在于，治理专业人士不能再将人工智能视为发生在业务其他环节、偶尔出现在董事会讨论中的事情。它正日益嵌入董事会赖以运作的资料和流程中，因此，董事会必须不择手段地提升技能，以有效治理这些变革。弥合这一差距，既是治理挑战，也是技术挑战。 2.明确期望 当使用人工智能准备决策材料时，董事应该了解什么？ 现在就达成共识比事后在压力下创建要容易。 3.将人工智能纳入议程 人工智能如何影响董事会决策流程？将人工智能视为治理问题而非技术问题，通常能促成更富有成效的董事会讨论。 27% 仍在交易商中不要使用人工智能董事会汇报以及治理 第二章 准备用于审问AI生成的分析报告 更好的AI决策始于更好的准备 董事会文件包里都包含哪些内容，以及如何 在董事会材料中，应明确标示AI生成的内容。其目的并非制造担忧，而是为董事提供必要的背景信息，以便他们评估所见内容。 董事会无法审视他们不理解的事物 收到收购材料、整合建议或风险报告的董事会，实际上都在接收以人工智能（AI）为形态的分析，无论是否被如此标明。因此，材料如何呈现、董事提前收到什么内容，以及议程如何安排，都会影响董事会能否有意义地挑战人工智能生成的分析，还是仅仅接受其呈现的结论。 披露人工智能的使用方式提前向导演提供背景信息构建有意义的挑战所需时间 在人工智能已被使用的情况下，材料应标明： 源数据关键假设重大局限性置信度较低的区域 特别是在交易场景中，这种透明度使得分析更容易受到质疑，也更不可能被表面接受。 会前准备导演 当AI承担负载时，如何构建议程 最佳实践 董事们不应在董事会会议室里首次遇到由人工智能生成的分析材料。一份简短的预习，解释其方法论、假设以及不确定性领域，能让董事们带着经过深思熟虑的问题参会，而非临时反应式的问题。 当一个决策高度依赖人工智能生成的分析时，议程设计就至关重要。 1.统一AI标签规范 采用简单、一致的命名规则。目标是透明，而非官僚主义。 一个简单的原则 prevails：先呈现分析，再提出建议。这为董事们提供了在受到预期结果影响之前分析假设的机会。在快速变化的交易中，这一原则变得更加重要。 2.创建预读模板 当AI提供董事会决策信息时，提供一份一页纸的摘要，涵盖其目的、数据来源、发现结果及局限性。 对于重大决策，公司秘书与主席之间的简报有助于建立： 如何引入AI生成的分析预期将面临挑战的地方如何处理不确定性或异议 3.建立决策检查清单 当人工智能对重大决策至关重要时，务必确保主席得到简要说明、董事们已做好准备，并在议程中纳入充分的审查环节。 会前准备有助于提升会议开始前的讨论质量。 4.尽早明确人工智能的角色。与交易团队合作，了解人工智能在尽职调查中已被应用何处。尽早了解情况有助于更便捷地进行恰当的评估和管理。 第三章 人工智能辅助决策的治理 人类问责 主席的角色 当人工智能生成的分析对重大决策至关重要时，会议需要足够的结构，以确保董事会确实在做决定，而不仅仅是表示赞同。 人工智能或许可以辅助决策，但绝不应拥有决策权。而在受访的交易撮合者中，当在交易中使用人工智能时，准确性是最重要的属性，其重要性高于安全性、可靠性和速度。 人工智能可以提供决策参考，但不能拥有决策权。 严格检验假设鼓励挑战和异议 主席设定了人们对AI生成分析接受的方式基调。 各委员会应采用相同标准。人工智能生成的分析应予以核实和质疑，问责制仍应明确由委员会自身承担。 简单的提示可以创造更具生产性的挑战： 保持问责制可见 这项分析基于哪些假设？如果它错了，需要满足哪些条件？什么样的证据会指向不同的结论？ 会议室所使用的措辞至关重要。接受人工智能生成建议的董事会与审查人工智能生成分析并得出自身结论的董事会之间存在显著差异。会议纪要和决策记录应当反映后者，而会议的进行也应当使其成为现实。董事会做决定。人工智能提供信息。 这些问题有助于董事会超越接受结论，转向检验结论。 处理异议与不确定性 最佳实践 并非所有董事会都会仅凭人工智能生成的分析就做出决策，这种情况是一个合法的结果。如果董事对分析的来源不满意，如果其假设受到质疑，或者如果董事会希望在继续进行之前获得独立的专家审查，那会怎样？ 1.规范挑战性问题模型有哪些数据不可用？一套核心问题有助于董事会持续有效地测试人工智能生成的分析结果。 治理专业人士应在需要之前建立明确的升级路径，包括： 独立专家审查 请求补充分析 情况允许延迟决策 2.建立升级协议 在什么情况下应寻求独立审查？明确的升级路径可降低决策在悬而未决的不确定性中推进的风险。 一个拥有清晰决策暂停流程的董事会，不太可能继续处理未解决的担忧。 3.赋予公司秘书权力 该问题是否已得到充分审视？赋予公司秘书明确的授权，在讨论未能体现决策重要性时，可以提出质疑。 71% 在使用人工智能进行交易时，应将准确性视为最重要的属性，其优先级高于安全性、可靠性与速度。 第四章 创建一份经得起审视的决策记录 一份AI辅助决策记录应记录AI所起的作用、已识别的局限性，以及董事会如何得出结论。其目的是证明经过深思熟虑的判断，而不仅仅是记录结果。 将AI生成的分析视为证据。会议纪要应记录所呈现的内容、董事如何参与其中以及判断是如何做出的。 好的治理记录的是推理过程，而不仅仅是结果。 实践中，这意味着要记录董事们对分析提出疑问之处、承认不确定性的地方，以及董事会结论与人工智能生成的建议相左或对其加以限定之处。如果事后受到审查，仅仅记录决策而不包含这些背景信息，将更难进行辩护。 捕捉人工智能在决策中的作用 文件挑战与裁决 保留支持证据 审计追踪和保留 最佳实践 决策记录的价值取决于其引用材料的可靠性。支持性材料应与决策记录一同保存并保持可访问。维护清晰的审计追踪有助于证明结论是如何得出的以及受到何种质疑。 1.规范会议纪要 制定明确要求，记录基于AI分析所做出的决策。 交易维度 在并购交易中，决策可能在交易完成后很长时间内仍面临审查。能够证明对AI生成的分析进行了积极质询的记录，能提供更有力的良好治理证据。随着AI在交易流程中越来越普遍，董事会如何管理其使用的问题将成为交易后审查中的标准调查方向。 2.创建人工智能会议纪要清单 捕捉所呈现的分析、其局限性、董事会的挑战及其在最终决策中的作用 3.更新文档保存政策 确认人工智能输出、输入及溯源文件得到妥善保存。 24% 据交易员们估计，未来五年内，人工智能的拙劣使用将毁掉数笔高价值交易。 第五章 建立能够持续进行此工作的治理基础设施 董事会层面的AI治理政策 所有权 大多数人工智能治理政策都关注人工智能在商业中的使用方式。很少的政策涉及董事会应如何接收、质疑和基于人工智能生成的分析采取行动。这个差距正变得越来越难以忽视。 人工智能治理终究是一个治理问题，而非技术问题。在许多组织中，公司秘书很适于监督人工智能如何融入董事会决策。 目标是可重复的治理，而非一次性成功。 建立明确的治理标准 董事会层面的政策应明确信息披露、数据来源和文档记录方面的期望。该政策应被视为一个工作框架，随着组织对人工智能的使用而发展演变。 这可能包括维持治理标准、支持董事会成员的准备工作，以及定期审查该框架的运行有效性。 分配所有权和责任 定期审阅和改进 使用看板效果评估 最佳实践 董事会有效性评估可成为评估人工智能治理成熟度的有力工具。除传统衡量标准外，它还有助于董事会了解董事们是否具备评估人工智能驱动分析的能力，以及治理流程是否与时俱进。 1.审查您的AI治理政策，确保其涵盖董事会层面的决策，包括信息披露标准、溯源要求及文件记录期望。 即使是少数针对人工智能的问题，也能形成一个有用的反馈循环，并突出需要改进的领域。 会议基础设施及实践层面 2.定期评估人工智能治理情况 将针对人工智能的问题纳入董事会效能审查，以检验监督、准备和决策标准。 治理基础设施超越了政策。董事会构成、会议管理流程和决策记录实践均会影响董事会如何始终如一地治理人工智能赋能的决策。 3.明确责任归属 定义并记录人工智能治理的责任，确保责任追究在整个组织和执行团队中都能被理解。 当AI生成的分析成为决策的常规组成部分时，这些运营基础与治理框架本身一样重要。 4.建立审查节奏 定期审查人工智能治理政策，并将更新与董事会审查或监管报告周期保持一致。年度审查是一个合理的最低标准。 结论 有效管理人工智能的理事会并未减缓决策速度。它们正在构建能够令其更有信心地行动、恰当地质疑分析，并以能够经受审视的方式记录决策的结构。 问题已不再是AI是否会影响董事会决策。在许多情况下，顾问、高管和交易团队已经开始使用它来塑造提交至董事会的分析。 那些做对这件事的组织，正在早期就打好基础。 建立标准准备董事强化决策记录改进治理流程 在交易中，当速度与审慎并存时，这些能力便成为竞争优势。 同样的原则适用于董事会。人工智能可能会改变分析结果，但问责制仍然属于人类。 要继续对话，请联系Sherpany团队：