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　　■李雯珊

　　当大模型
、智能决策、自动化运营持续渗透上市公司经营全流程
，AI（人工智能）早已不再是单纯的生产工具，而在一定程度上改写了企业决策机制 、权责体系
、风险边界与管理逻辑 。

　　过往公司治理的核心 ，是规范人的行为、厘清组织权责 、管控经营风险
。而AI介入后，算法替代人工完成客户筛选、业务审批
、风险研判、资源调配等核心决策
，治理对象从“人的行为”延伸至“算法逻辑 、数据使用
、智能决策 ”，传统内控规则也因此出现一定盲区。一方面 ，算法“黑箱
”导致决策过程不可追溯、不可解释
，一旦出现决策失误 、合规漏洞
、利益受损，责任难以在管理层、技术团队 、业务部门之间精准界定 ，企业极易陷入合规纠纷与声誉危机；另一方面
，数据滥用
、隐私泄露、版权侵权等风险，具有远超传统经营风险的破坏力 。

　　笔者认为 ，应对AI时代的治理变革
，上市公司不能被动修补漏洞，而是要主动重构治理框架 ，守住三大核心底线
。

　　第一
，将AI合规纳入公司顶层治理，强化董事会监督职责。公司治理的核心 ，始终是把控战略方向 、防范系统性风险 。上市公司要把AI合规提升至董事会决策层面，明确高管对AI应用的风险负责制
，摒弃“技术问题交由技术部门全权负责”的错误认知。针对高风险AI应用，建立专项审查
、全程留痕、定期复盘机制 ，确保董事会对智能技术投入 、风险隐患、合规情况全程可控
，让顶层治理真正覆盖技术应用全链条
。

　　第二，厘清算法权责 ，破解“黑箱 ”治理难题。针对算法决策不透明
、责任难认定的痛点
，上市公司要建立可解释、可追溯 、可问责的算法管理机制，摒弃“只重结果
、不问过程
”的粗放模式 。核心业务、金融审批 、客户管理等关键场景的AI决策 ，必须留存完整数据来源
、模型逻辑、执行记录
，一旦出现风险可快速溯源定责
。同时坚守“人机协同”底线，涉及伦理判断 、重大经营
、客户权益的核心决策 ，绝不能完全交由算法主导
，要牢牢守住最终控制权。

　　第三，筑牢数据安全底线 ，平衡效率与合规边界 。数据是AI运行的基础，也是治理管控的核心
。企业要建立分级分类的数据管控体系
，严格区分核心商业数据、用户敏感数据 、普通业务数据，严禁将涉密信息
、隐私数据随意接入外部AI系统。在技术应用中坚守合法、必要 、最小授权原则 ，杜绝数据滥用与过度采集
，兼顾经营效率与合规底线，避免因短期利益透支企业长期信誉 。

　　在AI时代 ，好的公司治理
，从来不是压制技术创新，而是让技术在规则框架内释放最大价值
。唯有摒弃短视的效率崇拜 ，把治理能力现代化摆在与技术升级同等重要的位置
，兼顾创新、合规
、责任与信任，上市公司才能真正驾驭智能技术 ，实现长期稳健发展。

（文章来源：证券日报）

中国经济网北京6月1日讯重庆银行（300638.SZ）今日收报11.86元
，跌幅1.33% 。

今日，银行板块涨幅为1.66% ，重庆银行股价涨跌幅垫底银行板块42只股票
。

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