当前位置: 首页 > news >正文

Diligent在Elevate 2026大会上推出AI董事及智能代理GRC团队

Diligent代理式人工智能强化董事会监督职能,并彻底改变了GRC团队工作方式——既减少了人工操作和对外部顾问的依赖,又加强了对敏感工作流的管控,同时使领导层能够做出更快、更具说服力的决策

Diligent是治理、风险与合规 (GRC)SaaS解决方案领域的人工智能领先企业。该公司今天发布了全新一代自主人工智能代理,其中包括专为董事设计的安全人工智能助手——AI董事,以及嵌入Diligent One平台的协同代理网络。通过单一指挥中心即可访问这些代理,它们能够实现治理、风险、合规及第三方管理领域多步骤工作流程的自动化,使组织无需增加人员编制,即可获得相当于“GRC经理”的工作成效。

“人工智能能为积极采用它的团队注入强劲动力,董事会也不例外。” Diligent总裁兼首席执行官Brian Stafford表示,“借助AI董事以及贯穿Diligent One平台的自主代理网络,我们为高管层和GRC负责人提供了一支安全、受管控的数字化团队。这支团队能够比传统治理机制更快地感知风险,确保每个步骤均可追溯,使其能够专注于只有他们才能做出的判断。”

Diligent的自主代理网络使从业人员和领导者能够调度针对特定角色的代理,这些代理能够自主规划、执行和审核贯穿治理、风险、合规与审计领域的端到端工作流,且每项决策均需经人工判断批准。其底层采用的互联数据与协作模型确保一切保持同步——从风险登记和实体记录到企业资源规划及人力资源系统,从而使更新信息无需人工重复处理即可直接传递至董事会。

AI董事:董事会中的数字同事

依托Diligent 30多年的治理经验以及覆盖超过2.5万家组织的全球客户群,AI董事发挥董事安全人工智能助手的作用,能够即时调取董事会材料、行业新闻、公开研究报告及其他可信来源的信息,并按需提供专家见解。

  • 加强董事会监督职能及提升其专业能力:为企业董事提供针对其组织的定制化指导,涵盖人工智能、网络安全、风险管理、审计等领域——这些指导基于企业自身的资料、行业趋势及同行基准,并在企业级安全与信息共享管控框架内进行。
  • 让董事会从被动应对转变为准备就绪:即时调取相关董事会信息及深入的市场背景,帮助董事在步入会场之前就对各种情景及其影响进行深入分析。
  • 担任董事会助理:通过参加董事会、委员会及领导层会议,负责记录会议纪要、分配待办事项,并主动跟进各项任务,以确保在下一次会议前做好充分准备。

子公司治理代理:大规模管理子公司董事会资料和高管任命

子公司治理智能代理通过自动化处理子公司董事会运作及高管任命的流程,帮助法务和治理团队大规模高效管理复杂实体架构。

  • 实现子公司治理的大规模自动化:通过为数十家乃至数百家实体和不同司法管辖区准备董事会材料、会议纪要、审批文件及申报材料,确保治理的一致性和可审计性。
  • 将董事和高管的任命变更整合为一个审核环节,而非单纯的数据录入任务,从而触发通知、确定所需申报文件,并确保董事会及委员会的组成始终保持最新且符合规定。
  • 持续监控并识别合规差距:发现缺失环节、过时内容以及特定管辖区的具体要求,并在法规、事件或跨实体变更发生时,批量提出相应的修改建议。

企业风险治理代理:从后知后觉转为提前预警

企业风险治理智能代理通过自动化企业风险的识别、评估和报告流程,帮助组织从被动报告转变为主动风险管理。

  • 将原始风险信号转化为可供董事会参考的洞察以及符合美国证券交易委员会(SEC)要求的披露信息,强调随一段时期内的关键趋势和变化。该解决方案融合了Moody风险基准数据,融入了同行和市场背景,从而构建了无缝流程,涵盖从风险识别到形成具有说服力且符合披露要求的报告。
  • 实现企业风险工作流的自动化:通过将董事会材料和新出现的信号转化为集中式风险登记册中的结构化风险项目,智能推荐负责人并通过自动化评估收集反馈,同时确保风险团队保持掌控权,并且没有行政负担。
  • 降低风险并缩短披露周期:用简化且可审计的工作流程取代人工协调和审核,确保高管、董事会和法律顾问能够确信每项披露信息均准确无误、及时到位,并已准备好提交。

借助自主智能代理,组织能够牢牢掌控决策权。每个智能代理的行动和建议都会被记录并可追溯,审批流程将生成符合既定治理标准的可审计记录。负责人可为智能代理的活动设定明确的边界,以简单语言审查输出结果,并决定接受、修改或拒绝的内容。

Diligent将在面向治理、风险、合规与审计专业人士的年度旗舰会议Elevate 2026上展示了其代理式人工智能,预计将于今年秋季正式面向公众推出。

客户可在此处申请提前体验“AI董事”功能,并在此处申请体验自主代理功能,从而有机会在实际应用场景中试用这些功能,并助力塑造下一阶段由人工智能驱动的智能GRC。

关于Diligent

Diligent是治理、风险与合规(GRC)SaaS解决方案领域的人工智能领先企业,已帮助超过100万名用户和70万名董事会成员厘清风险、提升治理水平。Diligent One平台为从业人员、高管层和董事会提供其整个GRC实践的整合视图,帮助他们更有效地管理风险、增强韧性,并更快地做出更明智的决策。

http://www.jsqmd.com/news/696672/

相关文章:

  • 告别传感器毛刺!手把手教你用C++/C实现滑动窗口滤波(附完整代码)
  • 论文AI率太高怎么办实测解法:多方案横评,降重鸟稳居第一
  • Rust的闭包捕获
  • HARDBOILED IR:面向张量计算的编译器优化设计
  • Qwen3.5-2B应用场景:政府公文OCR识别+政策要点提炼+口语化解读
  • 3DMAX新手必看:免费插件ForestPackLite快速上手,5分钟搞定场景绿化
  • Airweave:声明式AI数据编织框架的设计与实战
  • AI与机器学习:概念差异与技术应用解析
  • BrainScaleS-2神经形态计算系统架构与FPGA互连设计
  • 推荐系统对抗策略:打破信息茧房的技术实践
  • Win11新电脑到手必做:手把手教你开启BitLocker加密,保护个人数据安全
  • Spark 2.0 开源之后:三维重建的技术终局,已经定了!
  • 三格 SG-CORE 系列工业总线核心板,嵌入式协议转换一步到位
  • Thoth:为Shell脚本与GitHub Actions注入OpenTelemetry可观测性
  • 告别软路由折腾?用零刻EQ12 N100和ESXi 8.0玩转网卡直通,实测iKuai+OpenWrt双路由性能与稳定性
  • 京东api:通过商品ID获取商品详情数据教程
  • [电池SOH估算案例3]: 使用长短时记忆神经网络LSTM来实现锂电池SOH估计的算法学习案例...
  • Nintendo Switch游戏卡带数据提取完全指南:nxdumptool终极手册
  • 抓完知乎热榜和Amazon销量榜 Bright Data MCP深度实测
  • Theano深度学习库:核心原理与优化实践
  • LFM2.5-1.2B-Instruct开源镜像教程:HuggingFace模型本地化部署实践
  • Python的__new__方法在元类中实现单例模式与线程安全在多线程环境
  • 告别理论计算:用LTspice快速验证你的PI/PID补偿器参数设计
  • 如何用Python实现剪映自动化:深入解析JianYingApi的技术架构与实战应用
  • Transformer模型训练与验证损失曲线绘制实战
  • Pandas数据预处理实战:从清洗到特征工程
  • 如何用XUnity Auto Translator轻松实现Unity游戏多语言实时翻译
  • 依威无纺布深耕环保包装获多项国际认证
  • Qwen3.5-2B多模态效果惊艳:OCR识别精度与图表理解准确率实测报告
  • 从SGD到Adam:你的模型训练还在‘抽风’吗?聊聊优化器选择与超参数调优的那些坑