为遗留系统选择正确的人工智能集成策略

遗留系统既是你的竞争护城河，也是你的锚。它们对业务至关重要，但很难改变。因此，在大多数情况下，将人工智能融入其中并不简单。

您不能简单地插入人工智能并期望它在您的遗留系统中工作。您需要考虑几个限制。

与此同时，从头开始重建一切并不是一种选择。那么，如何以对您的组织来说安全、实用且可持续的方式集成人工智能？

本文重点介绍适用于遗留环境的集成方法、其背后的权衡，以及如何选择适合您的环境的方法。

为什么将人工智能直接添加到遗留系统中存在风险？

遗留系统通常比看起来更脆弱。它们多年来一直保持稳定，但这种稳定性来自于一种非常具体的平衡。

当您将人工智能引入该环境时，您正在改变数据移动方式、决策制定方式以及系统交互方式。即使很小的变化也会产生意想不到的影响。

脆弱从何而来

在大多数组织中，这些系统位于日常运营的中心：

• 他们处理付款、会计和报告
• 它们依赖于多年来完善的工作流程
• 它们运行在无法完全理解的代码上
• 它们依赖于特定的数据流和计时模式

实际上破坏了什么

因此，更改不会受到限制。

您可以添加 AI 层来自动化工作流程，期望产生局部影响。相反，它会改变数据的时间或改变输入的结构。仅此一点就可能破坏对账或报告等下游流程。

有些失败是立竿见影的。其他人需要时间才能出现。当它们发生时，并不总是很明显是什么导致了它们。

• 一个 API 中的微小延迟会扰乱相关工作流程
• 新的数据流暴露了无人考虑的依赖关系
• AI 输出与现有验证规则冲突
• 问题在影响关键流程之前一直未被注意到

为什么稳定性比智能更重要

一个持续运行的系统比一个更先进但不可预测的系统更有价值。

大多数企业都针对正常运行时间、合规性和稳定收入进行优化。任何将这些人置于危险之中的集成方法都是不值得的。

这就是为什么必须谨慎处理遗留环境中的人工智能集成的原因。稳定是第一位的。情报必须符合这些限制。

人工智能可以在不破坏传统系统的情况下适用于哪些地方

当人工智能围绕现有系统分层而不是直接嵌入其中时，它在遗留环境中效果最佳。

人工智能不是修改核心系统，而是支持决策、协调工作流程或处理特定的边缘情况。

这使您可以添加功能，而不会引入不必要的风险。

1。使用人工智能帮助人们做出更好的决策（人工智能副驾驶）

AI 副驾驶使用只读 API 来分析现有数据并为人类评估提出建议。

Microsoft Copilot 等工具遵循这种方法，连接到 ERP 平台等系统，并在人们已经使用的工具中提供见解。

例如，财务团队可能会使用 AI 根据 ERP 数据标记潜在风险账户，同时将最终决定留给分析师。

一个实际的例子是 Canadian Tire 的内部助手 ChatCTC，它被数千名员工使用，每天在日常任务上节省了大约 30-60 分钟，据报道，运营决策速度提高了 20-30%，而且所有这些都无需修改底层系统。

2。使用系统外的人工智能来管理工作流程

AI代理可以在系统之间进行协调，而无需修改它们。

人工智能不是将逻辑嵌入到 ERP 或 CRM 平台中，而是通过 API 来管理审批、触发操作以及跨系统移动信息。

这类似于 UiPath 等平台如何将人工智能与自动化相结合，或者 Zapier 如何在不改变底层系统的情况下实现跨系统工作流程。

例如，在供应链运营中，人工智能可以跨不同系统协调库存检查、供应商沟通和运输更新。

收益来自于减少人工协调，而不是来自于改变系统本身。

3。仅在出现问题时才使用人工智能（异常处理）

与其将人工智能嵌入到日常操作中，不如在出现故障或速度减慢时使用它。

人工智能可以监控系统、检测异常并发现问题供人工审查，而不会干扰正常的工作流程。

这就是人工智能在欺诈检测中的常用方式，系统监控交易并标记异常活动。 IBM 在其欺诈检测系统中概述了这种方法。

日常运营照常进行，人工智能仅在需要时介入。

4。使用人工智能在不改变系统的情况下改进数据

AI 可以在单独的管道中预处理遗留数据，而无需写回核心系统。

这包括清理重复项、对记录进行分类和生成摘要。处理后的数据随后用于分析工具或仪表板，而原始系统保持不变。

像 Databricks 这样的平台通过现代数据管道支持这一点，允许团队从遗留数据中提取价值，而无需修改源系统。

例如，拥有多年历史数据的零售商可以在不改变原有 ERP 系统的情况下生成趋势洞察以进行预测。

企业应注意哪些人工智能集成方法？

企业应注意消除敏感工作流程中的人为监督，同时赋予人工智能对核心系统的写入权限。

另一个需要注意的方面是在人工智能得到验证之前替换基于规则的流程。

每种方法都存在数据损坏、不可预测的故障和合规风险的风险，这些结果难以逆转，而且在企业规模上修复成本高昂。

1。让AI直接写入核心系统

授予 AI 对生产数据库或 ERP 系统的写入权限是企业可以做出的风险最高的集成决策之一。 

主要危险包括：

• 大规模错误传播： 错误分类的条目或错误的自动更新可能会在问题被发现之前通过互连系统传播不良数据
• 合规风险： 在受到严格监管的领域，数据完整性是审计要求的问题，而不是偏好的问题
• 有限回滚： 对核心数据集的更改通常很难干净地回滚，尤其是当更改的数据已被后续进程消耗时

人工智能应该逐渐获得写入权限，从孤立的、低风险的环境开始，对每个操作进行完整的日志记录和强制人工签字。

2。过早取代基于规则的流程

确定性的、基于规则的系统在设计上是可预测的，它们会以已知的方式失败并且易于审计。

用人工智能过早地取代它们会带来：

• 概率性失败： 难以重现、追踪并向监管机构或董事会解释的错误
• 治理差距： AI 模型需要大多数企业尚未构建的验证基础设施
• 边缘情况失明： 在生产中出现问题之前，人工智能对异常值的性能通常未经测试

正确的顺序是首先进行增强，在做出任何替换决策之前与现有规则并行运行人工智能以验证性能。

3。消除敏感工作流程中的人工检查

自动化偏差是一种有据可查的风险：当人类被排除在工作流程之外时，遵从人工智能输出的倾向就会增加，即使这些输出是错误的。 

在敏感工作流程中，这会创建：

• 错误风险增加： 特别是在信用决策、欺诈升级、分类或员工行为中
• 责任： 取消人工检查点可能会产生新的责任，使企业面临法律和声誉风险
• 监管风险： 许多框架在高风险的自动化决策中需要人工监督

人类的监督并不是低效的。在敏感过程中，它是控制机制。人工智能应该在这些工作流程中告知并加速人类判断，而不是取代它。

如何为您的设置选择正确的 AI 集成方法

选择合适的人工智能集成模型绝不能是通用的，也不能选择最流行、最先进的。更重要的是理解它并使其与您的系统和团队可以支持的内容保持一致。

选择 AI 集成模型之前要考虑的事项

在采取某种方法之前，请从四个维度评估您的环境：

• 系统年龄和灵活性： 当涉及到您的核心系统时，它们是否允许只读 API？如果没有中间件解决方案，它们是否僵化且不易连接？
• 数据质量： 您现有数据的质量是否足以让人工智能系统根据其做出决策，还是需要先进行丰富？
• 监管风险： 您的流程是否属于需要一定程度的可审核性和/或人员参与要求的监管范围？
• 组织准备情况： 您的组织是否具备采用人工智能输出所需的变革管理能力？

答案决定了你可行的起点，而不是你的野心。

系统限制→最安全的人工智能方法

使用此表作为快速参考，将您当前的系统限制与可用的风险最低的 AI 方法相匹配。

系统限制 最安全的人工智能方法 无 API 访问/完全封闭的系统 隔离管道中的数据丰富 只读 API 可用 AI 副驾驶员提供决策支持 具有手动切换的多系统工作流程 通过外部 AI 代理进行工作流程编排 频繁失败或异常严重的流程 异常处理和异常检测 干净的数据、经过验证的 AI 模型、低监管风险 具有完整审计日志记录的选择性写入访问

如何从小处开始并稍后扩展

最可靠的扩展路径遵循爬行-行走-运行的顺序：

• 从观察开始： 以只读或监控模式部署AI；没有操作，没有写入，没有工作流程更改
• 提出建议： 向人类决策者提出人工智能建议；衡量接受率和错误率
• 自动化低风险操作： 允许人工智能仅在明确定义、低风险、易于逆转的场景中自主行动
• 逐步扩大范围： 使用每个阶段的绩效数据来证明下一阶段的合理性并降低风险
• 在扩展之前规范治理： 在扩大人工智能的范围之前，审计追踪、回滚机制和监督机制必须到位

在启动下一阶段之前，上述每个阶段都应该产生具体的证据。跳过这些阶段中的任何一个都是企业级人工智能项目中最昂贵的错误发生的地方。

真实企业中“良好”的人工智能集成是什么样的

如果人工智能与现有系统一起工作或围绕现有系统工作而不取代它们，就可以实现与人工智能的良好集成。人工智能按照关于它可以和不能交互的规则运行，并且人们始终了解需要干预的场景。而且，流程先被清理，然后AI让它更快，这是次要效果。

三大支柱相辅相成，顺序很重要。

• 系统第一。

良好的人工智能集成将现有基础设施视为不可移动的。 ERP、CRM、遗留数据仓库，这些都没有改变。

人工智能层读取它们、解释并路由。无需重新构建平台，这就是为什么最成功的企业部署会在几个月而不是几年内完成。

• 第二条规则。

在部署任何东西之前，必须有人准确地写下允许人工智能做什么，不是作为惯例或文化规范，而是作为书面政策。

“可以总结”和“无法批准”是不同的风险类别，需要在治理文档、审计日志和供应商合同中以这种方式对待。

• 人类循环第三。

目标不是人类批准一切，因为这违背了要点。我们的目标是任何有后果的事情都会导致一个人。

低可信度输出、大额交易、敏感通信：这些都会自动升级。人工智能通过完整的审计跟踪处理其他所有事情。

值得关注的失败模式：将人工智能附加到破损流程上的企业。人工智能无法修复设计不当的审批工作流程；它变得更快、更错误。规则是清理流程，然后将人工智能放在上面。

将 AI 添加到旧企业系统的最安全方法是什么？

将人工智能包裹在现有系统中，而不是考虑重写它们，并支持人类决策并避免将其自动化。

另外，始终确保您的团队有机会注意到人工智能是否默默失败。

在部署之前修复可见性差距。该过程保持完整；人工智能在不消除责任的情况下提高了速度。

为什么包装工作流程比重写系统效果更好

您的 ERP 或 CRM 需要数年时间来构建，并拥有数十年的业务逻辑。重写它以“为人工智能腾出空间”是一个数百万美元的赌注，而且失败率很高。 

包装意味着现有系统保持原样，而人工智能则位于顶部，读取其输出，并在其周围添加智能。

想想银行如何在不更换核心银行系统的情况下添加移动应用程序。同样的原则。风险低，部署快。

为什么支持决策比自动化一切更安全

人工智能会犯一些听起来很自信的错误。当涉及到人类时，这些错误会在造成损害之前被发现。

但当人工智能单独工作时，糟糕的输出可能会导致一系列后果：错误的信贷决策、错误的合同归档以及错误的供应商付款。 

正确的模型： AI 起草、标记或总结。人类进行审查和批准。采购团队在人工智能的帮助下，列出了供应商的候选名单。他们仍然选择供应商。速度提高了，责任却没有。

董事应遵循的一个简单规则

在签署任何人工智能部署之前，先问一个问题：如果这个人工智能在一周内无声无息地失败，我的团队中的任何人都会注意到吗？

如果是，请继续。如果没有，您就会遇到可见性问题，并且您需要在人工智能上线之前建立人工审核步骤。这个问题涵盖了大多数出错的集成决策。

结论

如果您在自己的环境中解决这个问题，那么正确的起点会带来很大的不同。

大多数风险来自于过早选择错误的方法。

需要帮助为您的遗留系统找出正确的人工智能集成方法吗？

Imaginovation 的团队可以帮助您评估您的设置并规划一条低风险的前进道路，而不会破坏现有的工作。

我们来谈谈 .