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蓝鲸新闻 10 月 22 日讯（记者 胡劼）2026 可持续全球领导者大会于 10 月 20 日至 22 日在上海黄浦世博园区举办。

大会期间，富达国际全球投后管理主管王芳在与蓝鲸新闻记者的采访对话中表示，在全球科技赛道投资分化加剧的背景下，AI 产业的商业化落地正从 " 拼技术迭代速度 " 转向 " 拼风险治理能力 "。

富达国际全球投后管理主管王芳

王芳认为，从投后管理的核心逻辑来看，AI 赛道投资与其他成熟行业投资没有本质区别，但是 AI 技术的迭代速度远超以往大多数的科技产品，这也让 AI 安全成为算法开发企业最核心的 ESG 命题。

谈到 AI 领域的 ESG 体系建设，王芳表示，当前应聚焦 " 开发端安全管控 " 和 " 应用端风险闭环 " 两大核心维度。

其表示，作为二级市场机构投资人，投后跟踪 AI 企业的核心切入点是深入穿透企业 AI 算法全生命周期的治理流程，重点核查企业是否建立了系统化的管控机制，确保每一款新 AI 产品在推向市场前，都完成了全维度的严格 AI 安全评估。

值得关注的是，在一线投后调研中，部分企业存在 " 政策与执行脱节 " 的痛点：不少上市公司已经出台了 AI 安全相关的管理制度，但制度落地的实际有效性依然模糊，纸面规则很难直接转化为可验证的安全能力。

针对这一行业难题，富达国际摸索出了一套可落地的投后验证方法。

" 我们和不同 AI 企业深度沟通后发现，一个非常关键的判断标准，就是直接询问企业有没有具体案例：比如是否曾因为安全风险评估不通过，主动叫停了一款已经进入开发后期的 AI 产品。如果企业能拿出这样的真实案例，对我们来说就是一个极强的正面信号，说明这家企业的 AI 安全管控不是停留在纸面上的形式主义。" 王芳提到。

除了用真实案例验证制度执行力之外，还要重点核查 AI 安全管控的组织嵌入度。合格的 AI 安全治理绝对不能是 " 事后补位 " ——不能等到产品研发全部完成、即将上线前，才临时引入独立的安全团队做合规校验，而是要从产品概念诞生的第一天起，就让 AI 安全岗位的人员深度参与研发和运营全流程，把安全风险的讨论和评估嵌入产品设计的每一个环节，让安全管控成为研发体系的原生组成部分，而非独立于业务之外的额外流程。

在 AI 应用侧的 ESG 评估上，富达国际同样建立了清晰的投后跟踪框架。王芳表示，当被投企业选择采购第三方 AI 产品时，团队不会陷入复杂的技术细节校验，而是重点关注两个核心维度：一是企业在 AI 安全能力建设上的资源投入量级，二是其对数据安全、客户隐私保护的落地机制是否完善。机构不希望被投企业的日常经营数据、核心客户信息，在 AI 应用过程中被以不合规的方式流转和使用。

" 我们不是要成为技术专家，而是从企业在 AI 安全这件事上投入的人员配比、资源倾斜力度，高效判断其在 AI 应用环节的真实 ESG 水平。" 王芳表示，在当前 AI 投资的下半场，把安全治理真正嵌入研发全流程的企业，才能更好地穿越行业周期，为投资人创造长期可持续的回报。

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