人工智能如何推动高风险案件调查工作的现代化
随着审查力度的加大，领导者必须了解人工智能如何在不损害可靠性、保密权或信任的前提下，加强调查工作。
简而言之
- 人工智能正在通过加速对通信、交易和证据的分析，同时提高准确性并促进早期决策，从而改变调查工作。
- 这些益处取决于严谨的治理、透明度以及人的判断力，以确保在监管和法律审查下具有可辩护性。
- 领导者应要求顾问在整个调查生命周期中负责任地部署人工智能、验证输出结果并保护特权信息。
随着各组织在全企业范围内扩大人工智能的应用，就连最复杂、最非例行的活动也在发生变革——包括企业和政府的调查工作。这些事务往往代表着企业面临的最关键、最紧迫的挑战，需要法律顾问和取证专家的专业知识，而他们过去通常依赖于劳动密集型的方法。人工智能正在改变这些工作的速度和规模，使团队能够更高效地工作，并获得更高精度和更深刻的洞察力。 负责监督此类事务的领导团队将越来越依赖能够恰当整合人工智能的专业人士，以实现这些效益。
即使是高度复杂、量身定制的调查，也能从人工智能中获得显著优势。生成式人工智能（GenAI）、智能代理工具、预测性分析以及先进的法律科技平台，使调查人员能够以前所未有的速度分析海量数据集、发现不当行为的模式，并构建案件叙事。人工智能不仅能减少工作时间并降低相关成本，还能加速问题定位与干预——帮助组织尽早“止损”，并更快恢复正常运营。 在以天计而非以周计的关键事务中，这些能力具有变革性的作用。
但人工智能带来的好处并不会削弱对专业判断和负责任应用的需求。高风险调查面临着监管机构、审计师、董事会和诉讼律师的严格审查。提高透明度和增强可辩护性仍是部署人工智能时的关键考量因素。因此，人工智能应作为处理敏感且复杂事务所需专业知识的强力助推器——而非替代品。
负责监督调查工作的董事会、委员会、高管及法律顾问——且在很大程度上依赖外部顾问——应要求其顾问回答以下两个关键问题：
- 在这方面，通过运用人工智能，我们能获得哪些好处？
- 如何负责任地应用人工智能，以确保相关工作经得起审查？
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人工智能在哪些方面能为调查工作带来切实价值
从通信审查到财务分析和文件起草，人工智能能够加快调查进度、提高调查准确性，并让管理层更早地掌握情况。
人工智能（AI）正在增强调查工作，并为领导团队带来切实价值，使团队能够更快、更准确、更精准地开展工作。例如，调查团队目前利用人工智能工具审查大量电子通信数据集，以快速识别关键讨论内容，并聚焦于核心问题、相关人员及时间线。 人工智能还被用于分析特定交易，方法是对比独立的数据集，例如会计数据、佐证性业务记录以及相关的同期通信记录。尽管每项调查都具有独特性，但在法律、取证和证据开示领域，正逐渐涌现出若干具有普遍性的应用场景。这些能力已不再处于试验阶段——如今，它们正被广泛应用，以提升调查判断力，并加速解决那些涉及重大法律、监管及声誉风险的案件。
在各个行业中，一些应用案例始终如一地证明了人工智能带来的切实好处。
1. 对海量通信内容进行快速分析
各组织持续产生海量的电子邮件、聊天记录、消息以及协作平台内容。传统的审查方法——手动抽样、搜索关键词和线性审查——难以应对如此庞大的数据量和复杂性。
人工智能带来的可能性
- 大规模快速采集和审查通信内容
- 识别主题、情绪变化、行为异常及新出现的问题
- 关键保管人的优先级排序、沟通事项及人工审核的时间段
对领导层的价值
- 通过将原本需要数周或数月的手动审核压缩至数小时或数天，从而显著节省时间
- 通过最大限度地缩短律师和专家的审核时间来降低成本
- 通过更早地发现关键问题，从而优化决策过程，实现更快的分诊和早期病例评估
2. 发现财务和交易中的违规行为
调查工作通常需要分析结构化数据——例如会计记录、支付文件、采购活动、人力资源数据和交易日志。这些数据集往往规模庞大且结构复杂，传统的手动取证技术难以对其进行全面评估；在人工智能出现之前，调查工作主要依赖于基于判断的定向排查和抽样。
人工智能带来的可能性
- 检测异常交易、不寻常模式或不一致的会计分录
- 将交易峰值或异常与相关通信或文件建立关联
- 跨数据集分析，以识别高风险流程、供应商或个人
对领导层的价值
- 通过快速扫描数百万条记录，加速洞察的形成
- 通过简化法务会计程序来降低成本
- 通过及早识别风险最高的活动并引导调查资源，从而加强风险关注
3. 加快调查材料的起草工作
调查工作的大部分时间通常都花在编制时间线、证人概况、工作计划、备忘录和中期报告上。
人工智能带来的可能性
- 工作计划、时间表、访谈提纲和叙述性摘要的初稿撰写
- 将大量文档整合成清晰、有说服力的叙述
- 根据调查逻辑，对事实进行系统化的整理
对领导层的价值
- 加快产出速度，缩短起草周期
- 通过减少资深调查员和律师的工作时间来降低成本
- 通过在生命周期早期提供清晰、结构化的更新，实现更明智的决策
4. 加强面试准备和面试后的分析
询问仍然是调查过程中最依赖判断力的环节之一。人工智能无法取代调查技能——但它能显著提升准备工作和后续跟进的效率。
人工智能带来的可能性
- 各证人的关键文件和通信摘要
- 从笔录中发现矛盾之处、佐证性陈述或新的线索
- 基于结构化数据与非结构化数据交叉比对的后续问题建议
对领导层的价值
- 通过基于全面、数据驱动的洞察，提升访谈质量
- 缩短了人工准备时间，并加快了面试后的分析速度
- 通过更加一致且记录更完善的评估流程，增强结果的可辩护性
在所有调查应用场景中，人工智能都能带来跨领域的优势，从而显著提升工作的效率和战略价值。 通过更早地发现关键文件和早期迹象，人工智能加速了对案件的初步理解，并缩短了查明真相的进程。它将结构化数据和非结构化数据整合为更完整的事实脉络，从而统一证据，同时减少对人工审查的依赖——降低成本、最大限度地减少抽样风险并提高整体准确性。这些综合优势使调查团队能够以更快的速度、更深刻的洞察力和更大的信心开展工作。
为何负责任地使用人工智能对调查的可辩护性至关重要
治理、透明度、验证和人工监督对于确保基于人工智能的调查能够经受住外部审查至关重要。
调查——尤其是涉及潜在不当行为、监管审查或对组织产生重大影响的调查——几乎总是会面临某种形式的外部审查。董事会、审计师、监管机构和政府部门不仅会例行评估调查结果，还会评估得出这些结果所采用流程的充分性。随着人工智能越来越深入地融入调查工作流程，管理层应预期其应用将受到与传统取证和法律程序同样严格的评估。
调查结果的可辩护性取决于指导工作的专业人士——他们基于负责任的治理原则选择人工智能工具时的判断、关于这些工具部署方式的决策、在整个案件过程中对人工智能生成结果的监督，以及以确保特权保护的方式部署这些工具。 一项稳妥的调查首先要明确关键利益相关方是谁，以及他们需要哪些信息，因为这一理解将决定调查工作计划，包括何时以及如何引入人工智能。确保调查结果具有可辩护性，需要在每个阶段都做出深思熟虑的决策——从前期规划开始，以此指导正确工具的选择及其应用。
人工智能工具的治理与透明度
公司董事会和领导层将依托法律顾问及取证专家的专业知识，选择并部署既适合又有利于该事项独特性质的人工智能工具。这种专业判断从一开始就应予以运用——特别是选择那些基于负责任治理原则构建的人工智能工具。不同人工智能模型在数据安全、模型训练、透明度和可审计性方面的做法差异很大。 因此，专业人士必须优先选择那些具备可解释性、能清晰记录输出结果生成过程，并符合既定治理原则的工具。这些特性有助于在任何分析开始之前确保结果的可靠性。
这种判断对于确定如何以及何时部署人工智能至关重要。 应用人工智能的决策不能仅基于便利性；它必须充分考虑数据的规模和复杂性、指控的性质，以及调查可能面临的审查力度。无论人工智能是用于审查通信记录、识别异常情况还是综合分析文件，其应用都必须具有可验证的可靠性、合理性和充分性。通过将工具的选择和部署建立在专业知识和负责任的治理基础上，专业人士能够确保人工智能能够增强调查的严谨性，而非削弱它。
人工智能输出的测试与验证
人工智能生成的洞察的可信度基于两个核心概念：准确性和 可解释性。
- 准确性体现了人工智能生成一致且正确结果的能力。研究人员应采用重现技术，以验证系统在类似条件下能否得出相同的结果。这不仅能验证该工具的有效性，还能向外部利益相关者证明，结果并非随意得出，也不是“黑箱”的产物。
- 可解释性适用于主观或以判断为导向的评估——特别是在“代理式人工智能”中常见的决策场景中，例如对文档进行优先级排序、识别主题模式，或推断数据点之间的关联。 在此情况下，调查人员必须能够追踪模型的推理过程，理解其得出结论的原因，并评估该逻辑在更广泛的事实背景下是否合理。这种检验和质疑人工智能推理的能力，对于确立调查及结果解读是由人类判断而非自动化系统主导这一事实至关重要。
人工智能应增强专业能力——而非取代专业能力。调查人员仍需负责解读输出结果、评估其合理性、调整输入数据或参数，并记录关键决策。他们还需监督并核实人工智能生成的结果是否准确且可解释。在整个过程中，调查人员必须保持积极参与：测试输出结果，验证其是否与更广泛的事实情况相符，并确保没有任何模型在未经检查的情况下自主运行。 详细记录AI如何支持调查、输出结果如何得到验证，以及人类判断在何处指导了分析，对于在外部审查中证明调查的可靠性和充分性至关重要。
根据这些原则，法院已明确指出，对人工智能的不加批判或未经核查的依赖——特别是缺乏独立核查、透明度以及有据可查的人工判断的情况下——可能会使组织面临严重的法律和证据方面的后果。 近期联邦法院的判决表明，与人工智能相关的失职行为与其他专业责任失职行为受到同等对待。[1]当当事方在未进行实质性审查的情况下依赖人工智能生成的结果时，法院会施加严厉的制裁，判令支付律师费和诉讼费用，并警告此类行为可能损害诉讼程序的公正性，危及案件结果。这些判决强调了一个核心预期：人工智能虽可辅助专业工作，但对其准确性、合理性和可靠性的责任仍完全由部署该技术的人类承担。
维护特权
此外，调查人员在依赖人工智能的程度以及向生成式人工智能工具披露信息的性质方面，都必须谨慎行事。法院已明确指出，仅使用人工智能工具本身并不会产生或维持律师-客户特权或工作成果保护。特别是，向公开可用的AI平台披露信息可能会损害保密性，并导致本应适用的保护措施被放弃。 近期判决强调，公认的特权取决于与持证专业人士之间存在的保密、受托关系，并不延伸至与非人类、公开可访问系统的互动。[2]因此，调查人员和律师在确定与人工智能工具共享哪些信息时必须谨慎行事，并必须确保人工智能的使用符合特权、保密义务和专业监督的要求。
[1] 具有代表性的判决包括： ByoPlanet Int’l, LLC 诉 Johansson 一案，2025 WL 201025（佛罗里达南区联邦地区法院，2025年7月17日）；Versant Funding LLC 诉 Teras Breakbulk Ocean Navigation Enters., LLC 一案，2025 WL 1440351（佛罗里达南区联邦地区法院，2025年5月20日）；亨廷顿国家银行诉M/Y [已删除]案，2025 WL 1684109（佛罗里达南区联邦地区法院，2025年6月11日），报告与建议已获批准，2025 WL 1684136（佛罗里达南区联邦地区法院，2025年6月16日）。
[2] 参见 “美国诉赫普纳案”，案号：25 CR. 503 (JSR)，2026 WL 436479（纽约南区联邦地区法院，2026年2月17日）。
由人类主导、人工智能加速的调查能带来什么
那些将人工智能的分析能力与专业判断相结合的组织，在管理风险和果断应对方面更具优势。
人工智能正在重塑调查工作的方式，当与经验丰富的专业判断相结合时，它能使调查团队的工作速度更快、更准确，且更加精准。最有效的调查团队既充分利用人工智能带来的效率提升和分析能力，同时又保持必要的治理、监督和严谨的推理，以确保调查结果经得起审查。
那些通过赋能法律顾问和法证专家，使其能够明智地运用人工智能来实现调查方法现代化的组织，将更能有效管理风险、快速查明事实、在高风险环境中果断应对，并减少财务和运营方面的干扰。随着数据、监管和企业风险格局的持续演变，从传统方法转向“以人为本、人工智能加速”的调查模式，不仅仅是一种改进，更是一项战略要务。
本文由安永会计师事务所（Ernst & Young LLP）法证与合规服务部的合伙人杰夫·弗格森（Jeff Ferguson）和凯蒂·凯尔（Katie Kyle）共同撰写。
