Vishu Singhal（Artefact公司Data及咨询Managing Partner部门负责人）阐述了值得信赖的data、负责任的人工智能以及强有力的治理机制，如何助力海湾合作委员会（GCC）各国政府实现可量化的经济效益、提供韧性十足的公共服务并保持长期竞争力。.
人工智能和data已成为海湾合作委员会（GCC）长期经济转型的核心，使各国政府能够增强竞争力、加速数字创新并提供更具响应力的公共服务。 在整个地区，工作重点已从制定人工智能战略转向实施基于值得信赖的data、健全的治理机制和可衡量的成果的大规模项目。.
在这篇采访中，, 维舒·辛哈尔, Data 和咨询 Managing Partner 位于 Artefact, ，分享了他对各国政府如何将雄心勃勃的数字化议程转化为切实的经济和政策影响的见解。他结合自己为主权财富基金、各部委、总理办公室及大型项目提供咨询的经验，阐述了为何强大的“data foundations”框架、负责任的人工智能治理、以公民为中心的数字服务以及人才投资，对于构建具有韧性、面向未来的公共机构至关重要。.
采访节选
海湾合作委员会（GCC）各国政府是如何将“data”和人工智能融入国家战略，以提升经济韧性和长期竞争力的？
海湾合作委员会（GCC）各成员国政府已不再局限于制定人工智能战略，而是将重点转向大规模实施。阿联酋、沙特阿拉伯和卡塔尔的大规模投资表明，人工智能不再仅仅被视为一项技术举措，而是被视为支持经济多元化、提高生产率以及增强全球竞争力的国家经济优先事项。.
从这些项目中得出的最重要经验教训之一是，人工智能的成功取决于强大的“data foundations”。建立统一的“data platform”或值得信赖的单一数据源，能够使人工智能应用在政府各部门之间实现规模化部署，并创造长期价值。.
另一个显著趋势是，各国越来越重视主权数字基础设施。对主权cloud、国内data中心以及国家人工智能生态系统的投资，体现了更广泛的目标：即确保关键的data、计算能力和人工智能能力安全地留在本国境内，同时支持经济韧性。.
在大型公共部门转型中，如何将复杂的“data”举措转化为可衡量的经济影响和政策成果？
成功的转型计划首先要将每一项举措与明确界定的政策目标和可衡量的成果联系起来。无论是侧重于提高运营效率、加强公共服务，还是优化资源配置，每个应用案例都应从一开始就展现出切实的价值。.
透明度同样重要。公共部门使用的AI系统必须具备可解释性、可审计性，并能产生监管机构和政策制定者能够有信心地捍卫的结果。对底层data foundation技术的投资同样至关重要。.
完善的治理机制、data质量标准、数据血统及合规性，往往决定了人工智能项目的成败。.
通过在六至十二个月内分阶段达成可衡量的里程碑成果，不仅有助于保持工作势头，还能确保各项计划与不断变化的政策优先事项保持一致。.
在主权实体和超大型项目中，高级分析和人工智能在加强决策和保障业务连续性方面发挥着什么作用？
高级分析和人工智能正在推动决策方式从事后报告向预测性智能转变。企业不再仅仅是了解已经发生的事情，现在能够预判新出现的风险、识别潜在的干扰因素，并在问题升级之前主动做出决策。.
Unified data platforms 还将运营、财务和风险 data 整合到一个值得信赖的统一环境中，从而减少了对分散系统和机构知识的依赖。这使得复杂的组织能够做出更加一致且有依据的决策。.
人工智能还能通过快速情景建模来增强业务连续性。领导者可以实时评估多种经济、运营或地缘政治情景，从而在日益不确定的环境中更快地做出反应，并制定更具韧性的决策。.
生成式人工智能和data platforms等新兴技术正在如何重塑治理模式和以公民为中心的数字服务？
生成式人工智能正在通过在政府平台上实现更个性化、多语言且具备情境感知能力的交互，从而重塑公民服务。公民越来越期待数字服务能够直观、响应迅速，并能在无需在多个机构之间来回周旋的情况下满足他们的需求。.
要提供这种体验，关键在于集成化的data platforms系统，该系统能够连接政府各部门之间的信息，并构建公民与服务的统一视图。这使得诸如案件管理、资格评估、文件处理和审批等流程能够通过人工智能实现自动化。.
各国政府越来越多地利用实时data来改善政策成效，而不仅仅是衡量合规情况。.
内置的治理机制、可解释性、隐私保护和合规性也已成为必不可少的要求，以确保在保持公众信任的同时，负责任地推进创新。.
为了构建一种既能平衡创新与信任、安全及长期可持续性，又符合“data-driven”理念的企业文化，哪些组织和人才方面的转变至关重要？
要打造一个可持续发展的data-driven组织，仅靠技术投资是不够的。培养既精通data、人工智能、监管要求，又具备行业专业知识的优秀人才，已成为该地区最重要的成功因素之一。.
各组织也逐渐认识到，data 是一种战略性企业资产。明确的所有权、高管的问责制以及专门的 data governance 职能，共同构成了支持可扩展的人工智能应用所需的架构，同时确保各部门之间保持一致的标准。.
创新必须从一开始就与强有力的治理相平衡。将隐私、安全、可解释性和合规性融入每一项举措，能让组织在管理风险的同时充满信心地进行创新。同样重要的是，要采用以产品团队、持续能力发展和高层支持为核心的长期运营模式，确保人工智能项目在初始部署之后仍能持续发展。.
