文章指出，受监管行业将在2026年大规模实施AI，带来三大关键转变：加速遗留系统现代化、预测性安全运营和民主化开发能力。AI将缩短转型周期，提高效率和安全性，并确保合规性，从而根本性改变这些行业的运作方式。
译自：The year of AI: 3 critical shifts coming to regulated industries
作者：Bob Stevens
高度受监管行业的企业在2025年严格评估了AI能力，进行了概念验证，并从市场噪音中辨别出真正的价值。通过系统的测试和测量，他们已经确定了AI能够产生可衡量结果并同时满足严格合规标准的具体用例。
今年标志着向大规模AI实施的决定性转变，这将从根本上改变这些行业的运营方式和为利益相关者服务的方式。银行、医疗保健、能源和其他合规性要求高的行业已带着经过验证的战略和成熟的框架进入2026年，为AI在受监管环境中最具变革性的时期奠定了基础。
三大主要发展将标志着这一演变：加速的遗留系统现代化、预测性安全运营以及跨业务功能的扩展开发能力。这些进步创造了协同效应，能够放大整个组织运营的回报。
加速遗留系统现代化
长期存在的科技债务历来制约着受监管行业内的组织。AI现在能够实现系统性现代化，同时保持对合规标准的遵守。
过时的IT系统和代码每年使组织在维护和运营上花费数亿美元。然而，淘汰它们所需的过程，包括代码重构，耗时且传统上无法规模化。这就是AI能够使长期以来的现代化目标得以实现的地方。
这些平台将遗留语言转换为现代代码库，同时保留业务逻辑。先进的AI模型在整个转型过程中自动识别安全漏洞，验证法规遵从性，并生成全面的审计跟踪。
利用AI，系统现代化周期将从数年缩短至数季度。早期采用者展示了遗留系统更新的10倍加速，将大量资源从维护重新分配到战略创新，同时满足法规监管要求。
像CACI这样的政府承包商通过将通过收购积累的七个不同的开发工具链整合到一个标准化的环境中，展示了这一转变。这种现代化将管理开销减少了90%，同时使其开发团队在一年多一点的时间内从110名用户扩展到近2,000名用户，所有这些都在近200个活跃项目中保持了联邦合规要求。
预测性安全运营
受监管行业的网络安全演变将从事件响应转向通过AI驱动的防御系统进行预测性威胁预防。
先进的AI监控平台持续分析行为模式、网络异常和威胁情报，以便在潜在漏洞出现之前识别它们。这种方法对于管理敏感数据、进行金融交易和运营关键基础设施的行业至关重要，因为这些行业对安全故障的监管处罚非常严厉。
攻击者越来越多地部署AI增强的攻击向量，其速度超过了传统的安全响应。缺乏智能防御能力的组织将被利用法规合规性漏洞和系统脆弱性的复杂威胁所压倒。
实施预测性安全框架的组织实现了更低的事件发生率和加速的威胁中和，为风险管理和法规遵从性建立了新的行业基准。
民主化的开发能力
AI平台正在将软件创建扩展到IT部门之外，使领域专家能够在保持监管标准的同时构建应用程序。
风险经理、合规专家和业务分析师现在无需传统的编程专业知识即可构建工作流自动化和应用程序。这种能力通过直接利用主题专业知识来倍增开发能力，消除了业务需求与技术实现之间的传统翻译障碍。
人类的创造力指导解决方案设计，而AI管理编码复杂性和合规性验证。行业研究表明，89%的高管预计代理AI将在三年内成为软件开发的标准实践。
AI驱动的转型
将人机协作融入现代化、网络安全和开发的组织将建立高绩效团队。这种结合创造了人类或AI都无法独立实现的能力。
成功要求将这三项能力视为同步推进的集成投资。每一项都强化并加速其他两项，更快地提供安全、合规的解决方案，同时保持严格的治理和监管标准。
在所有三个领域领先实施的组织将建立行业标准，并证明有意义的转型时间表可以从数年压缩到数季度，即使在定义这些关键行业的严格监管框架内也是如此。
