Vanguard 高管：可扩展 AI 要靠数据、工程与治理协同支撑
可扩展 AI 的基础在于数据、工程、平台与治理协同运作，无法只靠模型本身解决；Vanguard 介绍了在强监管金融业如何搭建这套底座并联通落地。
Vanguard 的 Jing Wang 在 MIT Technology Review 的 EmTech Future 大会上谈可扩展 AI 的基础：数据、工程、平台、运营模式与治理必须协同运作。她聚焦高度监管的金融行业如何搭建这套底座，以及如何把 agentic systems（智能体系统，可自主拆解并执行多步任务的 AI）等新能力转化为对投资者的长期价值。
正文摘录
可扩展 AI 系统需要坚实的基础。数据、工程、平台、运营模式和治理必须融合在一起，协同运作。本场来自 MIT Technology Review 的 EmTech Future 会议的讨论，探讨了在高度监管的环境中构建这一基础需要哪些条件，以及负责任、可信赖的实施方式如何将新兴能力（包括智能体系统 agentic systems，即能够自主规划并执行多步任务的 AI 系统）转化为投资者的持久价值。 [](https://event.technologyreview.com/emtech-ai-2026/speaker/2264883/tarique-mustafa) --- 关于讲者  Jing Wang，Vanguard AI 与洞察中心负责人 Jing Wang 领导 Vanguard 的 AI 与洞察中心（Center for AI & Insights，CAI），推进公司在 AI、机器学习、生成式 AI 和行为科学方面的能力。她的团队推动全企业范围的创新、研究与交付，使 Vanguard 能够将新兴技术转化为可信的解决方案，从而提升客户体验、改善投资者成果，并创造可衡量的商业价值。 在担任现职之前，Jing 曾在 Vanguard 的金融服务、工作场所解决方案、国际业务和企业服务等多个部门担任一系列领导职务。任职期间，她领导团队和企业级计划，推进战略重点、强化客户成果，并推动公司整体的业务表现。 她于 2009 年加入 Vanguard，此前在 Boston Consulting Group 担任 Principal 数年。