发现代码逻辑漏洞，防止资产被黑客盗取。
规范模型上线流程，防止“模型漂移”或性能倒退。
测试AI模型的安全性，防止被恶意攻击者欺骗。
打开AI“黑盒”，让用户理解模型为什么做出这个决定。
防止AI模型产生性别、种族或地域歧视。
确保AI模型的“食物”干净、无毒且合规，决定了模型的最终质量。
确保机器人处理的数据准确无误，防止批量错误。
确保知识沉淀，防止因人员离职导致机器人无法维护。
监控机器人运行健康度，快速定位故障。
防止RPA机器人因权限过大而成为攻击跳板。
规范RPA开发，确保脚本逻辑清晰、可维护。
保护敏感审计数据，防止越权访问。
确保审计系统能稳定、及时地获取业务数据。
优化持续审计系统，减少“狼来了”的噪音。
确保大数据审计模型抓取的线索准确可靠。
构建审计作业系统的蓝图，提升审计自动化水平。
物理与逻辑隔离并举，防止外包区域成为渗透跳板。
建立法律防火墙，明确外包商的数据保护责任。
管控代码交付质量，防止接收“垃圾代码”。
防止虚报工时（吃空饷），确保费用的真实性。