由希拉里使用私人邮箱处理政务工作谈起

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本来想着春节放假期间又值美国初选,所以写点轻松的有关候选人的旧闻,结果一拖再拖到节后开工。去年三月纽约时报曾报道,希拉里·克林顿在任职国务卿期间使用她的私人电子邮件信箱,而不是政府专用邮件帐户。此事立即引起轩然大波,导致了对希拉里行为的广泛质疑:她是否蓄意企图阻止其部分工作信息被合法地披露,尤其是当可能收到公开记录要求或传票时。

作为国务卿,希拉里弃用政府提供账户而使用她自己的个人邮件,更有趣的是,她拥有自己的邮件服务器。这已经超越了当前被广泛讨论的阴影IT的概念:企业工作人员使用并非由其IT部门提供的第三方云服务。但通常上,这些云服务商都会提供可被企业管理员使用的监控管理界面或者API,以满足组织信息治理的合规要求。而希拉里使用了一个自行架设的系统,为其提供无处不在的云邮件服务,在政府的监控之外,这就造成了极大的法律隐患。

旁路!旁路!

当希拉里使用她自行架设的邮件服务,她就有很大可能故意绕过了所有合法的数据捕捉机制。而按照美国法律要求,她作为国务卿所有的工作信息都应被记录归档。

这是一个典型的错误,对政府尤其危险,所以才会引起激烈讨论。对政府来讲,对法规遵从和信息所有权的要求,远远超越普通企业的标准要求。所有政府信息都有其不可估量的历史价值,根据美国信息自由法案,都应被评析并存为永久的记录。

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调查期间,希拉里提供了其私人服务器上关于班加西和伊拉克两个地区工作的往来邮件。这对于研究政府决策确保合法有重要意义。如果希拉里擅自删除了这些邮件,那么人们也许永远无法搞清楚当时的情况,历史将永远存在空白。这就如同假想有封1950年发出的关于对越南潜在军事援助的邮件,此邮件会被视为具有无与伦比的历史意义,因为它是美国卷入越南战争的第一步。

国务卿希拉里把55000多页的邮件交还给国务院。如果按照班加西相关邮件的尺寸(900张打印页面代表着300封电子邮件),那么,在超过4年的跨度中,只有不到20000封电子邮件。这等于大约每天14封电子邮件。很少有管理人员每天发送和接收少于20个工作相关的邮件。这是一个非常低的数字,足够引起人们的怀疑。

后来的调查表明,邮件服务器最初是供克林顿总统使用,放置于他们在纽约的私人房屋中。这个服务器是由Secret Service提供给所有美国总统的标准服务。这比使用由谷歌或微软提供的个人邮件账户要好,因为它允许官方直接访问邮件归档和检索,以满足信息管理的要求。

接受是迟早的选择

今天,类似的事件在企业中也屡见不鲜,使用个人设备和软件服务是无可避免的大趋势,已经严重动摇了传统信息治理与合规的根本基础。传统上,企业信息治理和归档,在高度管制的行业中是刚性需求,如政府和金融行业等;现在,随着对上市公司监管的加强,企业高管也纷纷意识到其重要性而开始大规模部署。最新的趋势是,各种体量的组织和行业都开始使用信息治理软件,保留并管理邮件、文档、和其他非结构化数据,以达成法规遵从并降低风险的目标。

现在业界有个前瞻性共识,企业的未来发展是以“人”为中心,围绕移动的员工个体来组织业务,提供功能和服务,满足“人”的需求,以使个体“人”更有效率地为组织创造价值。Facebook、Gartner、以及众多咨询公司都发布过类似的研究报告。从这个角度来看,希拉里的需求非常自然。所以,组织的IT职能必将围绕着“移动的员工”提供服务,那么拥抱无处不在的云服务毫无疑问是企业风险管理、合规、和安全团队要正视并管理好的情景。

真正的难点是接受变革后的管理。希拉里使用个人邮件帐户不是一个秘密,此帐户是当时唯一与她沟通的方式。事实上,如果国务院能捕捉她的工作邮件作为永久记录就可以被接受并被认为合法。在企业中也是同样情形,如果IT部门能正确记录和归档员工使用个人设备、软件、和服务进行工作通讯的数据,则从提高经营效率的角度出发,不应严格禁止类似行为。

既然利用个人设备和软件终将被接受,我们希望,技术的发展能提供一个更好的解决方案,能自动区分个人生活和工作的数据,提供信息的自动分类和归档,否则将会是企业信息治理的一个灾难。

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让信息发挥更多价值

风险和收益的平衡在信息治理领域十分有趣。电子发现一般被认为应用在风险管理,但是,快速发现重要文档也有其它明显的商业收益。如果管理层或员工不能快速轻易地发现可被重复利用的优质内容,例如技术诀窍知识积累、客户推销幻灯片、和月度业务统计等,有可能在至关重要的谈判中错失及时有效的机会,甚至浪费竞争优势。有相当数量的企业高级管理层认为,信息治理将成为发挥组织所拥有数据资产的价值,以有效提升生产效率的一个必不可少的工具。

更广泛的信息治理范畴,包括法规遵从和监管、业务驱动的数据保存和删除、基于价值管理数据等,已经开始超越电子发现(e-discovery),成为企业CIO的首要关注领域之一。IT团队开始管理和归档更复杂更多形式的数据类型,包括但不限于邮件、文档、协同应用、即时通讯、社交、网页内容等等。如何快速处理指数级增长的信息,必须要借助新技术。在美国,Predictive Coding技术已经成为信息治理领域的颠覆创新。

Gartner 预测到2017年将有33%的财富100强企业,因缺少正确评估数据价值的能力,导致无法管理和信任企业重要数据,从而遭遇重大信息危机。世界各地的企业和政府每天都会产生大量的数据。筛选数据以找到什么是法律或合规性相关的文档是非常昂贵和耗时的。数据规模的增长,早已超过了人类手工处理和传统搜索技术的能力。过时的关键字和索引技术,面临着海量数据情景下极高误报的问题而无法解决,也不能根据文档语义辅助判别,迟早会被基于人工智能的拥有“感知”能力的产品所替代。

微软去年以2亿美元收购了以色列的创业公司Equivio。这家公司专注于文本分析技术,其解决方案应用机器学习,让用户探索海量的非结构化数据集,并能使用户快速找到什么是相关的数据。它采用先进的自然语言处理和文本分析,对数据集进行多维分析,智能地整理文档为主题,根据内容进行分类,隔离独特的数据,并帮助用户快速识别并找到他们需要的文件。作为这个过程的一部分,利用机器学习技术,用户可以使用样本文档训练系统,以确定与特定主题相关的文件。应用领域不仅是法律案件或合规调查,还包括商业智能、知识管理、信息删除和归档等。这个迭代过程比关键字搜索和大量文档的人工审查更准确、更高效。微软计划把基于机器学习的文本分析技术整合至旗下所有与非结构化数据相关的产品中,包括广受欢迎的Office 365等。
 

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