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AI 走向规模化应用，治理与信任能力成为价值兑现关键
SAS 最新发布的报告显示，企业 AI 投资成效正因治理与信任能力出现明显差距——落实可信 AI 实践的组织，获得高投资报酬率（ROI）的概率，可达其他组织的 15 倍。大中华区市场近一年在 AI 治理与信任能力上已有明显提升，但数据基础设施成熟度仍未完全跟上 AI 应用发展，成为企业扩大部署时需要补强的一环。
这份名为（《数据与 AI 影响力报告：信任的新经济学》）的报告揭示了，重视可信 AI 实践的企业与未重视的企业之间，ROI 差距正在扩大。拥有最完善治理、数据质量和可审计性实践的企业（虽然目前在市场中占比相对较小）的表现持续优于同行，其 AI 部署所带来的 ROI 至少是同行的两倍。相比之下，在可信 AI 方面落后的企业中，仅有不到 1/20 能达到同等 ROI 水平。
投资可信 AI 举措的企业，其 AI 项目实现强劲或高 ROI 的概率高出 15 倍（62% 对比 4%）。而拥有最强可信 AI 实践的企业，在包括收入增长、成本节约和客户体验在内的 13 个不同业务指标上的收益也平均高出 1.85 倍。此外，在具备可信 AI 实践的领军企业中，有 85% 今年正在将这一领域的投资增加 10% 以上，以进一步拉大与同行的差距。
研究人员发现，在许多企业中，由于系统可能无法提供正确结果或无法解释 AI 如何得出最终结论，员工越来越不敢依赖这些系统。当员工对 AI 决策缺乏信任时，他们会推翻 AI 输出的结果而进行人工修正。这不仅会加剧 AI 可信度的不足，还会浪费企业的时间、降低生产力并损害盈利能力。
AI 决策的质量归根结底取决于其所依赖的数据。而目前全球只有 17.5% 的企业拥有成熟度足以满足智能体 AI 需求的完全优化的数据基础设施，这在一定程度上制约了 AI 性能的发挥。
报告显示，大中华区治理体系建设的推进速度快于底层数据基础设施建设，且这一进程在本轮发展周期中快于其他任何市场。该地区已有 61.5% 的组织将自身 AI 成熟度评为「整合」或「转型」阶段，但数据基础设施达到「受管理」或「已优化」阶段的比例只有 43.4%。接下来，大中华区企业仍须补强数据质量、数据治理与数据来源的可追溯性，而且需要从一开始就将本地化要求融入其中的数据基础设施和控制框架。
本次研究调查全球 28 个国家、2,699 名对企业数据与 AI 策略具有了解或影响力的决策者，涵盖银行、保险、生命科学与公共部门四大行业。报告以数据质量与治理、模型治理与监督、可解释性与公平性、负责任 AI 政策，以及审计与问责五项维度评估组织的可信 AI 成熟度，总分达 80 分以上者列为可信 AI 领先组织。
来源：互联网
