78% 的高管对能否在 90 天内通过独立的 AI 治理审计缺乏足够信心。这个数字来自 Grant Thornton 本月发布的一项调查，覆盖 950 位高管及高级领导者。它点出了合规领域一段时间以来一直试图说清的问题：大多数组织部署的 AI，既无法解释，也无法衡量，更无法为其辩护。Grant Thornton 将其称为“AI 证明缺口”。
这带来了实实在在的商业后果。已全面整合 AI 的组织报告 AI 带动收入增长的可能性，是仍处于试点阶段组织的近 4 倍：58% 对 15%。近一半的受访者认为，治理与合规失效是 AI 表现不佳的主要原因之一。然而，3/4 的董事会已批准重大 AI 投资，其中近一半却尚未明确治理要求，也未将 AI 风险列为常设议题。
董事会在批准 AI 投资时，并没有追问一旦出了问题会怎样。
治理，才是可持续提速的前提
数据中的信心差距说明了一切。在仍处于 AI 试点阶段的组织中，只有 7% 非常有信心能在 90 天内通过独立治理审计；而在已全面整合 AI 的组织中，这一比例为 74%。两者相差 10 倍，几乎与商业成果的差距完全对应。
当您能够证明一项决策是如何做出的、由谁对结果负责时，就不必在每个新用例提交风险委员会时都放慢脚步，因为已经有一套体系来处理。这正是 Maven AGI 所说的“内置而非外挂”：治理从一开始就嵌入平台，而不是事后叠加。为已部署的 AI 系统补装合规能力，比从一开始就内置更昂贵、更具干扰性，可信度也低得多。
高管层的认知错位问题
Grant Thornton 的数据揭示了我经常听到的一种矛盾。CIO 和 CTO 认为员工已完全准备好采用 AI 的比例，是 COO 的 5 倍。具体到智能体 AI，54% 的 COO 担心监管与合规的不确定性，而 CIO 和 CTO 中这一比例仅为 20%。
这种担忧上的差距本身就是一种治理风险。部署技术的人与负责受其影响的运营的人，看到的并不是同一幅图景。当这种错位持续存在时，治理问题就会被一再搁置：担心这些问题的部门没有预算权，而有预算权的部门又看不到问题。
智能体 AI 是下一个问责缺口
调查中最值得合规团队关注的部分是智能体 AI。近 3/4 的组织已经让智能体 AI 访问其数据和流程，无论是试点、扩展还是在生产环境中运行。但只有 1/5 的组织制定了经过测试、可在其失效时启用的事件响应计划。
这并不是一个需要全新项目来解决的新问题。大多数组织已经在网络安全领域具备了事件响应能力：持续监控、检测、明确的升级路径、审计追踪和清晰的问责机制。基础设施已经存在，缺少的是把它与 AI 部署连接起来。组织把 AI 治理当作一门独立的学科，而实际上，他们需要的能力大多已经具备。
具体到企业客户体验（CX）领域，AI 智能体正在大规模、实时地解答咨询、处理付款、安排预约和访问账户数据。负责客户成果与监管合规的运营团队有理由追问：这些智能体在边缘情况下如何表现？出现故障时会发生什么？审计追踪能否经得起检验？这些问题需要系统层面的答案，而不是口头保证。
企业合规团队现在应该做什么
- 先摸清智能体 AI 的暴露面，再谈治理。 没有盘点，就无从治理。大多数组织并不准确了解 AI 智能体在做什么、接触哪些数据、拥有多大的自主权。这是必要的第一步，而大多数组织还没有迈出。
- 将 AI 合规视为持续进行的工作，而非年度项目。 欧盟《人工智能法案》针对高风险 AI 系统的要求将于 2026年8月2日全面生效。ISO 42001 也越来越频繁地出现在企业采购清单中。按年度进行审查已经跟不上节奏。
- 在错位演变为事故之前，弥合高管层的认知差距。 如果您的 CIO 和 COO 对 AI 风险所在有着根本不同的看法，这种错位终将以故障的形式暴露出来，而不是在规划会议上被讨论。在部署之前，就必须对 AI 就绪度、问责和风险形成统一定义。
- 制定并测试 AI 事件响应计划， 不是一份政策文件，而是一套经过测试的规程。明确责任人，记录 AI 系统的决策方式，在真正需要之前先演练响应。已经在网络安全领域做过这些工作的组织，可以相对较快地完成迁移。
- 要求 AI 供应商提供第三方认证。 如果您部署的是供应商提供的 AI 平台，那么对方的合规状况就是您合规状况的一部分。拥有真实认证的供应商会毫不犹豫地分享。
等待的代价
AI 证明缺口会不断累积。治理每推迟一周，弥合难度就比前一周更大，因为每一个缺乏治理的项目，都会让下一个项目更难衡量、更难辩护。
那些早早建立问责基础设施的组织已经开始拉开差距，不是因为它们更谨慎，而是因为它们准备得更充分。它们能够自信地扩展规模。而没有这样做的组织，正在应对它们未曾预料的风险。
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