在全球不确定性加剧的背景下，企业若要大规模且有信心地使用人工智能（AI），就需要将信任融入 AI 流程。
数据至关重要——如果 AI 使用的是零散、不可靠或缺乏背景的数据，就可能向用户提供错误信息。
以可信数据为基础，AI 平台能够提供重要背景信息、减少手动工作、让治理落到实处并保护用户。
自人工智能（AI）进入主流以来，围绕大型语言模型（LLM）能做什么、不能做什么，以及应该做什么、不应该做什么的讨论一直持续不断。随着组织逐渐摆脱成效未达预期的试点项目，关注重点已转向以 AI 驱动的企业战略，旨在提升各组织业务的生产力、协作水平和洞察能力。
然而，全球不确定性已成为世界经济论坛《2026年全球风险报告》的主题，当前的讨论必须明确转向企业要想有信心地大规模使用 AI 所需的条件：信任。
LLM 已成为知识工作新的生产力层。它们帮助团队以前所未有的速度起草、分析和综合数据。但团队往往不得不把工作从 AI 环境中移出，转到桌面应用程序和服务器上，才能让成果投入使用并避免敏感信息泄露。这种做法当下或许让人觉得更安全，却也剥离了工作背景，使其更快过时，并在流程中重新增加手动步骤和人为错误风险。
AI 可以生成有用的成果，但这些成果能否始终处于使其可用的可信环境中？
AI 要产生最显著的实际业务影响，就必须影响整个工作流程，而非仅仅完成单项任务，同时还要具备适用于 AI 的数据和负责任的治理。麦肯锡近期关于全球 AI 现状的调查结果印证了这一点。通过 AI 创造更多价值的组织，更有可能在部署 AI 的同时重新设计工作流程并建立治理机制。
信任始于数据
AI 要创造价值，就必须以可信数据为基础，并遵循使用组织特有的标准和背景。这些可信数据用于训练 AI 模型，帮助模型揭示洞察并推动自动化。更重要的是，可信数据能确保组织的主张、报告和实际行动彼此一致。
但太多关键业务信息仍散落在孤立的系统和彼此脱节的工具中。只要这种情况没有改变，AI 的用途就仍会受到限制。
这时，老问题以新的形式重现：垃圾进，垃圾出——只是速度更快。如果 AI 使用的是零散、不可靠或缺乏背景的数据，它不会加快洞察的形成，而是更快地给出错误答案。在企业环境中，这不仅效率低下，也有风险。
借助 AI 平台扩大信任
那么，在建立可信的数据基础后，组织如何将这种信任传递到工作中？AI 平台是集成式、基于云的工作空间，能够自动化并保障复杂流程的安全。这些平台可以通过四种方式支撑企业信任：
1. 平台为 AI 提供背景信息
AI 使用企业自身的数据和运营标准，而非通用输入。这样生成的结果更切合实际、更可靠，也更便于采取行动。
不到五分之一的组织认为自身已具备适用于 AI 的数据基础，这凸显了缺乏可信基础时创造企业价值有多困难。Workiva 的《2026 年高管基准调查》还发现，79% 的企业领导者正将数据自动化和治理列为优先事项，以弥补企业范围内的数据缺口。这表明，越来越多的组织认识到，需要为 AI 提供更扎实、更可信的基础。
2. 平台减少手动工作的拖累
AI 平台未必会把人从工作流程中移除，但能减少拖慢他们的手动工作。
要充分实现AI 的价值，组织必须重新设计运营模式和治理架构，使团队与技术能够在互联的生态系统中协同工作。麦肯锡 2025 年关于AI 现状的全球调查结果也支持这一点：从 AI 获得更大财务收益的企业，更有可能在部署 AI 时重新设计工作流程。
团队技能再培训和工作方式重塑并非新概念。从计算器到互联网、电子邮件再到云技术，随着技术不断演进，那些历久弥新的企业始终走在前列，并随之不断发展。
3. 平台让治理落到实处
企业 AI 必须透明、可审计且安全。平台将这些控制措施内置于环境中，使治理伴随工作流程，而不是事后才应用。
正如世界经济论坛近期报告所述，随着 AI 系统从回答问题转向采取行动，治理成为负责任地使用 AI 的关键；其自主程度应根据具体背景、风险和组织准备情况进行调整。
4. 平台保护客户和员工
勤勉的团队常常转而使用未经批准的 AI 工具，因为这些工具快捷易用，能帮助他们完成更多工作。尽管这些工具可以提高效率，但使用“影子 AI”也会造成更严重的治理问题，因为敏感工作和客户数据被移出了可信系统。
应对影子 AI 的最佳方式不是拖慢人们的工作，而是在以信任为基础的环境中为他们提供 AI，让速度、安全和问责能够并行。现成 AI 工具让人们可以自行生成成果，而打造 AI 平台则让企业能够掌控数据、标准、治理和可审计性，从而使这些成果真正可用。
治理、风险与合规团队
对于治理、风险与合规（GRC）团队而言，治理并非工作之外的附加事项，它本身就是工作。这使 GRC 成为检验 AI 平台成效的最佳领域之一。团队本就了解风险，而 AI 缺乏管理所带来的代价一目了然；可追溯性、受控共享和可辩护性的价值也立竿见影。
GRC 团队寻求的不是速度快或文笔好的 AI 输出。他们需要值得信赖的 AI，生成的结果能够追溯至源数据、结合背景进行审查、与适当的利益相关方共享，并经得起审视。
受治理的 AI 已在金融领域逐渐普及，而一些最明确的平台 AI 用例正出现在 GRC 领域，例如识别风险与控制矩阵中重复的控制措施，以及根据流程叙述生成流程图。据普华永道和国际内部审计师协会介绍，AI 在内部审计和风险工作中的价值在于理解流程、监督治理和审查证据。
如果 AI 能在证据、控制措施、标准和监督塑造每项决策的环境中证明自身价值，它就能在任何地方证明价值。随着 AI 更深入地参与决策，更多职能部门都将需要同样的条件：可信的输入、可用的输出，以及两者之间清晰的关联。
信任就是优势
在当今全球市场中，组织面临更严格的审查、更大的波动，以及迅速采取行动的压力。
AI 将继续变得更快、更强大、应用更广泛。但仅凭速度无法创造企业价值。真正的差异在于，组织能否以这样的方式应用 AI：让其输出始终与可信数据、组织标准和受治理的环境相连。
AI 平台不仅提供可审计、可辩护且可用的输出，还能建立信任，使企业有信心采取行动。
