埃森哲：
《2025人工智能行业从合规到信赖——采用新的思维方式，提升负责任的人工智能成熟度》

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埃森哲联合斯坦福大学开展的《2025人工智能行业从合规到信赖——采用新的思维方式，提升负责任的人工智能成熟度》报告，聚焦生成式AI普及背景下的风险与机遇，通过对22个国家、19个行业的1000家企业高管调研，系统剖析了当前负责任AI的发展现状、核心挑战与成熟度框架，并提出五大优先落地事项。报告核心结论指出，负责任AI已从单纯的合规要求升级为价值创造的关键引擎，企业需突破“组织成熟度与运营成熟度脱节”的瓶颈，以前瞻性思维构建全价值链风险管控体系，最终迈向“负责任AI先驱”阶段，实现AI风险向商业价值的转化。

一、时代背景：生成式AI重构风险格局，负责任AI成必答题

随着生成式AI在商业场景的广泛渗透，AI相关风险呈现爆发式增长，从聊天机器人提供错误建议导致企业追责，到员工使用ChatGPT泄露企业专有数据，再到算法误判标记欺诈用户，各类风险事件层出不穷。在此背景下，负责任AI已不再是“可选项”，而是企业平衡AI风险与价值释放的核心抓手——既能帮助个人提升工作效率，更能助力企业通过创新实现自我重塑，构建竞争优势。

报告明确了负责任AI的核心定义：通过有意行动设计、部署和使用AI，防范潜在风险并创造价值、建立信任；而成熟的负责任AI，则是将相关工作全面平台化，以系统化、面向未来的方式释放AI的真实价值。值得注意的是，负责任的数据是这一旅程的关键组成部分，安永2024年调研显示，48%的企业缺乏足够高质量数据支撑生成式AI计划，而具备高度数据准备度的企业，能通过可扩展的数据管理与治理实践，确保AI的负责任应用并实现数据经济价值。

二、核心挑战：三大维度重塑AI风险格局，企业应对压力加剧

当前企业面临的AI风险格局正从三个维度持续扩展，复杂度显著提升，给企业应对带来巨大压力。

（一）风险范围与频率双升，多领域风险凸显

调研数据显示，企业最关注的AI风险集中在隐私与数据治理（51%）、安全性（47%）、可靠性（45%）三大领域，其中可靠性风险涵盖输出错误、幻觉、模型故障等生成式AI典型问题。此外，透明度不足（44%）、人际互动影响（35%）、客户权益受损（34%）、社会影响（33%）、环境足迹（30%）等风险也被广泛提及。更值得警惕的是，AI驱动的突发事件（偏见、深度伪造、隐私泄露等）在2023年增长了32.3%，生成式AI的发展进一步加剧了风险的复杂性，要求企业从“被动应对风险”转向“主动预测风险”。

（二）全球监管环境加速演化，跨国合规难度升级

欧盟AI法案的落地开启了全球AI监管浪潮，目前已有超过37个国家在推进相关法规。调研显示，77%的企业已面临AI监管或预计未来五年内将受监管约束，90%的企业预计未来五年需遵守AI相关的网络安全、数据保护、消费者保护等法律义务。不同国家和地区的监管方向存在差异，例如中国出台深度合成管理规定、生成式AI服务管理办法草案，韩国率先推出AI责任法，美国发布AI安全行政命令，新加坡推进国家AI战略2.0，这种差异化监管格局让跨国企业的合规难度大幅提升。同时，生成式AI带来的新风险正推动各国修订现有法律，进一步增加了合规的不确定性。

（三）价值链风险管理范围扩展，双向风险叠加凸显

随着越来越多企业同时扮演AI模型“开发者”和“购买者”的双重角色（28%的调研企业），AI风险管理已从企业内部延伸至整个价值链。开发者需担忧模型训练过程中的知识产权侵权风险，购买者则关注所购模型是否符合预期性能，而双重角色企业面临的风险呈指数级复杂。调研发现，仅43%的企业建立了完善的AI模型采购措施（如监管检查、第三方审计），多数企业尚未做好应对价值链延伸带来的风险准备。企业需超越自身责任边界，推动价值链各相关方明确并履行法律与监管责任，尤其在高风险AI应用场景，无法再以“非预期后果”合理化不良结果。

三、认知转变：从“合规成本”到“价值引擎”，企业重估负责任AI价值

过去企业多将负责任AI视为单纯的合规成本或经营负担，如今这一认知已发生根本性转变。调研显示，49%的企业认为负责任AI是AI相关收入增长的关键因素，43%的企业将其视为保护品牌价值的重要贡献者，46%的企业认为其能推动AI流程工业化，37%的企业将其作为获取竞争优势的抓手。

价值预期方面，高管们估计，当企业成为负责任AI先驱时，AI相关收入平均将增加18%；反之，一次重大AI相关事件平均会抹去企业24%的市值。这种价值反差推动企业加大投入，42%的企业已将超过10%的AI预算投入负责任AI计划，79%的企业计划未来两年内达到这一支出水平，负责任AI已从“成本中心”正式转向“价值中心”。

四、成熟度框架：四阶段进阶路径，先驱阶段成终极目标

报告联合斯坦福大学构建了四阶段负责任AI成熟度框架，清晰界定了企业从起步到领先的进阶路径，最终目标是成为“负责任AI先驱”，目前尚无企业达到这一阶段。成熟度的核心衡量维度包括组织成熟度（反映流程与实践的完善程度）、运营成熟度（反映风险缓解措施的落地效果）、生成式AI成熟度（针对生成式AI的专项能力），三者需协同提升才能实现整体成熟。

（一）四阶段成熟度里程碑

第一阶段为“设定负责任AI原则”，企业具备基础AI开发能力，已制定AI伦理原则、数据使用政策，但未建立系统化的风险管理流程，风险评估多为临时行为，负责任AI未融入核心工作流；第二阶段为“建立负责任AI计划”，企业已制定负责任AI战略与运营模式，明确风险评估方法，建立数据与模型透明度流程，设计监控框架，但相关过程仍处于早期阶段，缺乏工具与技术系统性支持；第三阶段为“将负责任AI付诸实践”，企业在全组织范围内系统实施相关措施，实现AI生命周期全流程可追溯与透明，通过模型可解释性工具开展系统性测试，建立负责任AI控制平面与员工培训体系，有效支撑业务赋能与合规要求；第四阶段为“成为负责任AI先驱”，企业将负责任AI全面运营化，以技术平台为驱动，配备专业人才与适配文化，采取前瞻性风险评估方法，主动适配技术与监管变化，引领行业标准制定，并通过价值链合作管理第三方风险，成为行业实践领导者。

（二）区域与行业成熟度差异

区域层面，亚洲企业在负责任AI成熟度上处于全球领先地位，新加坡、日本、印度的企业表现突出，占据组织成熟度先驱企业的34%、运营成熟度先驱企业的37%；欧洲地区中，德国企业表现优异，得益于其完善的AI政策与监管布局；北美洲企业因监管多分散在州、市或行业层面，运营成熟度落后于亚洲。行业层面，通信、媒体与技术行业（尤其是高科技、软件与平台领域）成熟度最高，27%的企业达到运营成熟度实践阶段；金融服务行业（保险、银行）因监管严格，成熟度也处于前列；零售、工业设备行业表现较强，消费品与服务行业则相对落后。

五、现实差距：组织与运营成熟度脱节，企业准备仍显不足

尽管企业对负责任AI的重视程度与投入不断提升，但调研揭示了显著的“意图与执行差距”：多数企业低估了AI风险数量、所需措施规模及实施完整性，尚未建立完善的风险缓解体系。核心问题在于组织成熟度与运营成熟度的严重脱节——72%的企业处于组织成熟度实践或先驱阶段（其中9%为组织先驱），但仅有6%的企业达到运营成熟度实践阶段，不足1%的企业为运营先驱；结合三者评分后，无任何企业达到整体成熟度先驱阶段。

生成式AI领域的成熟度同样偏低，仅13%的企业处于生成式AI运营成熟度实践或先驱阶段，52%的生成式AI用户尚未建立任何监控、控制与可观察性措施。此外，企业对AI风险的认知存在明显不足，平均仅能识别出13种核心AI风险中的4.4种，超过50%的企业尚未建立系统化的风险评估流程，43%的企业未完全实现监控与控制流程，这些短板让企业难以适应动态变化的风险格局，也无法充分把握AI创新机遇。

六、破局路径：五大优先事项，推动负责任AI成熟度进阶

报告指出，无论企业处于哪个成熟度阶段，均可通过聚焦五大优先事项提升负责任AI能力，实现从合规到信赖的跨越，释放AI商业价值。

（一）建立人工智能治理与原则

这是负责任AI实践的基础，核心是制定契合企业优先级、伦理与价值观的负责任AI原则，并将其转化为清晰的政策、指南与控制措施，形成全组织认可的战略与路线图。目前70%的企业已建立相关原则，54%已转化为政策，76%已完全实现治理模式落地（较两年前的31%大幅提升）。企业还需通过跨职能协作（法务、安全、CIO、采购、人力资源等）搭建运营模式，强化员工培训与变革管理，推动负责任AI文化在组织内深度渗透。

（二）进行人工智能风险评估

关键是建立系统化风险评估流程，全面识别组织AI应用的风险敞口。企业需采用定量（情景分析、压力测试、关键风险指标）与定性（故障模式与影响分析、根本原因分析、专家判断）相结合的工具，对AI用例进行全面筛选与分类，重点覆盖公平性、可解释性、透明度、准确性、安全性及人类影响等维度。风险评估需贯穿AI生命周期与整个价值链，避免因风险认知不足导致的被动应对。

（三）系统性地支持负责任的人工智能测试

核心是开发参考架构，实现客户与第三方工具、服务的无缝集成，支撑AI生命周期（数据、模型、应用程序）全流程风险评估。企业需基于该架构开展测试、微调与全组织部署，并针对不同角色（客户服务、人力资源、管理岗等）提供专项培训，提升员工使用相关流程与工具的技能。目前仅有19%的受访企业扩展了超过一半的风险测试与缓解措施，这一领域存在巨大提升空间。

（四）持续监测与合规

企业需设立专门的AI监控与合规办公室，配备跨职能团队，明确职责与责任层级，构建“实时风险监控+未来风险预判”的双重能力。针对生成式AI透明度低、风险频发的特点，需配备先进工具与方法论，如模型性能追踪、数据漂移检测、用户反馈集成等，确保AI模型持续合规、合乎道德与可持续。当前43%的企业尚未完全实现监控与控制流程，这是组织成熟度的最薄弱环节，需重点突破。

（五）关注劳动力影响、可持续性、隐私与安全

这一事项需通过跨职能协作推进：劳动力层面，92%的企业认可员工是风险缓解第一道防线，需通过持续培训与技能再培训，结合行为科学与技术干预，提升员工风险意识与应对能力；可持续性层面，AI碳排放问题日益凸显（如BLOOM模型训练产生24.7吨温室气体），但仅36%的企业制定了组织层面碳减排策略，未来需积极采纳新型测量与缓解工具；网络安全层面，71%的企业已制定AI专项网络安全应对计划，但仅40%指定专门团队实施，需强化专项团队建设，避免被动应对策略。

七、结论：以负责任AI重塑竞争优势，实现风险向价值转化

报告强调，负责任AI已彻底告别“事后补救”时代，成为企业最大化AI投资回报的核心前提。面对AI风险激增、监管密集出台、价值链复杂度提升的三重挑战，企业需以五大优先事项为抓手，打破组织与运营成熟度的脱节瓶颈，构建前瞻性、系统化的负责任AI体系。

成为负责任AI先驱的回报将极为可观：不仅能有效规避风险、保护品牌价值，更能将AI风险转化为商业价值，通过创新与行业引领构建核心竞争优势。这要求企业超越自身组织边界，将视野扩展至整个价值链与AI生态系统，以持续改进的心态适配技术与监管变化，最终实现从“合规”到“信赖”的跨越，在生成式AI时代把握发展主动权。

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