在AI智能体时代，信任成为组织面临的最大挑战

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对于许多组织而言，当前面临的主要问题并非AI创新的缺乏，而是其大规模应用的能力不足。

近年来，各行业积极推进AI的试点项目，但许多企业依然难以将有潜力的概念验证转化为实际业务中的应用和部署。实际上，障碍并不在于缺乏雄心。从2014年至2024年，全球AI领域的私人投资增长超过了13倍。更为普遍的问题在于，企业尚未在信任AI进行规模化应用的基础条件上建立起相应的文化、安全性、问责制、治理以及数据的准备度。

建立对AI智能体的信任不是依赖单一的控制措施或政策所能实现的。企业需要在多个方面同时增强信心。有些公司拥有先进的AI模型，但治理体系不健全；有些在安全控制上严格，却缺乏员工的准备；还有些企业数据质量较高，但权责界限模糊。真正走在前面的企业，往往并不一定部署了更多的AI，而是能够在这些关键维度上同步推进。

万事达卡认为，企业要实现从“获取洞察”到“采取行动”的转变，必须认真回答以下五个问题。

五大组织挑战，制约AI的普及

目前，整个行业中一个显著的现象是管理层对AI的热情与员工对AI的理解之间存在明显差距。这种认知鸿沟往往成为AI落地应用的主要障碍。推动员工接受AI，不仅仅是提供新工具，更重要的是帮助他们理解：AI应应用于哪些场景，能够创造怎样的价值，以及将如何改变他们的工作方式。

这一切首先需要清晰的沟通。尽管企业高管对AI的理解和态度正在快速演变，但这种认知并不一定能够顺畅传递到一线团队。根据汤森路透研究所2026年AI专业服务报告，近40%的专业人士表示，他们曾收到来自管理层和客户相互矛盾的AI使用指导。

因此，企业领导层需要超越笼统的AI倡议，为员工提供更明确和可操作的指导：何时应使用AI，哪些环节适合引入AI，哪些决策仍需要依赖人类的判断。当员工真正理解AI如何帮助他们的工作，以及组织对他们的期望时，企业才有可能从试验阶段向规模化应用迈进。

这个AI智能体是否应被赋予相关权限？

随着AI智能体越来越接近决策和执行环节，企业关注的焦点已不再是AI是否能生成洞察，而是它是否值得信任以进行实际行动。

这意味着，安全性、隐私保护和负责任地使用AI，必须从一开始就嵌入企业的运营体系中。企业需要建立明确的防护机制，保护敏感信息，同时明确责任归属，才能放心地让AI智能体接触关键数据，承担更复杂的任务。

归根结底，这是一个身份与权限管理的挑战。在AI智能体检索信息、发起支付或与客户互动之前，企业应清楚了解：这个智能体的身份是什么，它能访问哪些系统，以及被授予了怎样的权限。如果企业本身都无法对其建立信任，又如何指望客户去信任它呢？

随着AI智能体承担越来越多的自主任务，企业将面临另一个关键问题：当AI智能体做出决策、执行任务或产生意外结果时，究竟由谁来负责？

根据思科的《2025年AI就绪度报告》，尽管许多公司有意部署AI智能体，只有32%真正将其纳入劳动力规划。缺乏明确的权责结构，可能导致企业在决策、监督和问责上陷入不确定性。

企业领导层需要建立清晰的AI权责体系，明确哪些决策可以由智能体完成，哪些环节必须保留人类判断，以及在系统出现异常时应如何处理。那些成功进行AI智能体规模化部署的企业，往往会额外投入精力重新设计工作流程，让人类与AI在更清晰的角色、职责和期望中并肩前行。

一旦企业建立起明确的责任机制，就会面临一个新问题：如何判断一个AI智能体是否具备进入真实业务场景的能力？

企业需要建立系统化的方法，对智能体的性能、行为和输出结果进行测试与评估，确保其能够在客户服务、运营管理和关键业务决策等场景中稳定、安全地运行。重点不在于创造一个智能体，而在于验证它能否在多样化场景下持续、可靠并安全地发挥作用。

因此，越来越多的企业希望拥有能够测试性能、识别风险并不断优化控制措施的环境。万事达卡推出的Agent Suite，通过Proto沙盒环境进一步扩展其能力，帮助企业在将智能体引入生产环境之前进行探索、测试与验证，从而推动AI从试点阶段向可信部署迈进。

与此同时，万事达卡还推出了面向商户管理、客户入驻和争议处理等关键业务场景的三款AI智能体。通过这些能力，企业能够更清晰地识别AI创造商业价值的机会，并在安全且具备治理保障的框架下实现规模化应用。

即使解决了部署、安全和治理问题，未来的道路依然充满挑战：AI智能体只能基于其所理解的信息进行行动——这意味着，要使智能体在实时场景中高效运行，正确的数据不仅要可获得，还必须在清晰的授权和安全保障下被有效使用。

然而，许多企业的数据依然分散在不同系统中，格式不一且相互割裂。人类往往能够凭借经验弥补这些缺口，但AI智能体在面临信息不完整、相互矛盾或难以访问的情况下则可能陷入困境。因此，企业需要进一步打破数据孤岛、提升数据一致性，并优化那些限制AI发挥价值的碎片化流程。

在智能体AI时代，数据质量直接影响决策质量。如果智能体无法有效理解所面临的信息，就无法做出可靠的行动。为加速数据质量的提升，万事达卡旗下屡获殊荣的创业孵化项目“创业直通车”（Start Path）正进一步聚焦于商业智能和数据驱动能力领域的初创企业。

过去十年，创业直通车已支持来自全球60多个国家和地区的500多家创业公司成长壮大，帮助它们借助万事达卡全球网络和客户资源实现规模化发展。那些能够帮助企业将数据转化为可执行洞察的创新力量，不仅能够提升决策质量和运营效率，更将为实时行动创造条件，进而帮助企业建立对AI的信任，实现AI的日常运营。

在未来几年，值得信赖的AI执行能力可能成为商业领域最重要的竞争优势之一。毕竟，关键不在于组织是否能够构建AI，而在于它是否能够真正信赖AI。

作者：Kaushik Gopal，万事达卡执行副总裁暨服务部全球数据产品负责人

来源：移动支付网