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报告摘要

推动人工智能发展：驾驭风险，攻克难关

核心内容

本报告由德勤发布，旨在探讨企业在人工智能（AI）应用过程中面临的三大主要风险：对AI决策流程的信心不足、伦理规范问题和市场不确定性。尽管AI被广泛认为是未来企业发展的核心动力，但56%的受访企业表示已或计划放缓AI的应用，反映出对AI潜在风险的担忧。报告通过调研数据和案例分析，为企业如何应对这些挑战提供了专业建议。

主要观点

AI的潜力与风险并存：AI在提升流程效率、改善决策、提高员工生产力和优化产品服务方面展现出巨大价值，但同时也伴随着风险。
企业信心是关键障碍：73%的受访者在“信心”类别中表示有重大或极大顾虑，主要集中在AI系统的透明度、安全性和可解释性。
伦理规范挑战显著：AI系统可能因数据偏见或算法设计不当而产生不公平的结果，例如医疗领域中种族偏见的风险预测算法。
市场不确定性不容忽视：55%的受访者对市场不确定性表示担忧，包括监管变化、客户抵制和员工负面反应。
AI成熟度影响风险感知：中等成熟度的企业对风险的顾虑最高，而高成熟度企业则因具备更多应对能力而顾虑较低。

关键信息

人工智能风险的主要类别

信心
- 73%的受访企业表示对AI系统的信心存在重大或极大顾虑。
- 主要问题包括：AI决策的可解释性不足、系统安全性、以及无法理解或证明AI的决策过程。
伦理规范
- 57%的受访者在伦理规范方面表示有重大或极大顾虑。
- 伦理问题包括：数据隐私、算法偏见、公平性、以及AI对就业的影响。
市场不确定性
- 55%的受访者对市场不确定性表示担忧。
- 主要因素包括：新法规的出台、客户对AI应用的抵制、以及员工对AI的负面反应。

企业应对AI风险的建议

注重数据管理和治理：40%的企业在数据实践方面成熟度较低，缺乏透明、可靠和安全的数据流程。企业应建立完善的治理机制，确保数据质量、准确性和最新性。
纳入多元化观点：通过引入多样化的视角，企业在AI设计和实施过程中可以更好地识别和应对偏见和不公正问题。
重视变革管理和有效沟通：AI的引入可能引发员工和客户的抵触情绪，企业应通过有效的沟通和变革管理策略，帮助员工适应新技术，并向客户传达AI的价值。
预测并应对监管变化：如GDPR所示，企业应提前建立应对新法规的能力，以确保合规并积极参与政策制定。

AI成熟度与风险顾虑的关系

企业AI成熟度呈“铃型曲线”分布：低成熟度和高成熟度企业顾虑较少，而中等成熟度企业对AI风险的顾虑最高。
随着AI能力的提升，企业能够通过流程优化、技能提升和创新举措来降低风险，从而提升对AI的信心和接受度。

AI可解释性的重要性

当前AI系统复杂，难以解释其决策过程，这导致了对AI可靠性的质疑。
可解释AI（XAI）的发展有助于增强AI的透明度，从而提升信任度并满足监管要求。

企业应如何应对

建立高可信AI框架：涵盖透明度、可靠性、安全性、问责制、公平性和隐私保护六大关键维度。
加强内部合作与沟通：技术与业务部门应协同合作，确保AI应用符合伦理规范并获得利益相关方的信任。

结论

人工智能具有巨大的变革潜力，但企业必须正视其带来的风险，并采取系统性的策略来应对。通过提升数据治理能力、纳入多元化观点、加强沟通和变革管理，企业可以有效驾驭AI风险，推动其战略实施，从而在未来竞争中占据优势。德勤建议企业应积极行动，以确保AI的可持续发展和广泛应用。

方法论

调研时间：2019年10月至12月
调研对象：来自9个国家的2737名IT和业务线高管
调研内容：受访者对AI风险的评分，分为“信心”、“伦理规范”和“市场不确定性”三类。

致谢与作者信息

感谢David Jarvis、Susanne Hupfer、Brenna Sniderman和Natasha Buckley对本报告的贡献。
作者包括Beena Ammanath、David R. Novak、Siri Anderson和Abha Kulkarni，均为德勤人工智能研究院和德勤综合研究中心的专家。

德勤建议总结

风险类别	建议措施
数据管理	建立透明、可靠、安全的数据流程，提升数据质量与准确性
多元化观点	引入多元视角，减少算法偏见和不公正现象
变革管理	有效沟通与员工培训，以减少抵触情绪和提升接受度
监管适应	预测并准备应对不断变化的法规环境，积极参与政策制定