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在当前全球经济日益紧密的背景下，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度渗透到各行各业，尤其是在中国跨境贸易与服务领域，AI的应用已从早期的概念验证阶段，逐步迈向实际业务流程中的关键环节。从供应链优化到智能客服，从精准营销到风险管理，AI正重塑着中国企业出海的路径与模式。然而，随着AI应用场景的拓展，其面临的挑战也日益凸显，特别是在信任、合规与全球适应性方面，这些已成为企业级AI能否实现规模化落地的核心考量。

当前，AI技术已不仅仅是实验室里的前沿探索，它正在金融、商业以及受严格监管的行业中承担起日益重要的任务。在这样的环境中，炒作和概念已不再重要，企业高层领导更关注的是，AI能否在确保信任、韧性和合规性的前提下实现大规模应用。

业内专家强调，企业级AI的落地，与其说是关于令人眼花缭乱的原型展示，不如说是关于构建完善的“护栏”机制、健全的治理体系以及卓越的全球适应能力。

在这些讨论中，以下几点被反复提及，它们对于中国跨境企业在AI时代行稳致远具有重要的参考价值：

• 信任是基石，不可或缺。 可解释性、透明度和可审计性必须融入每一个AI系统。缺乏这些要素，企业将面临声誉受损、监管处罚和用户抵制的风险。
• 全球化背景下的本地化策略。 各国各地区在欺诈模式、文化偏好乃至监管要求上存在显著差异。例如，欧洲国家与美国、亚洲地区在AI法规方面各有侧重，瑞典的欺诈模式可能与英国大相径庭，而日本的语气风格与美国也截然不同。这使得“一刀切”的AI模型在全球范围内难以有效运行。
• 重新思考人机协作模式。 传统的“事后全面检查”方法难以适应AI的规模化应用。更有效的策略是，将人类的介入点设定在高风险或低置信度的关键环节，而让AI自动化处理常规任务。
• 并非所有任务都应自动化。 创造性工作和讲故事的能力仍是人类独有的特质。AI应该作为增强工具，而非替代这些核心的人类能力。
• 未来三到五年是关键成型期。 深度推理模型、智能代理AI以及完善的治理框架将逐步成熟。AI成功的真正标志将是它深度融入业务，以至于我们不再将其作为一个独立的讨论话题。

对于中国跨境企业的管理层而言，AI战略的制定必须以信任、韧性和人类价值为核心，否则可能在企业AI的成型期中被市场淘汰。AI或许是当前的热点话题，但在决策层面，关键问题已不再是是否使用AI，而是如何安全、盈利并在全球范围内规模化地部署AI。

Teradata公司人工智能与分析副总裁Meeta Yadav Vouk女士明确指出，AI应当被视为“高阶玩家的竞技场”，这意味着其必须具备企业级的韧性、符合监管要求，并将信任从一开始就融入系统设计之中。

Meeta女士在与Phrase公司首席产品官Simone Bohnenberger-Rich博士的交流中，深入阐述了将AI从原型阶段推向关键业务生产环境的现实挑战，以及为什么“护栏”、治理和审慎态度比单纯的炒作更为重要。

Meeta女士表示：“我们不追求为AI而AI。我们的工作是让AI在最严苛的环境中发挥作用：金融系统、全球商业和受监管的行业。这意味着可扩展性、可审计性和信任。如果它不具备企业级标准，就不应该被引入。”

从研究实验室走向关键业务系统

Meeta女士的AI之路始于学术界，她的博士研究（由美国国防部资助）聚焦于如何在大规模硬件层面模拟网络攻击。之后，她加入了IBM新加坡研究院，将AI应用于全球最繁忙的港口之一，以检测非法燃油走私。这是一个早期且具象的例子，展示了机器学习如何在复杂、实时环境中识别模式并采取行动。

这些经验对她目前在Teradata的工作影响深远，而她现在面临的风险更高。她指出：“每一次刷卡、购票或货物跨国运输，都与对故障零容忍的工作负载相关。这就是企业AI的现实。”

企业悖论：当可预测性遇上概率性

企业通常建立在可预测性的基础上。战略、预测和风险模型都旨在最大限度地减少意外。但正如Simone博士所强调的，AI并不完全遵循这些规则。从本质上讲，它是概率性的，而非确定性的。“这就像试图将方钉放入圆孔，”她说道，“高管们希望实现可扩展性、透明度和可解释性。但AI的数学原理却抵制着精确、确定性的答案。”

“我们不相信为了AI而AI。我们的工作是让AI在最苛刻的环境中发挥作用——金融系统、全球商业和受监管行业。这意味着可扩展性、可审计性和信任。如果它不具备企业级标准，就不应该被引入。”——Meeta Yadav Vouk博士

这种紧张关系解释了为何许多AI投资未能产生预期影响。数十亿美元被投入到AI领域，但只有一小部分项目最终能够走出概念验证阶段。外媒高盛公司曾将其称为“万亿美元的浪潮”，但对许多企业而言，现实是清醒的：不到两成的试点项目最终能转化为生产系统。对于管理层而言，雄心与执行之间的差距正在扩大。

全球复杂性与本地细微差异

法规正迅速成为AI规模化应用面临的最严峻障碍之一。Meeta女士反思道：“我们曾认为数据管理已足够困难，现在又叠加上了AI法规。欧洲、美国和亚洲的法规各不相同。瑞典的欺诈模式与英格兰也非一致。你不能只建立一个模型，然后将其推广到所有地方。”

这就是所谓“主权AI”的兴起，即政府要求数据和模型在其本地司法管辖区内运行。对于中国跨境企业而言，挑战在于平衡全球一致性与本地合规性，这通常意味着需要针对不同国家量身定制欺诈检测、KYC（了解你的客户）流程和风险模型。

Simone博士强调，这不仅仅是技术层面的问题。“合规性是一方面，但细微之处也至关重要。语气、个性化、文化敏感性，如果在日本市场处理不当，会立即损害信任。AI管线必须从头到尾都设计得足够灵活。”

护栏、信任与人机协作

如果说两位专家反复提及一个主题，那就是信任。但“可信赖的AI”究竟意味着什么？对Meeta女士而言，它始于可解释性。

“AI是傲慢的。它会自信地给出答案。我希望它能说：‘我是AI。我做出这个决定的原因如下。这是我的置信水平。以下是我考虑的因素。’这种透明度才是建立信任的关键。”——Meeta Yadav Vouk博士

她指出，欧盟的《AI法案》是朝着正确方向迈出的一步，推动行业建立清晰的“护栏”机制。缺乏这些机制，风险将倍增：幻觉、失控的智能体以及声誉危机。她举了一个具体的例子，她的儿子曾意外地被电信公司的AI客服责骂：“我不希望被AI教训。我希望它让我的生活更简单，而不是更吵闹。”

Simone博士认为，信任也取决于对人类在流程中定位的重新思考。传统的“在最后阶段全面检查”治理模式无法实现规模化。相反，她建议企业应在高风险或低置信度的时刻才将任务升级至人工处理，同时自动化处理常规案例。例如，英国保险初创公司Tractable，它通过AI自动处理简单的索赔，但将复杂的索赔在中途转交给人工处理。

“企业追求可预测性、可扩展性和信任——但这几乎与AI底层的数学原理背道而驰，因为它本身是概率性的。这就是每个全球化组织都必须管理好的矛盾。”——Simone Bohnenberger-Rich博士

哪些能力应保留给人类？

尽管拥有深厚的技术背景，Meeta女士仍明确指出：并非所有事物都应自动化。“AI创作的小说无法像人类创作的那样引起共鸣，”她说，“艺术、讲故事、创造力……这些都是人类深层次的特质。AI可以提供支持，但不能取代这份人性。”

Simone博士则持更为细致的观点。她将AI比作新的艺术媒介，如杜尚的小便池或安迪·沃霍尔的丝网印刷——这些工具扩展了创造力，而非抹杀了它。在商业领域，她认为AI的价值与其说在于原创性，不如说在于相关性。“人们不想要杂乱无章的信息。他们想要相关性。AI可以帮助我们实现这一点，但前提是具备正确的语境。”

未来三到五年展望

两位嘉宾一致认为，未来几年将是AI发展的关键成型期。深度推理模型、智能代理平台和治理框架都在日趋成熟，使AI能够更有信心地处理欺诈检测、合规性和客户互动。对Meeta女士而言，里程碑既是技术层面的，也是文化层面的：“当人们不再谈论AI时，AI才算真正成功。那时它将成为业务结构的一部分。”——Meeta Yadav Vouk博士

Simone博士则将其视为风险管理。“目标并非零风险。那是不可实现的。目标是校准风险，并以透明和敏捷的方式进行管理。”

结语

在整场对话中，一个核心信息贯穿始终：信任是AI发展的基石。缺乏信任，合规将步履维艰，客户将抵触，员工将抗拒。有了信任，企业才能在不同系统、文化和市场中规模化地应用AI。正如主持人Jason Hemingway在结束时所说：“真实性、信任、韧性。这些并非空泛之词，它们是业务增长的基础设施。”

Meeta女士也提醒各位管理者，这句话既是警示也是激励：“现在已不再是早期阶段，而是成型阶段。如果现在就以信任为基础进行构建，你就能为接下来的发展做好准备。”

对于中国跨境从业者而言，持续关注并理解这些前沿动态至关重要。将信任、合规与本地化作为AI战略的核心，才能在全球市场的激烈竞争中占据优势，并为中国企业的高质量出海贡献力量。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-cross-border-20-succeed-avoid-trust-trap.html