德勤50万员工用AI！警惕“幻觉”吞噬43万澳元！

在全球化与数字化浪潮的交织下，人工智能（AI）正以惊人的速度重塑着各行各业的运营模式，成为企业提升效率、拓展边界的关键动力。对于众多中国跨境企业而言，AI不仅是技术前沿的象征，更是参与全球竞争、优化业务流程的战略工具。然而，任何一项颠覆性技术在初期阶段，都难免伴随着探索与挑战。近期，国际知名咨询公司德勤（Deloitte）的两则消息，恰如其分地展现了当前企业在拥抱AI过程中所面临的机遇与考验，为我们思考AI的务实应用提供了宝贵的参考。

德勤与AI的深度融合：战略布局与最新进展

在AI浪潮席卷全球的背景下，德勤作为行业巨头，其在AI领域的布局体现了对未来技术趋势的深刻洞察。2024年，德勤便与领先的AI研发机构Anthropic建立了战略合作伙伴关系，旨在共同探索AI在企业级应用中的潜力。进入2025年，双方的合作进一步深化。在2025年下半年初，德勤宣布了一项重大计划，即将其全球近50万名员工全面接入Anthropic开发的先进大型语言模型——Claude。这一举措不仅是Anthropic迄今为止最大规模的企业级部署，更标志着德勤在内部运营和客户服务层面，对AI工具的深度整合。

此次合作的焦点之一在于为受严格监管的行业量身定制AI解决方案。根据Anthropic发布的一篇博客文章披露，德勤与Anthropic计划共同开发符合金融服务、医疗保健和公共服务等领域严苛合规要求的产品与功能。这意味着，AI的应用将不再局限于通用任务，而是向高精度、高安全性的专业领域迈进，为企业在复杂监管环境中提供智能化的辅助。例如，在金融领域，AI可以辅助进行风险评估、合规性检查；在医疗领域，则有望在数据分析、辅助诊断等方面发挥作用，这对于提升这些行业的运营效率和决策质量具有重要意义。

此外，德勤内部也正在积极探索AI的个性化应用。有外媒报道，德勤计划为公司内部的不同部门，例如会计师团队和软件开发人员，创建具有特定“角色”或“画像”的AI代理。这种定制化的AI设计，旨在让AI工具更好地理解并适应不同岗位的专业需求和工作流程，从而更精准地提供支持，例如为会计师提供财务数据分析洞察，或为软件开发者提供代码辅助和测试建议。德勤全球技术、生态系统和联盟负责人兰吉特·巴瓦（Ranjit Bawa）在一篇博客文章中强调，德勤之所以对Anthropic的AI平台进行如此重要的投资，正是因为双方在负责任AI方法上高度契合，并坚信通过合作能够共同重塑未来十年企业的运营模式。他指出，Claude持续成为众多客户以及德勤自身AI转型过程中的首选。虽然双方并未披露这项“联盟”协议的具体财务条款，但其战略意义已然不言而喻。它清晰地表明，AI已不再是遥远的未来愿景，而是正在切实地嵌入现代企业运营的每一个环节，从日常办公到战略决策，其影响力日益深远。

AI应用挑战的警示：准确性与负责任发展

尽管AI技术展现出巨大的潜力，但在实际应用中，它也并非完美无缺。德勤在积极推进AI整合的同时，也遭遇了AI“幻觉”带来的挑战。这再次提醒我们，在享受AI便利的同时，也必须正视其局限性，并建立健全的风险管理机制。

2025年，澳大利亚就业与劳资关系部委托德勤完成了一份价值43.9万澳元的“独立保证审查”报告，该报告于2025年上半年发布。然而，外媒在2025年8月报道指出，这份报告中存在多处错误，包括引用了多个根本不存在的学术文献，这些“虚构”的内容正是AI“幻觉”现象的典型表现。面对这一问题，德勤于2025年近期在其官方网站上上传了这份报告的修正版本，并退还了政府合同的最后一笔款项。这一事件引发了广泛关注，凸显了在依赖AI生成内容时，进行严格事实核查的重要性。它警示我们，即使是先进的AI模型，在某些情况下也可能生成看似合理但实际错误或虚构的信息。

事实上，德勤的遭遇并非孤例。在2025年5月，美国《芝加哥太阳时报》（Chicago Sun-Times）也曾不得不承认，其年度夏季阅读书单中包含了一些由AI生成的虚构书名，尽管列出的作者是真实存在的。读者们在发现这些错误后，报社随即进行了修正并对外公布了情况。类似地，一份外媒查阅的内部文件显示，亚马逊（Amazon）的AI生产力工具Q Business在其投入使用的早期阶段，也曾面临准确性方面的挑战，这表明即使是技术巨头，在AI的实际应用中也需要时间来调试和优化。

甚至Anthropic自身也曾因AI“幻觉”问题受到关注。在2025年上半年，Anthropic的律师在与音乐出版商的法律纠纷中，就曾因使用了AI生成的引文而不得不出面道歉。这些案例共同描绘了一幅清晰的图景：AI技术，特别是大型语言模型，在提供便捷和高效的同时，其生成内容的真实性和准确性仍是一个需要持续关注和解决的问题。企业在引入AI工具时，必须建立起一套完善的验证和审核流程，确保AI输出的信息符合事实，特别是对于涉及商业决策、法律合规或公众信任的内容，人工的最终审核与把关显得尤为关键。

中国跨境行业的启示与应对策略

德勤的案例以及其他行业内发生的AI“幻觉”事件，为正在积极拥抱或计划拥抱AI的中国跨境企业提供了宝贵的经验和深刻的启示。跨境行业天然面临着语言、文化、法律、市场等多元化的复杂挑战，AI的介入既是巨大的机遇，也意味着新的风险管理需求。

AI带来的巨大机遇：

市场洞察与决策支持： AI可以高效分析海量的国际市场数据，识别消费趋势、竞争格局和潜在商机，为跨境电商、国际贸易企业制定市场进入策略提供数据支持。例如，通过AI分析外媒报道、社交媒体和消费者评论，快速捕捉不同国家和地区的市场偏好。
供应链优化： 借助AI对全球供应链数据进行实时监测和预测，优化库存管理、物流路径，提高物流效率，降低运输成本和风险，尤其是在处理复杂的国际货运时。
客户服务智能化： AI驱动的智能客服可以提供24/7多语言服务，处理常见的客户查询、订单追踪等，显著提升客户满意度并降低人工成本，为全球消费者提供无时差、无障碍的沟通体验。
风险管理与合规： AI工具能够帮助企业实时监控国际贸易政策、税务法规和汇率波动，及时预警潜在风险，协助企业遵守日益复杂的国际贸易合规要求。

AI“幻觉”带来的潜在风险：

错误决策： 如果基于AI生成的错误市场报告或数据分析进行投资决策，可能导致严重的商业损失。例如，AI错误评估了某一海外市场的需求或竞争状况，使得企业投入大量资源却无法收回成本。
法律与声誉风险： 在跨境贸易合同、知识产权保护、产品合规性声明等方面，若AI生成了不准确或误导性的信息，可能引发国际法律纠纷，损害企业在国际市场的声誉和品牌形象。
运营中断： 依赖AI进行自动化运营的环节，一旦AI系统出现“幻觉”或故障，可能导致供应链中断、订单处理失误，甚至影响正常贸易往来。
信任危机： 无论是对外合作方还是对消费者，一旦发现企业所提供的信息来源于不准确的AI生成内容，将严重削弱信任基础。

中国跨境企业的应对策略：

面对机遇与风险并存的局面，中国跨境企业在引入和应用AI技术时，应秉持务实理性的态度，构建一套负责任的AI应用框架：

强化人工审核与“人机协作”： 绝不能让AI完全取代人类的最终决策和审核权。特别是涉及关键数据、财务报告、法律文件或面向公众发布的内容，必须设立严格的人工审核与校验机制。将AI视为高效的辅助工具，而非替代性方案，实现人机优势互补，充分发挥人类的判断力、创造力和批判性思维。
提升数据质量与模型可信度： AI模型的表现很大程度上取决于训练数据的质量。跨境企业应投入资源，确保所使用的数据来源可靠、维度丰富、及时更新，并尽可能消除数据偏差。同时，关注AI模型的可解释性与可信赖度，了解AI做出判断的依据，以便在出现问题时能进行溯源和修正。
构建内部AI伦理与合规体系： 借鉴国际领先企业的经验，建立企业内部的AI使用规范和伦理准则，明确AI的应用边界和责任归属。这包括但不限于数据隐私保护、算法公平性、信息透明度等。在跨境业务中，尤其要关注不同国家和地区的AI相关法律法规差异，确保AI应用在全球范围内的合规性。
持续关注AI技术发展与风险动态： AI技术正处于高速迭代之中，新的模型和应用层出不穷，但随之而来的风险和挑战也在不断演变。中国跨境企业应保持敏锐的洞察力，持续关注国际AI领域的最新进展、最佳实践以及已暴露出的问题，及时调整自身的AI策略和风险管理方案。
加强行业交流与国际合作： 积极参与国内外AI技术交流与合作平台，与同行、技术提供商和研究机构分享经验、共同探讨解决方案。通过集体的智慧，更好地应对AI带来的复杂挑战，推动负责任AI在跨境行业的健康发展。

展望未来：AI的持续演进与企业韧性

毋庸置疑，人工智能已成为不可逆转的技术趋势，其在企业级应用中的深度和广度将持续拓展。像“幻觉”这样的问题，虽然在当前阶段引发了一些困扰，但我们有理由相信，随着AI模型的不断进化、训练数据的优化以及风险控制技术的提升，这些挑战将逐步得到缓解。人类与AI的协作模式也将日益成熟，AI将在数据处理、模式识别、内容初稿生成等方面发挥更强大的作用，而人类则可以更专注于创造性思考、复杂决策、情感沟通和最终的质量把控。

对于中国跨境企业而言，这既是挑战也是实现跨越式发展的绝佳机遇。在面对全球化与数字化交织的复杂商业环境时，那些能够有效整合AI技术、同时又能建立起强大风险管理和合规体系的企业，将更具韧性和竞争力。它们将能够更精准地把握海外市场脉搏，更高效地优化内部运营，并最终在全球舞台上展现出更强的创新活力与品牌影响力。

建议国内相关从业人员持续关注此类动态，积极学习和实践AI技术，并在负责任的框架下，探索AI在跨境业务中的无限可能。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/beware-ai-hallucination-deloitte-lost-430k.html