Sumsub研究顯示：97%的中國企業已使用或試用多環節AI系統，僅29%對追蹤并解釋其決策過程非常有信心

深圳 – 2026年8月5日–Sumsub，首個由AI驅動、支持企業實現規模化合規的信任基礎設施，今日發布《Sumsub亞太地區數字信任現狀：AI治理基準報告》。報告顯示，中國企業亟需提升對AI智能體（AI Agent，以下簡稱“智能體”）決策過程的追蹤能力。

在中國，約97%的企業目前正在使用或試用多環節AI系統 。然而，結構性錯配依然存在，因為許多本地企業仍缺乏對AI決策路徑進行監控和審計的基礎設施，僅29%對追蹤并解釋其AI決策過程非常有信心。報告將這一現象稱為“問責不對稱”(Accountability Asymmetry)，即企業需要為AI作出的決策承擔責任，卻未必能夠向監管機構、股東或客戶清楚說明，AI作出了什么決定、依據是什么，以及這一決定是如何形成的。

該報告從三個維度對亞太地區企業在自主智能體的治理成效方面進行評估：AI目前在多大程度上能夠獨立行動（自主性/Autonomy），AI驅動結果的責任歸屬的明確程度（責任/Responsibility），以及這些決策可被還原和解釋的程度（可追溯性/Traceability）。

報告關于中國企業的主要發現包括：

• 強有力地錨定AI責任歸屬的框架：75%的中國企業已制定明確指令，將AI相關結果的直接責任落實到具體個人（35%）或團隊（40%），略高于亞太地區平均水平（70%）。
• 審慎劃定高風險業務流程的風險邊界：對于低風險、日常常規任務，89%的中國企業愿意交由AI處理，與亞太地區平均水平（88%）一致；但當任務涉及財務責任時，企業則表現得更加謹慎。
• 安全優先于AI應用的快速擴張：過去一年，26%的中國企業顯著擴大了AI系統的應用范圍或自主程度，略低于亞太地區30%的平均AI部署水平。這反映出企業更傾向于采取安全優先的策略，而非在缺乏充分管控的情況下快速擴張。
• AI治理能力仍有提升空間：中國企業在AI落地與治理體系搭建之間均衡投入，整體治理基準得分為 68，略高于亞太地區平均水平的67.1分。 
• 數據分析與核心運營最先體現實際價值：中國企業認為，AI目前在運營或工作流程處理（25%）以及數據相關任務（21%）中產生的實際影響最為顯著，值得關注的是，產品 / 服務個性化場景占比達 18%，大幅高于亞太地區 9% 的平均水平，與欺詐檢測、反洗錢和風險監控（18%）持平。

“中國企業在擴大智能體應用時所表現出的謹慎，并不意味著缺乏戰略意圖，而是反映出企業對安全與責任的高度重視。”Sumsub亞太區副總裁Penny Chai表示，“當決策涉及財務責任時，未成熟的追溯機制將會為企業帶來難以承受的運營風險。因此，建立完善的追蹤架構及安全防護機制，是企業實現關鍵場景AI應用安全規模化部署的重要前提。與此同時，監管框架與產業協作也將共同推動AI治理體系持續成熟。監管規則明確責任邊界，而身份識別、決策追蹤和審計記錄等數字信任基礎設施，則能夠讓AI問責真正落到實際應用中，幫助企業將合規要求轉化為可驗證的數字信任。”

亞太地區企業AI治理自評得分受監管成熟度影響

中國企業對自身AI治理表現的自我評分為68.0分，略高于亞太地區的平均水平，反映出受訪企業認為自身在AI應用推進與治理能力建設之間保持了相對良好的平衡。與此同時，中國正持續推進相關標準建設，進一步完善智能體身份管理、協同交互和全程追溯等技術治理機制。

2026年6月，中國發布《人工智能智能體互聯》系列7項國家標準，圍繞總體架構、身份碼、身份管理、智能體描述、智能體發現、智能體交互及工具調用等關鍵環節，構建起覆蓋“身份標識—能力描述—供需發現—協同交互—工具調用”的閉環式標準體系。該系列標準不僅補齊了智能體互聯領域的標準空白，也為企業復用標準組件、降低定制開發成本、縮短產品上市周期，以及建立統一身份認證和全程追溯機制提供了更清晰的技術依據。

在亞太其他市場，不同的監管環境同樣直接影響了各市場企業的自評得分。泰國（70.3分）和菲律賓（69.6分）由于較早與嚴格的數字法規及商業要求接軌，位居區域前列。印度（68.5分）仍較多依賴書面合規要求或較為嚴格的市場準入規則，中國香港（66.7分）、澳大利亞（66.7分）和印度尼西亞（66.0分）等則正持續調整現有隱私框架，以覆蓋自主運行的AI系統。新加坡（65.6 分）已推出代理式 AI 模型治理框架(Model AI Governance Framework for Agentic AI)，企業普遍根據此較為成熟的技術標準衡量，因此傾向較嚴謹的自我評估。馬來西亞（62.4分）位居區域末位，當地企業正為即將出臺的AI治理法案做準備。

高監管行業引領亞太AI治理水平

在本次評估中，高度監管行業整體表現領先。其中，金融服務業以69.6分位居榜首，這主要得益于嚴格的合規標準，以及區域內最高的審計追蹤機制采用率（68%）。IT及軟件服務業以68.8分緊隨其后，不過，其激進的部署速度帶來了風險，可能導致實際應用超越治理能力。

相比之下，財務責任相對較低的行業，往往更重視AI帶來的即時效用，而非治理能力建設。電商平臺得分為65.4分，雖然大量使用AI工具推動銷售，但受利潤空間有限影響，較少采用獨立審計，采用率僅為29%。出行與配送行業以64.4分位居末位。該行業更強調運營速度，卻相對忽視監督與追蹤機制。一旦自動化AI系統發生故障，其物流運營便可能因缺乏有效監控而面臨系統性風險盲區。

突破技術障礙，推動AI安全擴展

隨著智能體逐步進入更復雜、更高風險的業務流程，中國企業下一階段需要解決的重點，已不只是擴大應用范圍，而是確保相關系統能夠被有效追蹤、審查并順利接入現有業務架構。調研顯示，應對現代AI模型本身的技術復雜性（63%）、控制建立可追溯機制所需的高昂成本（46%），以及實現對第三方AI活動的全面追蹤（44%），這些問題直接影響企業對AI決策過程的記錄與還原能力，也增加了跨平臺管理和責任追溯的難度。

從紙面合規邁向可驗證的信任機制

在智能體時代，真正的數字信任不能只停留在制度文件和合規清單上。企業需要建立統一的管理機制，確保每一次自動化操作都能對應到獲得授權的智能體，以及負責監督這一操作的具體人員。通過完整記錄智能體獲得了什么授權、與其他系統進行了哪些交互，以及做出操作時的相關背景信息，企業才能及時了解AI系統正在做什么，并在出現問題時明確責任歸屬。市場對于這一轉變已基本形成共識：96%的中國企業表示，已準備采用第三方驗證解決方案，將智能體的自主操作與經過驗證的身份體系關聯起來。

如欲詳細了解《Sumsub亞太地區數字信任現狀：AI治理基準報告》的完整內容，請點擊以下鏈接下載：https://sumsub.com/ai-governance-benchmark-apac/

調研方法說明：

《Sumsub亞太地區數字信任現狀：AI治理基準報告》旨在評估亞太地區企業在AI自主性、責任歸屬與可追溯性方面的治理能力。該研究采用綜合性的混合研究方法，于2026年4月至6月期間，由Sumsub攜手新加坡金融科技協會開展，由Blackbox Research獨立進行的定量調研，并結合高管圓桌討論。

本次研究覆蓋澳大利亞、中國、中國香港、印度、印度尼西亞、馬來西亞、菲律賓、新加坡和泰國九個亞太核心市場，共調研720名資深專業人士，涉及金融服務、IT及軟件服務、電商和出行四大行業。所有受訪者均為經過篩選的企業決策者，并直接負責AI戰略、落地執行或風險監督。

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