資料與人工智慧信任公司 Veeam Software 宣布推出資料與人工智慧信任成熟度模型（Data and AI Trust Maturity Model），這是一個以研究為基礎並經客戶驗證的框架，旨在幫助組織評估、衡量和加強其在人工智慧從輔助工具向以機器速度處理企業資料的自主代理轉變處理過程中，如何有效地管理和營運人工智慧。
各行業的大部分企業已跨越第一道門檻並部署 AI。然而，企業在 AI 準備就緒程度的信心與實際有效營運和治理能力之間，正逐漸出現明顯差距，而且只有少數企業能實施管制措施。
隨著 AI 代理開始更快速且更具規模地對企業資料作出自主決策，這一差距逐漸演變為一項實質風險。由 Emerald Research Group 代表 Veeam 進行的研究顯示，企業在 AI 應用方面的步伐，遠遠快於其在建立身份架構和資料基礎管治措施，而後者是向董事會、稽核人員或監管機構證明相關決策時不可或決的標準。當前的挑戰已不再是應否使用 AI，而是其行為能否被理解、控制並加以驗證。
資料與人工智慧信任成熟度模型旨在彌補這一差距，協助企業縮小認知上的準備就緒程度與實際執行之間的落差。它為領導者提供一個獨立視角，了解其當前狀況及應優先關注的方向，從而協助企業從試驗階段邁向具問責性且可應用AI的階段。
該模型從 12 個維度評估 AI 的成熟度，並將進展由臨時到領先劃分為五個階段。它使企業能夠識別已存在的控制措施、在現實環境下會失效的部分，以及為加強信任、治理與韌性所必須優先處理的事項。
Veeam 執行長 Anand Eswaran 表示，企業對 AI 充滿信心，但僅憑信心無法拓展應用規模。我們的研究顯示，儘管大多數企業相信它們已準備好以安全且負責任的方式擴展 AI 規模，但許多企業仍然無法向董事會、稽核或監管機構證明。資料與人工智慧信任成熟度模型為領導者提供清晰且客觀的方法，以了解其實際準備程度、識別執行落差，並優先發展將 AI 信任實現營運化所需的範疇，而不僅僅停留於期望層面。這一點在代理式主導的世代中是至關重要。
研究顯示 AI 信任差距正不斷擴大
資料與人工智慧信任成熟度模型參考了 300 位資深產業及科技領導者的意見，包括負責資料、安全、風險及科技策略的高階管理人員。該研究顯示出發展 AI 的意向、信心與營運準備就緒之間持續存在的差距：
- AI 已不再處於試驗階段。近七成企業表示，AI 已應用於多個業務職能或成為其營運的核心，這意味著 AI 系統與代理如今每日都會接觸敏感的生產資料、客戶記錄以及決策流程。
- 高階管理人員信心十足，80% 的領導者表示他們對於在未來兩年內安全擴展 AI 規模的能力充滿信心。
- 信心往往缺乏實證支持，近半數高階管理人員認同他們的信心更多源自直覺，而非能夠隨時向持分者提供可驗證且符合稽核依據的證據。
- 隨著 AI 規模擴大，執行難度逐漸浮現，52% 的企業表示在過去 18 個月內曾縮減 AI 計劃，其中40%經歷延誤，另有 28% 完全終止相關計劃。
- 發展障礙主要來自營運層面而非技術層面，主要包括AI及機器學習技能不足（43%）、難以將 AI 整合至現有工作流程與系統（33%）、監管不確定性（25%）、資料品質的局限（20%），以及AI論證方面的顧慮（19%）。
- 治理成熟度落後於推行進度，近九成企業表示已在某程度上建立正式的 AI 治理政策，但僅約三分之一表示在需要時能立即提供全面且符合稽核要求的證據。
這些發現顯示儘管 AI部署正在迅速推行，執行成熟度卻相對滯後，使企業在擴展AI至關鍵營運時面臨風險。
從推行到可證明的信任
比起只專注於採用，資料與人工智慧信任成熟度模型評估在現實情境下，與 AI 相關的控制措施、問責機制及營運實務運作的一致性。該模型將信任準備就緒度劃分為四大核心價值支柱：
- 清晰理解：對資料與AI資產、資料沿襲以及風險，具備全面的可視性與情境理解。
- 安全可靠：涵蓋身份與存取治理、私隱及資料保護控制。
- 具備韌性：為關鍵資料及依賴 AI 的服務提供備份、復原信心及可確保營運持續。
- 全面釋放：以可信賴的資料準備就緒支持負責任的AI開發與應用。
信心與實際表現的基準比較
該模型透過資料與人工智慧信任成熟度評估加以應用，這是一項由 Veeam 的資料、安全及AI的顧問專家與策略領導團隊提供的顧問式服務。該評估提供：
- 根據模型的12 個維度針對成熟度進行評分
- 透過同行基準比較，從而辨別建基於現事的緊迫程度和狀況
- 提供經優先排序的建議及務實的發展路線圖，以逐步加強信任
- 針對高階管理人員而設的分析，以支持董事會監察、稽核討論，以及追蹤和衡量進展