出海洞察：东南亚领跑全球，AI信任度与责任实践双重超越，赋能更高投资回报

一份最新行业报告揭示，在人工智能（AI）的安全与负责任使用方面，东南亚地区的组织正引领全球同行，这使其在该技术上的投资回报（ROI）潜力更强劲。

这份年度报告，持续追踪全球各地组织如何采纳AI、构建AI信任以及实现技术商业价值的进程。报告发现，东南亚的AI信任度指数从2025年的57.7分提升至2026年的66.5分（满分100分），增长了8.8个点，充分展现了该地区在AI实践方面的显著进步。

AI信任度指数通过评估治理、数据和监督实践，来验证AI在五个核心维度的可靠性：数据质量与治理、模型治理与监督、可解释性与公平性、负责任的AI政策，以及审计与问责制。

与此同时，东南亚的AI信任鸿沟也从2025年的14.6个点收窄至2026年的6.6个点。信任鸿沟定义为人们对AI信任能力的预期与AI实际可证明的可靠、安全能力之间的差距。

鉴于东南亚地区对AI的感知信任度在2026年保持在73.1分的稳定水平，这表明该地区鸿沟的缩小主要得益于能力的增强，而非预期的降低。

在全球主要区域市场中，东南亚是唯一一个在AI信任度全部五个维度上均超越全球基准的市场，这为该地区的组织捕捉可观的商业利益奠定了坚实基础。

具体而言，一项相关研究发现，投资于可信赖AI措施的组织，其报告强劲或高ROI的可能性是其他组织的15倍。这提示我们，治理和伦理并非合规负担，而是驱动AI赋能解决方案成功的竞争优势。

这些发现与其他的市场研究结果不谋而合。例如，另一项独立研究显示，在接受调查的200家泰国组织中，有55%认为其AI实施尚未充分发挥潜力。

在整个东南亚地区，根据一份2026年的市场调查，不确定的投资回报或商业案例是AI应用面临的第三大障碍。这项调查采访了该地区330家公司的受访者，结果显示，不明确的商业利益与有限的预算或投资、数据质量或可用性问题并列为主要挑战。

尽管AI信任度和成熟度正在快速发展，但东南亚的基础设施建设步伐相对缓慢。2026年，先进AI成熟度提升了20.5个点，而基础设施成熟度仅增加了4.1个点。

特别值得关注的是，AI采纳上的孤立化方法仍是一个核心挑战。有研究报告指出，47%的受访泰国组织仍依赖碎片化的AI部署，而非企业级全面应用。仅有40%的泰国公司设有专门的AI负责人，30%的领导层拥有AI相关的关键绩效指标（KPI），而提供AI能力和风险领导力培训的公司也只有35%。

数据准备就绪程度同样是释放AI实施更大价值的关键。尽管57%的泰国企业认为自己在数据方面已为AI做好了准备，但有70%的企业将数据质量或可用性问题列为实现更高AI投资回报的挑战。此外，79%的泰国企业至少偶尔会经历低质量的AI产出，这导致了返工、延误或积压。

技能差距和治理问题是企业AI价值实现的另一些关键障碍。在泰国，约有76%的企业不相信公司主导的技能提升能够跟上AI工具发展的步伐。此外，仅有13%的企业报告在技能方面已完全准备就绪，而在有效治理AI的流程和框架方面，这一比例仅为14%。

尽管面临诸多差距和挑战，AI投资意愿仍在上升。在未来12个月内，65.6%的东南亚组织计划小幅增加AI支出，另有14.8%的组织计划大幅增加。

在泰国，公司预计今年在AI上的平均支出为6.029亿泰铢（约合1830万美元），预计未来两年内这一数字将增长44%。

放眼更广阔的亚太地区，一项全球数据洞察调查显示，59%的组织预计2026年AI投资将比2025年增长超过25%，这表明该地区的企业正在强化对这项技术的承诺。

上述研究结果基于一项覆盖全球2600多名决策者的调查，这些决策者对公司的数据和AI计划具有了解或影响力。该调查在28个国家和银行、保险、生命科学以及公共部门四个重点行业中进行。

在评估的所有行业中，银行业在可信赖AI的各个维度上均高于全球平均水平，年同比增幅普遍在8到14个点之间。信任鸿沟在所有五个维度上也均有所收窄。这突出表明，银行业通过更成熟的治理框架和更优化的监督实践，在AI信任度方面超越了其他行业。

这项研究同时揭示了AI领先者与落后者之间存在的显著差距。具体而言，85%的AI领先银行已经建立了治理框架，而落后银行中只有29%做到了这一点。其结果显而易见：66%的领先银行预期将获得强劲或高额的AI投资回报。