AI 已从辅助人类完成任务，逐步迈向自主执行和决策。然而，作为 AI 治理核心的问责机制（Accountability），却未能同步发展。在亚太地区，大多数企业能够解释 AI 正在执行什么，但能够证明 AI 决策过程、还原决策依据的企业仍然有限，仅少数企业保存了不可篡改的决策记录。我们将这一差距称为 “问责不对称”（Accountability Asymmetry）：企业对 AI 决策承担高度责任，但缺乏证明这些决策如何产生的能力。
Sumsub 与新加坡金融科技协会（Singapore FinTech Association）合作，对亚太地区 720 位来自风险、合规、技术和运营领域的专业人士开展调研。本报告探讨如何构建可验证的 AI 治理链路，确保每一次 AI 操作都能够追溯至经过验证的责任主体身份。
- 95% 的企业表示能够解释其 AI 的行为
- 每 3 家企业中仅有 1 家对这些决策保存不可篡改的记录
- 99% 的企业愿意采用能够证实每一项 AI 操作的方法
谁能率先构建 AI 治理证明层，谁就有机会定义行业标准
未来的关键不只是让 AI 更智能，而是让 AI 的自主行为变得可验证、可追踪、可负责。企业需要将每一次 AI 操作与明确的责任主体及经过验证的身份体系关联，从而建立可信的 AI 治理基础设施。市场需求已经出现。调研显示，几乎所有企业都愿意采用能够实现这一目标的解决方案。可验证 AI 的行业标准正在形成，而先行者将参与定义未来规则。
最新亚太研究揭示 AI 治理中的“问责不对称”现象，并探索企业如何实现 AI 操作的可验证与可追溯。
