在印度的古老寓言中，一群盲人首次邂逅大象，他们各自触摸大象的不同部位，却无法拼凑出完整的大象形象。这恰似组织在人工智能治理上的困境，客户、合作伙伴、产品和工程团队以及内部治理职能部门等不同群体，从自身视角审视 AI，基于即时需求得出片面结论，难以形成统一、全面的治理策略。

安孚 AI 深知各群体对 AI 管理的不同期望。客户期望在防范安全风险的同时拓展 AI 能力；工程团队急需 AI 风险管理的最佳实践指南；内部职能部门则忙于探索 AI 治理对日常工作的冲击以及加速 AI 采用的跨职能项目。项目经理纠结于如何将需求管理与 AI、投资和路线图紧密相连；风险和合规团队聚焦于应对诸如《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规风险；安全团队致力于构建针对 AI 及其相关风险（比如数据中毒、泄露）的管控与监控体系；企业架构团队则致力于搭建内部 AI 使用标准。

各群体观点虽由自身优先事项主导，但汇聚起来，便勾勒出 AI 治理的复杂图景。组织若想借助 AI 快速行动，不能仅局限于单一团队的狭隘视野，而应思考如何协同各团队力量，推动业务转型。

为破解 AI 业务采用难题，众多组织设立 AI 卓越中心（CoE），由首席 AI 官牵头，向首席技术官或首席信息官汇报。CoE 与产品团队及各公司职能部门紧密协作，全面监管组织的 AI 活动，涵盖战略、治理、执行、监控与价值创造。

然而，部分 CoE 仅聚焦于合规性、清单、发现和大型语言模型（LLM）监控等单点解决方案，这些方案孤立运行，难以整合工作流、拓展采用规模，且常与技术记录系统——配置管理数据库（CMDB）脱节，极大限制了 AI 的影响力。

安孚 AI 洞察到，要实现 AI 的广泛落地，需打造集成功能体系，统筹全企业 AI 规划、部署与监控。正如铁路建设中，公司、工人、投资者、工程师协同铺设轨道、供应煤炭、建造车站、规划路线以开拓西部，组织也需整合资源与能力，充分释放 AI 价值。

安孚 AI 提供的解决方案，能够赋予各团队独立实施 AI 的自主权，同时通过协同模式，协调并支持组织转型，避免因繁琐、割裂的治理而拖慢进程。借助安孚 AI，CoE 能在组织 AI 生态系统中嵌入 AI 治理，契合业务目标与多元需求：

安孚 AI 助力企业协调并规模化 AI 成果，以可扩展、交付价值且随组织变革发展的模式，融合不同声音与优先事项。它超越治理范畴，在创新与负责任监督间达成平衡，激发协作、适应性与长期转型活力。

人工智能已成为商业新语，孤立方案或单一高管支持难解 AI 治理挑战。企业需组建跨职能团队，借助单一平台与数据模型实现集中监督，妥善管理与关键利益相关者（客户、合作伙伴、第三方）关于 AI 战略、治理、执行和价值的沟通。

成功构建繁荣 AI 生态系统的组织，将通过赋能员工支持 AI 采用，共同达成并超越业务目标，宛如盲人终能勾勒出完整大象形象，洞察其腿、鼻、耳等各部位全貌。