AI代理正快速应用于各行各业，Google与Microsoft相继宣布将AI代理集成至搜索体验，汽车、银行及保险公司也纷纷推出AI客服与流程自动化工具。市场研究机构预测，全球AI代理市场将从2024年的54亿美元增长至2030年的500亿美元，年复合增长率达45.8%。然而，增长数字背后隐藏一个关键问题：数据品质不佳正成为AI代理实际应用的最大阻碍。

根据《MIT Technology Review Insights》调查，全球78%的公司实际上未准备好让AI代理和大型语言模型真正落实应用。最大问题并非算法或模型创建技术，而是缺乏高品质数据支持。

这问题在业界已有惨痛教训。去年加拿大航空因自家聊天机器人提供“不存在的折扣优惠”而被迫退款；另有科技公司因AI客服回答错误，导致大量订阅用户取消服务。这些案例均显示，再先进的AI系统，若输入错误、零碎或过时的数据，最终输出的结果同样会出错。

虽然80%的服务机构计划在2025年使用生成式AI改善代理生产力与客户体验，但数据品质的挑战正威胁这股AI投资热潮。业界专家指出，AI系统高度依赖优质数据，当数据不准确、过时或不完整时，自动化流程便会放大错误的影响。

专门提供AI会员数据管理方案的Amperity共同创办人Derek Slager建议，企业要让AI代理真正发挥效用，必须先创建稳固的数据基础，至少达到四大要求：

许多企业在引入AI代理前，最大问题是数据散落在电商、CRM、客服、门店POS系统等不同平台。经常出现多笔重复记录，或同一顾客在不同平台上数据记录不相符的情况。

因此，打破不同系统与平台之间的数据隔阂，集成并串联各节点的顾客数据，成为重要的第一步。这能让AI跨越不同平台渠道获得资讯，例如了解顾客的购买历史、客服对话记录，甚至最近的社交媒体互动，从而提供合理的推荐。

传统上，许多企业数据采用每日或每周更新一次的模式。这种做法虽足以制作数据报表，却不适合需要即时决策的场合。在AI代理的世界里，系统必须根据最新情况做出反应，例如推荐商品、处理客诉或进行用户体验优化。若数据存在延迟，推荐便会过时、处理也会失准，这无疑削弱了AI的性能。

不同部门需要AI代理用不同视角看待同一件事，企业需要掌握数据的来源与流向：数据从何而来、如何转换、谁能使用。同时要确保“一个顾客”在不同系统中不会变成五个不同代号，否则会严重影响AI的理解与判断能力。

在隐私法规日益严格的环境下，企业必须设立访问权限控制、人为监管、反馈机制与同意关注系统，确保AI的应用符合法规及可信赖标准。

AI代理确实带来无限可能性，从客户服务、自动化流程到即时决策，都能帮助企业提升效率与竞争力。但这一切都必须建基于“数据正确、完整、即时且合规”的基础上。否则，企业即使投资最先进的AI技术，最终也可能因数据错误而得到反效果。当越来越多企业急于赶上AI热潮时，更需要静下心来查看自身的数据基础是否稳固。

来源：TechRadar