Agentic AI 与聊天机器人不同。聊天机器人通常回答问题，而 AI Agent 可能规划步骤、调用工具、检索数据、更新系统或触发操作，且所需的人工监督更少。这使得生产力提升更大，但也增加了未授权操作、错误更新、自动化偏见和问责不清的风险。
本指南适用于正在考虑将 AI Agent 用于客户服务、财务运营、合规检查、合同审查、工作流自动化或内部生产力的新加坡中小企业。
第一步：选择有界用例
从一个易于描述、易于停止的窄用例开始。
| 适合作为首个 Agent？ | 原因 | |
|---|---|---|
| 根据已批准的常见问题草拟客户回复 | 是 | 低风险输出，易于人工审查，数据访问有限 |
| 汇总发票供财务审核 | 是 | Agent 准备工作；财务人员仍负责审批付款 |
| 自动退款给客户 | 否，除非严格管控 | 财务操作需要明确审批和审计追踪 |
| 未经审核修改 HR 记录 | 否 | 敏感数据和员工影响需要强管控 |
避免在第一天就给新 Agent 广泛访问您的 CRM、银行账户、会计系统或客户数据库的权限。限制它能看到什么和能修改什么。
第二步：设置人工审批检查点
IMDA 的框架强调有意义的人类问责。对中小企业而言，最简单的规则是：Agent 可以准备、推荐和起草，但重要操作由人工审批。
在以下操作前要求审批：
- 向客户、监管机构、供应商或资助方发送外部邮件
- 更新客户、财务、HR 或合规记录
- 进行付款、退款、采购或资助申请提交
- 删除记录或变更访问权限
- 在已批准的工作流之外使用机密客户数据
对于高频工作流，仅在 Agent 通过受控试点后才使用抽样审批。不要仅因为前几次输出看起来没问题就取消审批。
第三步：管控数据和工具访问
大多数 AI Agent 风险来自访问权限。即使提示词很弱，如果 Agent 拥有强大的工具，仍可能造成损害。
上线前设置以下管控：
- 仅给 Agent 当前用例所需的系统和文件夹权限
- 使用基于角色的访问控制，而非共享管理员账户
- 白名单批准的服务，屏蔽未知外部工具
- 除非必要，不要在提示词中包含客户、员工和财务数据
- 记录工具调用、记录更新、审批和被拒绝的操作
如果供应商无法解释 Agent 可以访问什么、数据存储在哪里以及操作如何被记录，应视为采购红旗。
第四步：在正式部署前测试
在 Agent 接触生产数据之前运行测试集。包括正常案例和失败案例。
| 检查内容 | |
|---|---|
| 准确性 | Agent 是否正确完成任务且不编造事实？ |
| 边界 | Agent 是否拒绝超出其批准范围的操作？ |
| 敏感数据 | Agent 是否避免不必要地暴露客户、员工或财务数据？ |
| 人工审批 | Agent 是否在要求的检查点停下来请求审批？ |
| 恢复 | 员工能否快速识别、撤销或上报错误操作？ |
保留测试证据。这有助于供应商审查、内部治理以及未来需要证明 AI 项目严肃且受控的资助申请。
第五步：将治理工作对接合适的资助
Agentic AI 治理不是一项单独的资助，而是正确执行 AI 项目的一部分。合适的资助取决于您采购或构建的内容。
| 您的 AI Agent 项目 | 最合适的资助 |
|---|---|
| 具有 Agent 式工作流自动化的预先核准 AI 工具 | PSG |
| AI 软件订阅、平台费用或有应税收入的实施支出 | EIS AI 活动 |
| 内建于核心运营或内部系统的定制 Agent | EDG |
| 包含员工培训的企业级 AI 转型 | Champions of AI |
同一笔费用不能重复申领。如果您同时使用 PSG、EIS 和 EDG，请确保发票和项目范围分开。
部署 AI Agent 前的中小企业清单
- 用例是窄范围且有文档记录的
- Agent 的数据访问仅限于所需范围
- 工具访问已白名单化并有日志记录
- 外部、财务或不可逆操作前需要人工审批
- 测试案例包括正常案例、边界案例和失败案例
- 员工知道如何停止 Agent 并上报问题
- 供应商合同说明了数据处理、审计日志和支持责任
- 资助或税务申领已对应到不同费用
相关指南
- 2026年预算案 AI 资助决策矩阵——PSG vs EIS vs EDG vs Champions of AI
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