眼下大家都在谈论 AI，这不足为奇。但与我交流的财务领导者们，他们的对话早已超越“哪种工具具有哪些功能”这样的浅层话题。

CFO 正在探讨的是AI 给财务领域带来的深刻变革。我们发现，最新技术正在推动财务部门突破基础的自动化职能，对企业的战略决策产生影响。

我反复听到的观点是：单靠技术还不够。智能自动化要想成功释放效率潜能，必须构建三大支柱：干净的数据基础、成熟的流程以及有能力、有信心的团队。

最后一个支柱特别有趣，不是吗？AI 的成功归根结底取决于人。

尽管外界热议可能聚焦于弱化人为因素，但财务领导者深知，真正实现 AI 就绪需要一场文化变革。你需要培养一种准备状态，随时准备好基于智能自动化所带来的全新洞察采取行动。

这也带来了一种战略转变，CFO 的角色正从传统管控向变革管理延伸，并需要在这两者之间达成平衡。

真正需要关注的焦点：实用价值

对于像你这样的首席财务官来说，压力不仅仅在于采用技术，更需要证明其切实回报，同时还要确保运营稳定性。因此，你希望找到切实可行且专为财务职能设计的路线图，弥合承诺与现实之间的差距。

事实上，近期关于 AI 实施投资回报的讨论焦点，已从直接、可量化的成本节约转向更隐性的价值领域。或许你的企业也正面临这种复杂性，那就是如何论证 AI 在那些不易察觉甚至"隐形"的领域的价值？

我发现，运营成效和战略收益可以成为 AI 的主要优势。业界共识是，有效传达这一观点对构建具有说服力的投资业务案例至关重要。

CFO 形成的另一共识是，将 AI 应用于存在缺陷的流程和低质量数据是一个严重错误。跨国企业内部的不一致问题会导致高层掌握的细节信息模糊不清。

正因如此，在部署 AI 之前必须确保流程和数据的完整性，否则，不但无法解决根本问题，还有可能使情况变得更糟。

平衡变革与演进

AI 带来的新能力正在改变一切，这无疑是一场技术革命。

一方面核心技术发生改变，现代 AI 能够模仿人类大脑的思考方式。也就是说，AI 不再遵循过去掌控着自动化的 "如果 A，那么 B" 的僵化规则。

AI 的另一项革命性突破是我们经常听到的代理模型，即自主数字智能体，又称“人格化 AI”。这类 AI 能处理原本由人类专家（如财务计划与分析师、业务合伙人）需要耗费大量精力才能完成的高价值复杂工作。

然而，我对平衡的看法是，必须始终聚焦人类自身面临的挑战。 AI 是一场革命，但对每个企业而言，AI 的实施落地都是一个演进过程。

成功的关键不在于 AI 的能力，而取决于我们自身的能力和对 AI 的信心。正因如此，你的角色正在向变革管理不断演变，引领企业实施必要的文化转型已成为你的责任。

为确保业务稳定性和成功实现用户成果，实施过程应遵循精心管理的步骤进行：

1. 关注以人为主的挑战。首先，坦诚评估和正视团队的准备情况及技能差距。
2. 弥合“数字化素养”鸿沟。需要认识到，资深员工虽然具有深厚的业务洞察力，但 AI 对他们而言仍是未知领域。
3. 应对变革压力，因为变革的速度和技术本身对许多人来说都难以接受，他们的标签就是“转型”。
4. 优化人力资源。组建“混编小组”，将经验丰富的员工与精通技术的同事结对，进行共享学习。
5. 拓宽价值视野。突破成本节约的视角，争取企业领导层和更广泛的支持。
6. 共享所有经验，包括 AI 最重要的投资回报率可能来自运营环节，可以节省数百万英镑的成本。
7. 将新的洞察付诸实践。要意识到，实现日常合规任务的智能自动化是一项战略性变革举措。请做好准备！

那么，是什么让我们走到这一步？

全球疫情爆发促使人们转向远程办公模式，不久后 AI 的崛起更是加剧了这一趋势，暴露了企业运营的短板。提高工作流的可视性对于消除冗余流程、不必要的报表和时间浪费至关重要。

AI 的下一个前沿领域是治理、风险与合规 (GRC)，特别是在解读非结构化监管文件方面，因为即将出台的《国际财务报告准则》 (IFRS）等变化带来了新的挑战。同样，跨越多个地区和币种运营使得财务信息变得支离破碎。

AI 的下一个前沿领域是治理、风险与合规 (GRC)，特别是在解读非结构化监管文件方面，因为即将出台的《国际财务报告准则》 (IFRS）等变化带来了新的挑战。同样，跨越多个地区和币种运营使得财务信息变得支离破碎。

现在，通过实现高级别日常任务的自动化，团队可以摆脱电子表格的束缚，专注于应对新的挑战。他们可以将时间更高效地投入高价值的分析和决策，突破常规报告的局限，将合规任务转化为驱动营收增长的洞察。

在这样一个新的跨代技术周期的开端，你的关键机会就是将财务部门升级为全面战略合作伙伴。一位 CFO 告诉我，他们正在利用数据来“充当企业的 GPS”。

真实的成功案例

根据我对 CFO 近期经历的了解，有三个重要的案例研究：

实现流程自动化

疫情期间兴起的居家办公浪潮暴露了众多企业对团队工作流程严重缺乏了解。以某家企业为例，此次危机促使其全面梳理了从订单到收款流程、数据和系统，由此暴露了一些冗余环节和不必要的报告流程。

最终，企业消除了低效环节，让团队成员更紧密互联，每位成员都能更清晰地理解自身角色对整个价值链的影响。

提高运营效率

一家全球消费品公司正在审视一个被忽视的运营领域：产品包装用塑料薄膜。数据分析揭示了公司内隐藏多年的重大低效问题：对于这种简单的非面向消费者的物料，使用了 80 个不同的 SKU！

解决方案是整合至仅 20 个 SKU，这一举措每年为该公司节省约 1,700 万美元，展示了如何在意想不到的领域获取重大投资回报。

让战略洞察发挥更大作用

我感兴趣的一个案例是，一家金融服务公司通过采用机器学习技术处理数据，革新日常合规任务，分析交易损失。结果如何？财务团队成功识别出与不同国家/地区、产品和季节性相关的特定模式。最终，这项标准财务任务成为了产品和营收团队的宝贵战略洞察，直接影响了他们的全球业务战略。

总结：关键要点

1. 成功的 AI 战略需要双轨并行：既要将 AI 视为革命性技术，又要采取渐进式部署方法，确保稳定性。
2. 基础准备不容妥协。将 AI 应用于存在缺陷的流程或数据，非但不能解决企业的现有问题，反而会放大问题！
3. 人为因素是成功的关键。因此，CFO 的关注焦点发生了转变。你需要建立团队信心，弥补技能缺口，并有效管理变革。
4. AI 的重大投资回报可能隐藏在不易察觉的领域，除优化核心财务职能之外，还可以改善运营，并带来新的战略洞察。
5. 关于后续行动，首先要评估基础准备情况。确定需要提升数据完整性和流程成熟度的关键领域。
6. 然后，投资人员；提升团队的技能和信心。这是开始规模化实施 AI 计划的重要前提。
7. 最后，扩大隐藏 AI 价值的搜索范围。寻找适当的试点项目，这些项目既要能通过数据和 AI 功能解决财务职能问题，还要能够在整个企业范围内产生切实影响。

这些实践可以助力 CFO 实现团队转型，通过提升自动化水平并提供基于 AI 的前瞻性决策支持，为财务团队创造更光明的未来。