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为何95%企业AI投入难见回报?合思马春荃:失败率高有三大根源 早期应用常陷入“炫技”陷阱
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在人工智能浪潮席卷各行各业的当下,企业财务管理领域正迎来一场深刻的智能化变革。在这场变革中,如何让 AI(人工智能)技术真正落地、创造可持续价值,正成为行业关注的焦点。

9 月 26 日,德勤与财务收支管理平台合思联合发布《财务管理新纪元:世界一流企业的智能费控卓越之道》白皮书(以下简称白皮书)。白皮书提到,技术创新层面,AI 正成为推动财务管理转型升级的核心动力,不过在实际落地中依然面临不小的难题。

白皮书发布现场,合思创始人兼 CEO 马春荃在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时坦言,尽管全球企业在生成式 AI 项目上投入数百亿美元,但麻省理工学院最新报告显示,95% 的 AI 项目未能产生可衡量的财务或业务回报。"AI 技术的早期应用常陷入‘炫技’陷阱,而企业真正需要的是能与业务深度融合的实用型 AI。" 马春荃表示。

图片来源:企业供图

"AI 正在颠覆各大企业管理相关的习惯和流程,但是相比于营销、销售等业务场景,更追求确定性的财务管理,其 AI 的进度会相对慢一些。" 马春荃表示。

AI 落地难题:失败率高有三大根源

白皮书提到,在数智化浪潮席卷财务管理领域的当下,传统财务理念的禁锢成为企业转型的重大阻碍。AI 时代的数智化思维,本质是对传统财务理念的系统性重构。

随着财务数智化转型的深入,新技术正重塑财务管理流程与业务规则。这不仅提升了效率,优化了管理,同时也引发了新挑战。特别是在新旧流程交替期,由于流程的复杂性、规则不一致,以及内部适应性问题,数智化转型可能遭遇流程混乱、职责不清等障碍。这要求财务组织内部及跨职能间进行新的分工重构,以适应数智化带来的变革。

在马春荃看来,自从大模型深入各行各业以来,企业 AI 项目失败率高的三大根源在于:一是缺乏情境化学习能力;二是僵化的工作流程;三是脱离日常运营。许多 AI 项目被当作一次性技术试验,而非持续改进的运营能力,无法真正为企业创造长期价值。

图片来源:企业供图

他分析称,多数生成式 AI 系统缺乏 " 记忆 " 功能,无法从实际业务反馈中持续优化,导致其难以适应企业复杂多变的工作流程。" 例如,财务审批规则常随政策调整而变化,但传统 AI 模型无法自主迭代,最终需要人工补位,反而加重负担。"

" 财务行业对确定性要求极高,AI 若不能精准控制风险、提升效率,反而会因‘幻觉’问题引发担忧。" 在马春荃看来,相较于营销、销售等领域,财务管理的 AI 应用进度相对滞后。此外,财务管理行业对 " 花一分钱,挣两分利 " 的实效性也极为敏感,因此当公司巨额 AI 投入无法换来应有的回报,财务工作人员也难免感到踌躇,不知道该如何推进。

如何破局:让 AI 做擅长之事,而非强求其攻克短板

面对落地难题,马春荃提出 " 四步破局法 ":即选择 AI 易替代且工作量大的场景切入、充分发挥其优势、搭建可持续进化平台、培育 AI 友好型组织。其中,他认为 " 无需报销 " 是财务 AI 化的理想起点。

何为 " 无需报销 "?即将企业用车、差旅、餐饮、办公采购等消费服务进行一站式聚合,员工只需在企业服务平台商城上合规消费,由企业直接进行付款并最终统一开票。企业因公消费管控前置,员工可以避免传统报销流程中的垫付、开票等环节。

" 无需报销场景具备三大优势:一是全员参与,转型获得感强;二是模式成熟,见效快;三是投入产出比显著,能直接提升人效、降低成本。" 马春荃引用埃森哲《AI 在企业中的落地:从雄心到行动》报告指出,企业应当重视引入专业第三方服务商," 企业通过第三方专业服务商落地 AI 的成功率约为 67%,而自研成功率仅为其三分之一 "。

在技术层面,马春荃强调需正视 AI 的能力边界。" 例如,大模型难以识别图片中的六根手指,但擅长海量数据整理与分析。企业应让 AI 做擅长之事,而非强求其攻克短板。"

此外,马春荃认为,企业 AI 成功落地离不开 "AI 友好型组织 " 的构建与第三方专业服务商的支持。组织内部需明确三类角色:制定战略的顶层管理者(如 CFO)、翻译业务需求的领域专家以及执行协同的一线员工。

"CFO 需判断 AI 适用场景并管控风险;业务专家需将规则转化为 AI 可理解的提示词;而基层员工则需与 AI 协同作业,补足其盲区。" 马春荃解释道," 例如,AI 标记的异常单据需人工复核,但员工无需再通篇审核,效率可提升十倍。"

尽管挑战存在,马春荃对财务 AI 化充满信心。"AI 不仅能提升十倍人效,还能降低费用成本率,最终为企业挖掘出更多净利润。" 马春荃总结道,"AI 在当下,利在眼前。未来财务人员将是 AI 的协作者,而非被替代者。"

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