2026打造适配AI时代的财务体系研究报告_34页_14mb

打造适配 AI 时代的财务体系

核心内容

本报告由 Airwallex 空中云汇 委托 Forrester Consulting 撰写，旨在探讨企业在 AI 时代如何构建适合财务业务的智能化体系。报告基于对全球 1,279 名财务决策者的调研和 6 位高管的深度访谈，揭示了财务领域 AI 规模化落地所面临的挑战与机遇。

主要观点

1. AI 正从效率工具转向决策支持系统

• AI 在财务流程中的应用已从基础自动化发展为提供实时洞察与决策支持。
• 财务高管期望 AI 在提高预测准确度和风险识别方面发挥更大作用。
• 财务团队正在从使用者转变为构建者，承担起 AI 赋能流程的设计与管理职责。

2. 信任机制是 AI 规模化落地的核心前提

• 财务行业对结果的准确性、可审计性和合规性要求极高，因此信任机制的建设成为 AI 落地的关键。
• AI 输出结果需具备可解释性与可追溯性，以满足财务团队对结果负责的要求。
• 财务团队目前主要聚焦于低风险、标准化流程的 AI 应用，而高研判型场景的自主化仍处于早期阶段。

3. 数据孤岛与系统集成难题阻碍 AI 落地

• 数据碎片化、系统集成复杂性是当前财务 AI 落地的主要障碍。
• 仅 11% 的财务流程能实现 AI 自主运行，其余仍依赖人工介入。
• 跨系统、跨区域、跨主体的数据整合是 AI 实现全流程赋能的前提。

4. 财务组织准备不足，AI 应用落地阻力大

• 财务团队普遍缺乏 AI 运营经验，仅 15% 的企业建立了标准化 AI 培训体系。
• 员工对 AI 引入存在岗位替代和决策权限下降的担忧，导致 AI 推广受阻。
• 财务 AI 需要与技术团队协同构建智能流程，同时推动岗位向高价值方向转型。

5. AI 投资加速但部署策略日趋审慎

• 企业更关注 AI 应用的可量化价值、运行稳定性与治理能力，而非盲目扩张。
• 57% 的企业计划在未来 12 个月内采用混合部署模式，即内部自研与外部平台结合。
• 财务 AI 的投资回报率难以直接量化，主要体现在时间效率与决策质量的提升。

6. 混合模式是 AI 规模化落地的有效路径

• 企业更倾向于借助外部平台实现系统集成与场景拓展，而非完全自研。
• 未来 12 个月内，混合模式的采用率将从 51% 提升至 57%。
• 流程协同调度能力成为 AI 落地的核心需求，企业需选择具备此能力的平台。

关键信息

AI 落地现状

• 当前 AI 落地：AI 主要用于规则驱动型流程（如应付账款、应收账款、账务核对等），占比达 63%。
• 自主化程度：仅 11% 的财务流程能实现 AI 自主运行，其余仍需人工介入。
• 高研判型场景：AI 在战略性财务领域（如企业发展、投资者关系）的落地仍处于初期阶段。

AI 落地驱动力

• 企业将 AI 应用于端到端自动化（56%）、风险识别与管控（44%）及业务扩展赋能（42%）。
• AI 在财务流程中的作用正在从“效率工具”向“决策支持”转变。

技术与组织挑战

• 数据治理：65% 的企业认为数据碎片化是 AI 落地的主要技术障碍。
• 系统集成：61% 的受访者认为跨系统集成复杂性是 AI 规模化落地的瓶颈。
• 组织能力：53% 的企业认为财务团队缺乏 AI 规模化运营能力，是落地的主要阻力。

AI 落地趋势

• 混合部署模式：未来 12 个月内，57% 的企业将采用混合模式，而非全自研或全外包。
• 流程协同调度：企业正逐步重视流程协同调度能力，以实现数据与系统间的全链路互通。
• AI 与财务融合：财务团队需掌握 AI 基础素养、提示词工程与数据思维，成为 AI 项目的运营管理者。

未来方向与建议

财务 AI 落地的未来路径

• 标准化与平台化：企业需选择具备 AI 原生架构与 API 优先理念的平台，以实现流程协同调度与数据整合。
• 构建 AI 信任体系：企业需建立清晰的 AI 运行权责机制与治理框架，以保障 AI 输出结果的合规性与可追溯性。
• 推动组织变革：财务管理者需主动引导内部变革，提升团队对 AI 的接受度与使用意愿。

关键建议

1. 评估架构与文化适配性：企业应全面评估自身在数据治理、流程复杂度、合规性及人才技能方面的准备程度。
2. 完善数据互联互通能力：优先整合核心财务系统，确保数据流转的合规性与可审计性。
3. 推动组织变革与人才培养：建立 AI 运营、流程设计与技术支撑三大核心能力体系，提升团队 AI 素养与数据思维。
4. 建立 AI 价值验证机制：在 AI 规模化落地前，需通过压力测试与实证验证其在财务流程中的价值与稳定性。
5. 采用混合部署策略：结合内部能力与外部平台，构建灵活、可扩展的 AI 赋能财务生态。

附录信息

• 调研范围：覆盖全球 11 个市场，受访者为具备财务运营管理权或影响力的决策者。

• 受访者构成：

  • 行业分布：金融服务（13%）、商业或专业服务（11%）、技术（11%）、零售（11%）、广告与营销（11%）、旅游与酒店（11%）、媒体与娱乐（11%）、其他（22%）。
  • 职位分布：高层管理者（20%）、副总裁（27%）、总监（36%）、经理（17%）。
  • 员工规模：201-400 人（23%）、401-600 人（27%）、601-800 人（27%）、801-1,000 人（23%）。

• AI 落地阶段划分：

  • 有明确规划（4%）。
  • 处于试点阶段（12%）。
  • 已部分落地但无扩展计划（35%）。
  • 已部分落地并计划扩展（41%）。
  • 已全面落地（8%）。

• 相关研究：

  • “Top Agentic AI Use Cases For AP Automation In 2026”
  • “Navigate The Accounts Receivable Automation Ecosystem”
  • “The Finance Planning And Analysis Transformation Imperative”
  • “The ROI Of Finance Automation”
  • “The Forrester Data And AI Governance Model”
  • “Introducing The Forrester AI Value Matrix”

总结

AI 在财务领域的落地已从初期试点阶段迈向规模化部署，但受限于数据治理、系统集成、组织准备与信任机制等因素，其全面自主化仍需时间。未来，企业需通过混合部署模式、流程协同调度、标准化平台与人才培养，构建可信任、可审计、可扩展的 AI 财务体系，实现财务流程的智能化升级与企业价值的持续提升。