空中云汇：2026打造适配AI时代的财务体系研究报告（34页）.pdf

核心结论速览： 财务AI价值定位从效率工具迈向实时洞察与决策支撑：56%的决策者将诊断分析能力、52%将预测分析能力列为核心优先级，AI正从自动化执行向智能化决策演进。 AI自主化进程审慎推进：目前AI支持63%的核心财务工作流程，但多为简单或预先配置任务；在极少人工干预下自主运行的流程仅占11%，预计未来12个月将微升至16%。 信任机制是AI规模化落地的核心前提：75%的受访者将加强财务控制、审计准备与合规性列为首要任务，与AI融入财务工作流程（74%）并列最高优先级。 数据碎片化是首要技术壁垒：65%的企业面临跨系统、跨主体的数据碎片化问题，84%仍依赖人工方式完成数据整合以支撑财务工作闭环。 人才技能缺口制约AI规模化：53%的决策者表示财务团队运营AI赋能流程的经验不足是核心瓶颈，仅15%的企业搭建了标准化、全覆盖的AI人才培养体系。 AI投资持续加速但部署策略日趋审慎：90%计划未来12个月增加AI投入，但35%选择暂不拓展新应用场景。可量化ROI（55%）、经核验的精准性（54%）、完善的治理体系（52%）是立项核心标准。 财务团队正从AI使用者转变为构建者：55%的决策者预计财务团队将在构建AI赋能工作流中发挥直接作用，行业普遍采用混合部署模式（当前51%，未来12个月将升至57%）。一、研究背景：财务AI从效率工具到决策支撑的价值跃迁。2026年2月，Airwallex空中云汇委托Forrester Consulting开展了一项针对财务领域AI规模化落地的专项研究。研究对11个市场的1,279名财务决策者开展问卷调查，并对6位财务高管进行了深度访谈，系统剖析企业完成AI初步落地后遭遇的各类进阶壁垒，同时探究如何通过数据统筹、流程系统联动、人工专业研判相结合的模式，实现AI落地的可持续推进。研究背景是AI正深度融入财务行业的核心业务流程。面对日益加剧的市场波动、日渐复杂的运营，以及对及时精准的洞察的诉求，AI已成为财务团队的关键组成部分。虽然AI应用在早期仅聚焦于自动化与效率提升，但财务高管已在期望将AI应用于更高价值的任务，例如提高预测准确度、更早识别风险。在此背景下，信任机制成为AI规模化落地的核心前提。随着AI日益深入到执行与决策环节，对结果的治理能力、输入的可追溯性以及控制措施的有效执行变得至关重要。缺乏这一基础，财务工作流程向更高自主性的演进将持续受限。二、AI价值定位升级：从自动化到洞察驱动。2.1 战略优先级变化。75%的受访者仍将加强财务控制、审计准备与合规性作为首要任务，与此同时，74%的受访者将AI融入财务工作流程以及提升企业韧性视为优先事项。AI不再被视为一项孤立的转型议程，而是与定义财务职能的关键职责紧密关联。这一转变反映了业界对AI的价值诉求发生了根本性升级。随着市场波动加剧、决策周期持续压缩，财务团队对AI的期望已从效率驱动转向洞察驱动。预判业务需求、风险与机遇（57%）现已与端到端自动化（56%）并列，成为AI落地的首要驱动力。2.2 AI自主化进程的审慎节奏。财务部门对AI规模化落地始终保持审慎态度：优先夯实输出结果的可信性，再逐步推进业务自主化运行。平均而言，AI目前支持63%的核心财务工作流程，但这些多为简单或预先配置好的任务；而能够在极少人工介入下自主执行的流程，仅占11%。这种审慎的自主化节奏在审计、控制和报告等高风险领域尤为明显。新加坡某电信公司财务与战略副总裁表示：“财务部门相较于其他业务部门更为保守，因为财务工作容不得偏差，即便是微小失误，也会引发后续大量的整改工作。”。2.3 标准化流程是构建AI可信体系的基础。采购付款、订单回款、商户支付等高频交易类流程，依托标准化步骤、明确的阈值规则和清晰的异常处理机制，AI落地应用程度最高。企业率先将AI应用于此类流程中的简单或预先配置好的任务，这些早期成果能够有效积累业务信任度，为AI规模化拓展筑牢规范化的运营体系与落地准则。随着企业对AI输出结果的可信度持续提升，AI将逐步拓展至企业发展、投资者关系等战略性财务领域，依托AI强化数据分析与财务预测能力，为企业经营决策提供有力支撑。三、数据与技术壁垒：AI规模化落地的核心瓶颈。3.1 数据碎片化是首要技术难题。数据碎片化、财务数据口径不统一，是制约财务AI规模化落地的首要壁垒。65%的企业决策者将其列为首要技术难题，另有61%的受访者认为，跨区域、跨主体、跨服务商的系统集成复杂度过高，也是阻碍AI规模化的一大障碍。随着企业AI落地从试点试水走向规模化铺开，数据壁垒带来的制约效应会进一步加剧。企业AI应用初期，核心制约因素集中于AI结果的监测与核验工作（占比76%）。但当AI逐步拓展至跨主体、跨区域的全流程业务场景后，落地瓶颈重新回归数据碎片化（由63%升至68%）与系统集成复杂度过高（由60%升至64%）两大问题。3.2 平台整合≠工作流互联互通。尽管44%的企业决策者已完成财务平台整合，依托少量核心平台承载整体财务业务，但并未实现全流程数据互通与业务贯通。84%的企业仍需依靠人工操作完成财务全流程运转。美国SaaS科技企业首席财务官指出：“目前多数工具均已叠加AI能力，但各类工具均处于独立封闭的运行生态中。用户可在单一应用内使用AI功能，却无法实现不同系统间的AI能力互通联动，这正是原生集成能力的核心短板。”。3.3 遗留系统的适配性挑战。58%的决策者认为遗留系统适配性差、难以改造升级以支撑AI业务场景落地；55%表示无法灵活配置、拓展及定制厂商提供的AI功能。分散、联邦式的数据架构会造成数据碎片化问题，大幅阻碍AI落地运行效果。四、组织准备度不足：人才与变革管理挑战。4.1 人才技能缺口是核心瓶颈。超半数企业决策者（53%）表示，财务团队运营AI赋能流程的经验不足，是制约AI大规模落地的核心瓶颈。多数决策者（54%）聚焦于基础AI素养普及，针对性培训部分员工掌握AI赋能流程操作，但仅有15%的企业搭建了标准化、全覆盖的企业级AI人才培养体系。随着AI从试点探索迈入常态化落地执行阶段，财务团队仅具备基础AI素养已无法满足需求。AI应用所需的专业技能迭代速度极快，但多数企业尚未建立配套的常态化培训体系，尤其稀缺同时具备财务专业素养与AI、数据、风控技术认知的复合型人才。4.2 岗位变革焦虑引发内部抵触。29%的企业决策者认为，财务团队对变革的抵触情绪、落地意愿低迷是重要阻碍；另有25%的受访者指出，团队士气低落、岗位安全感缺失，严重制约AI规模化落地。美国SaaS科技企业财务副总裁表示：“财务从业者常年固化于传统工作模式，因此对变革存在天然抵触心理。尤其是当员工看到原本需要一整天完成的工作，AI仅需20分钟即可完成，抵触情绪会更为明显。”。4.3 审计模式需要同步迭代。传统审计方法已无法适配AI驱动下的新型财务运营模式。当前财务工作流的自动化程度持续提升，但审计工作仍依赖周期性、抽样式的核查方式。企业必须建立清晰的AI运行权责机制，全程留存可直接用于审计核验的动态凭证，推动审计模式从单点式核验向持续性风险保障模式转型。五、AI投资趋势：加速但审慎。5.1 投资持续加速。90%的企业决策者计划在未来12个月增加AI相关投入。但投资重心已从盲目快速扩张场景，转向落地可量化价值、保障运行可靠性与提升落地成熟度。仍有35%的企业选择暂不拓展新的AI应用场景，优先优化打磨已落地的AI应用。5.2 投资审核标准趋严。超半数企业决策者在推进AI规模化落地时，将可量化的投资回报率（55%）、经核验的精准性（54%）以及完善的治理体系与可解释性（52%）列为核心考量标准。这意味着财务管理者要求AI项目从试点走向企业级规模化部署前，必须具备清晰的量化指标与完善的风险保障体系。5.3 投资回报率验证难度提升。40%的企业决策者表示，AI应用难以突破短期提效的价值局限；53%的受访者认为，无法落地长期价值是AI部署前期的首要难题。多数企业难以量化AI对营收增长、决策质量提升、战略竞争优势等长期维度的价值，进而大幅延缓了AI从试点到规模化普及的进程。六、未来制胜之道：混合模式与流程协同。6.1 财务团队从使用者转变为构建者。超半数受访企业决策者（55%）认为，未来财务团队将直接参与AI财务工作流的搭建落地，具体落地形式包括：设立专职AI岗位团队（17%）、深化与技术团队的协同共建（17%）、选拔核心员工牵头负责工作流设计（21%）。这一转型意味着提示词工程、AI基础素养、工作流设计等新型能力，已然与传统财务专业能力同等重要，成为岗位核心必备技能。6.2 行业普遍采用混合部署模式。目前已有51%的企业采用内部自研与外部供应商相结合的混合部署模式，未来12个月这一比例将进一步提升至57%。43%的企业决策者表示，未来AI核心能力将主要由厂商平台提供，内部团队聚焦核心的流程调度、系统集成与风险管控工作。英国科技行业某高级财务总监对此表示：“我们几乎始终选择采购成熟方案而非自主研发。内部技术团队往往认为相关功能开发难度较低，但一旦了解审计可追溯性、SOC1报告、内控管理框架等合规要求，就能清晰感知到真实落地的复杂程度。”。6.3 流程协同调度成为核心刚需。在厂商选型过程中，实现全域财务生态工作流协同调度（66%）与搭建灵活的平台化架构（65%）是企业最为关注的两大核心标准。展望未来，AI规模化落地的核心瓶颈，不再是新增业务平台，而是能否打通财务体系内的数据、系统与全流程工作链路。七、核心建议。基于Forrester对全球1,279名决策人士的调研及6位财务高管深度访谈，报告提出以下核心建议：评估企业落地AI的架构与文化适配水平。企业需全面评估自身在工作流复杂度、数据治理成熟度、人才技能储备、合规监管适配性等维度的真实水平，作为AI落地起点选择、资源投入配比、场景落地节奏规划的核心依据。打造财务自主可控的AI能力体系。重点搭建三大核心能力体系：AI运营能力（监督输出结果、保障稳定运行）、流程设计能力（流程配置、异常处置、结果核验）、技术支撑能力（系统集成、业务衔接调度、数据流转）。依托金融基础设施服务商实现标准化、规模化落地。将财务自动化、安全管控、合规监管、支付体系与财报能力整合至同一运行环境，有效改善数据碎片化问题，确保AI在财务全流程扩容落地时实现标准化、一致性、可控化的业务执行。延伸阅读：以上为研究报告核心内容解读，如需获取完整报告详细数据及全部框架，请访问下载页下载完整PDF文件。FAQ。Q1：财务领域AI规模化落地的核心瓶颈是什么？A：三大核心瓶颈：数据碎片化（65%的企业面临跨系统数据不统一）、人才技能缺口（53%的企业缺乏AI运营经验）、系统集成复杂度高（61%的决策者认为跨区域、跨主体集成困难）。Q2：当前财务AI的自主化程度有多高？A：AI支持63%的核心财务工作流程，但多为简单或预先配置任务；在极少人工干预下自主运行的流程仅占11%，预计未来12个月将微升至16%。Q3：财务团队在AI落地中的角色如何变化？A：财务团队正从AI使用者转变为构建者。55%的决策者预计财务团队将直接参与AI工作流的搭建，提示词工程、AI素养、工作流设计已成为岗位核心必备技能。Q4：企业如何验证AI投资的价值？A：可量化ROI（55%）、经核验的精准性（54%）、完善治理体系与可解释性（52%）是立项核心标准。但40%的企业表示难以突破短期提效的价值局限。Q5：企业应采用何种模式部署财务AI？A：行业普遍采用混合部署模式——内部自研与外部供应商相结合。当前51%的企业采用该模式，预计12个月内将升至57%。企业自主掌控核心财务业务流程，同时借助外部平台解决系统集成与合规难题。数据来源说明：以上所有内容来源于《打造适配AI时代的财务体系——AI在财务领域规模化落地所需的基础设施、信任机制与业务流程》思想领导力报告，由Airwallex空中云汇委托Forrester Consulting撰写，完成于2026年6月。