（来源：文汇报）
当前，人工智能技术在财务领域加速应用，财务职能正由工具应用向价值决策转变，企业对财务智能化落地实效、风险管控、价值转化的关注度持续提升。
毕马威在第九届进博会现场发布《2026年毕马威全球财务智能化调研报告》，为相关企业提供前沿参考与洞察，助力企业财务智能化稳步落地。
《报告》强调，人工智能在财务领域的应用正进入关键阶段，企业需要围绕决策场景、治理验证和人才能力调整财务运营模式，以持续释放人工智能价值。
人工智能最显著的优势在于提升判断能力
毕马威中国金融行业研究中心主管合伙人李砾介绍，过去两年间，在财务领域积极实施人工智能的企业增加了一倍以上，从趋势上，已经有更多的企业将人工智能主要应用于财务规划、报告和商业分析等需要判断能力的工作，但数据显示，仅有23%的企业认为人工智能回报超出预期，与整体满意度相差甚远。
本次调研了20个国家13个行业的1013位高级财务主管，聚焦在人工智能实施回报的来源及其要因，通过分析评估受访企业人工智能应用成熟度、绩效成果和部署模式，“我们发现在治理、控制和监督框架下建立规范化且可操作的人工智能应用流程，是企业脱颖而出的关键所在。”李砾说。
值得关注的是，回报最为集中且提升最为明显的是决策质量、预测准确性和响应力。在关键财务指标提升上，部署了代理式人工智能的企业实现了至少32%的增长，其中预测准确性和投资回报率的提升比例接近40个百分点。显而易见，人工智能最显著的优势在于提升判断能力，是决策引擎，而非仅仅是成本杠杆。
没有捷径，核心在于构建多层次协同体系
“能助力企业在竞争中脱颖而出的，已不再取决于是否使用了人工智能，而在于人工智能的应用方式能否持续改善决策和绩效。”李砾直言，此次调研也应正了这一事实：在财务领域，人工智能已成为一项财务运营能力而非一组工具或孤立用例，才能创造最大价值。
在调研报告中毕马威发现，在财务领域，受限于数据差异、智能化工具缺失或薄弱、大量人工干预等因素，较难做出高效准确的决策。其中数据质量和完整性是最大的挑战和机遇，数据源碎片化、数据整合缓慢以及老化系统使人工智能无法充分发挥作用。而员工的数据素养、批判性思维和道德判断方面的不足，则会使输出结果得不到充分解读与应用。
李砾表示，成功的人工智能应用从来不是一个单纯的技术项目，而是以技术为载体的组织变革工程，其成功的核心都在于构建了“数据、人员、智能化工具、治理机制”多层次协同的完整体系。“人工智能应用转型之路没有捷径，更没有放之四海而皆准的标准答案。但有一条原则是普遍适用的：以财务运营模式重塑为核心，循序渐进、持续迭代。”
数据和人才仍是最大障碍
自两年前，毕马威财务智能化调研报告显示数据和人才是财务领域人工智能发展的最大障碍，如今依然如此。毕马威中国财务管理咨询主管合伙人沈怡表示，“数据质量是此次调研中受访者最常提及的问题，也是他们最常提及的机会点。只有先大力对人工智能应用所需的数据进行清洗，才能在人工智能应用上取得进展。”
在她看来，数据质量问题的解决之道不是技术修复，员工能力不足的应对要点也不是培训计划。要彻底解决这两个问题，都需要领导层的审慎引领，而不是渐进式的弥补措施。
数据质量是结构性限制，人工智能模型的可信度与合规性，最终由数据质量与治理架构决定，应将数据治理提升至战略资产管理高度，以大型语言模型可清晰理解的方式统一发布和组织全机构数据，奠定释放人工智能价值的先决条件和数据底座。
员工技能问题影响职能部门是否有能力围绕人工智能重构其运作模式。技能提升是必要措施，但并不充分。财务部门需要同时具备组织智能运作能力、财务专业知识和数据素养的人才，还应具备道德判断、批判性思维和风险管理能力，以适应比以往更快的决策速度。
沈怡表示，未来人才不再是单纯的执行者，而是人工智能的“调度者”“监督者”与“监护人”。
