但同一份调查也揭示出一个刺眼的现实:26%——即每四位高管中就有一位——报告称内部审计已经发现AI错误最终传到了外部受众或董事会成员面前 。这种“宣称的信心”与“记录在案的失败”之间的差距,正是本次报告的核心发现。
这种错配带来了实实在在的后果。71% 的高管表示,数据质量差已经至少中等程度地影响了AI在财务及可持续发展报告中的使用效果 。而最主要的影响包括:错误或延误的运营决策、监管罚款或法律诉讼,以及投资者或债权人信任的丧失
。
面对挑战,高管们正在明确基础设施层面的优先事项。调查发现,96% 的高管表示打破数据孤岛必须由C级管理层协同推进 ,而79% 正在优先投入数据自动化与治理,以弥合企业级的数据鸿沟
。大部分企业的资金支持来自专门的IT团队(73%)和专项预算(71%)
。
Workiva首席财务官Barbara Larson指出,基础设施的重点正从“执行操作”转向“编制协调” 。CFO们尤其希望找到一种平台,能够充当唯一的“真相系统”(system of truth)——将AI代理锚定在可追溯、符合监管要求的数据环境中,让每一个输出都能被验证,每一份披露文件都站得住脚
。
与调查结果同步,Workiva推出了三款专为特定报告任务设计的AI代理,运行在可审计的护栏之内:
这层审计追溯架构之所以意义重大,是因为AI生成的输出在受监管的财务文件中,已被FINRA(美国金融业监管局)2026年度监管监督报告列为一个专门的风险类别 。幻觉风险最高的地方,恰恰是AI拥有最大生成叙事自由度的领域——管理层讨论、脚注披露、ESG语言——而这些正是新代理的设计目标,即让AI输出始终锚定在源数据之上
。
Workiva 2026年中执行基准调查描绘了一个行业全貌:企业正在快速推进AI落地,但在安全采用所需的底层数据基础与治理结构方面却步伐缓慢。数字是残酷的:84%有信心,26%已出现漏网错误,11%数据就绪,89%投资者忧虑。
弥合“AI信心”与“AI控制”之间的鸿沟,已经成为财务、风险和可持续发展领导者当下最核心的挑战。