Gartner 直击 CFO 的 AI 困局：仅 7% 回报率背后，84% 的钱都打水漂了

这种失衡是 ROI 鸿沟持续存在的根本原因。许多财务组织正在为渐进的效率提升投入巨资，却在那些与收入增长、战略决策和差异化竞争直接挂钩的 AI 应用上投资不足 。Gartner 传递的信息直言不讳：CFO 们一直把 AI 的部署误认为是在创造价值，这种观念急需转变。

CFO 的财务 AI 三阶段路线图

为了帮助 CFO 们摆脱“试点陷阱”，并朝着有意义的回报迈进，Gartner 推荐了一个结构化的三步法 ：

1. 设定愿景并评估成熟度 — 财务领导者首先必须为 AI 赋能下的财务职能描绘一个清晰愿景。这个愿景需要回答三个问题：理想的最终状态是什么？AI 将如何帮助企业达成整体目标？财务 AI 最终将为公司交付哪些具体价值？后续的成熟度评估则有助于识别出在 AI 交付价值之前必须弥补的能力差距 。

2. 制定路线图 — 一旦愿景和成熟度基线清晰了，CFO 就应该将其转化为一个具体的财务 AI 应用路线图。这份路线图需要覆盖文化、治理、技能和数据，而不仅仅是技术层面，并且应当确定一组需要优先处理、进行试点并最终规模化推广的重点用例组合 。

3. 执行并规模化用例 — 最后阶段是从规划转向有纪律的执行。财务团队不应追逐几十个互不关联的试点项目，而应当规模化推广少数几个有明确路径能实现业务价值的优先用例 。

警惕试点泛滥的“偶然工厂”

在研讨会上，Gartner 最尖锐的警告之一指向了一个常见的失败模式：“偶然工厂”。当一个组织将 AI 视为一系列独立工具的集合，而非一个互联互通的系统时，就会导致试点项目不受控制地增生，且没有清晰的投产路径 。

数据也凸显了问题的严重性。研讨会上引用的 Gartner 关联材料指出，59% 的 AI 项目最终未能进入生产阶段，导致潜在价值被永久地锁死在试点阶段 。对此，Gartner 建议 CFO 限制正在进行的试点数量，专注于那些数据易得、能快速实现价值的用例，并构建可被治理、能真正规模化的集成 AI 系统 。

别等效率达标，才去追逐更高价值

也许 Gartner 给出的最反直觉的建议是：不应将提升效率的生产力用例，视为追求更高价值 AI 成果的前提条件。

该机构明确敦促 CFO 们，应跳出对现有任务的自动化，直接去投资那些与重大业务难题挂钩的用例——即便这些项目看起来风险更高，或者用传统的 ROI 公式更难衡量 。

在研讨会上发言时，Gartner 分析师告诉 CFO 们，不要再寻找单一的 ROI 公式，而应建立一个平衡的 AI 投资组合：用于自动化日常任务的生产力用例，用于优化特定流程的针对性流程改进，以及有望重塑商业模式的、经过筛选的变革性赌注 。Gartner 使用了一个生动的旅行类比：常规差旅（生产力提升）、靶向探险（流程改进）和雄心勃勃的远航（业务转型）都应在投资组合中占有一席之地，但它们的目的截然不同，也需要不同的评估标准 。

支撑路线图的成熟度框架

在 Gartner 三阶段路线图的背后，是一个超越简单应用指标的、更广泛的 AI 成熟度框架。该框架覆盖了七个能力领域：战略、价值、组织、人员与文化、治理、工程和数据 。

对 CFO 而言，其现实意义非常明确：一个组织不能简单地买了 AI 工具就宣称自己成熟了。真正的进步需要在所有七个维度上进行系统性投资——建立与业务对齐的 AI 战略，恰当地治理数据，提升现有财务人才的技能，并创建支持 AI 规模化的组织结构，而不是陷在孤立的实验里 。Gartner 指出，那些获得最强劲回报的组织，往往是将 AI 有针对性地部署在客户、产品和决策用例上，而不是那些单纯花钱最多的组织 。

本次研讨会的最终结论是：财务部门采用 AI 的速度，超过了学习如何从中盈利的速度。要弥合这一鸿沟，CFO 们需要重新平衡支出，为他们的 AI 投资组合注入结构性，并以最终实现的业务成果来衡量成功——而非看部署了多少工具。