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
。
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 。
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
。
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。
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
。
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。
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