Workiva 2026年中高層調查顯示,84%高層話對AI輸出有信心,但同一班人裡面有26%承認內部審計曾經捉到AI錯誤,仲要已經流出咗去董事會或外部人士手上。 數據質素係最大死穴:只有11%高層覺得自己公司嘅數據質素足夠畀AI用,71%話差嘅數據已經影響緊AI喺財務同可持續發展報告嘅表現。
研究答案

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What key findings emerged from Workiva's 2026 Midyear Executive Benchmark Survey regarding executive confidence in AI accuracy, data quality. Article summary: Here are the key findings from Workiva's 2026 Midyear Executive Benchmark Survey, which polled 2,272 finance, risk, and sustainability executives [2].. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as
AI 呢家嘢,公司高層到底信唔信得過?Workiva 最新嘅《2026 年中高層基準調查》(2026 Midyear Executive Benchmark Survey)訪問咗 2,272 位財務、風險同可持續發展嘅高層,再加 367 位機構投資者,結果揭開咗一個好危險嘅信心差距。
84% 嘅高層話自己對 AI 生成嘅內容有信心,認為唔需要人再 check 都冇問題 。 但同一班人裡面,有 26% ——即係每四個就有一個——承認內部審計已經捉到過 AI 錯誤,而呢啲錯誤仲要已經流出咗去董事會或者外部人士手上
。 呢個對比,正正就係成個報告最核心嘅發現:講就好有信心,現實就出晒事。
Workiva 嘅 CFO Barbara Larson 講得好直接:「對 AI 有信心但冇控制數據質素,呢個唔係策略,而係 liability(負債)。」
呢個信心差距其實係紮根喺一個更深嘅問題:數據質素。調查發現,只有 11% 嘅高層認為自己公司嘅數據質素足夠畀 AI 用 。 換句話講,89% 嘅人都知道自己啲數據仲未 ready,但已經繼續推 AI 出去。
呢個錯配係有真實代價嘅。71% 嘅高層話差嘅數據質素已經「中度或以上」影響咗 AI 喺財務同可持續發展報告嘅表現 。 最常見嘅後果包括:營運決定做錯或者延遲、被監管罰款或法律行動、以及失去投資者或貸款人嘅信心
。
機構投資者完全冇被高層嘅信心說服。89% 嘅機構投資者話佢哋擔心 AI 生成嘅企業披露內容唔準確 。 呢個憂慮仲要伴隨住越來越大嘅監管壓力,監管機構而家開始要求將 AI 輸出當成可審計嘅紀錄,而唔係求其 draft 就算
。
更加嚇人嘅係:95% 嘅機構投資者認為管理層低估咗財務報告數據碎片化嘅風險 。 長遠嚟講,弱或者冇得驗證嘅數據會慢慢侵蝕投資者對公司嘅信任
。
高層們已經開始行動,而且方向好一致。調查顯示:
呢個基建重點,Workiva 形容係由「執行」轉向「編排」(from execution to orchestration)。CFO 們特別係想搵一個可以做「單一真相系統」(system of truth)嘅平台,將 AI Agent 放喺可以追溯、符合監管要求嘅數據環境入面,每一個 output 都要可以驗證,每一份披露都要可以 defend
。
同一時間,Workiva 仲推出咗三款專用嘅 AI Agent,全部設計喺可審計嘅框架入面運行 :
呢啲 Agent 係建基喺 Workiva Knowledge 呢個 persistent intelligence layer 上面,確保 AI 嘅 output 係 ground 喺公司自己嘅數據、指示同內容入面 。
點解 audit trail 咁重要?因為 FINRA 嘅 2026 年度監管報告已經正式將 AI 生成嘅內容列為一個風險類別 。 幻覺風險(hallucination risk)最高嘅地方,正正就係 AI 最有空間去自由發揮敘述嘅部分——管理層評論、附註披露同 ESG 語言——而呢啲正正就係 Workiva 新 Agent 想 keep 住 grounded 嘅 territory
。
Workiva 呢份《2026 年中高層基準調查》描繪咗一個行業嘅寫照:AI 嘅採用速度好快,但數據基礎同管治結構嘅建設速度就慢到追唔上。數字好清楚:84% 有信心、26% 已經出過事、11% 數據 ready、89% 投資者擔心。點樣縮窄 AI 信心同 AI 控制之間嘅差距,而家已經係財務、風險同可持續發展領袖面對嘅最核心挑戰。
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Workiva 2026年中高層調查顯示,84%高層話對AI輸出有信心,但同一班人裡面有26%承認內部審計曾經捉到AI錯誤,仲要已經流出咗去董事會或外部人士手上。
Workiva 2026年中高層調查顯示,84%高層話對AI輸出有信心,但同一班人裡面有26%承認內部審計曾經捉到AI錯誤,仲要已經流出咗去董事會或外部人士手上。 數據質素係最大死穴:只有11%高層覺得自己公司嘅數據質素足夠畀AI用,71%話差嘅數據已經影響緊AI喺財務同可持續發展報告嘅表現。
機構投資者唔收貨:89%嘅投資者擔心AI生成嘅企業披露內容唔準確,95%更認為管理層低估咗數據碎片化嘅風險。