AI信任差距：84%高管有信心，26%卻已讓AI錯誤送到董事會

Workiva財務長Barbara Larson直接點出問題：「對AI有信心卻無法掌控資料品質，那不是策略，而是負債。」

資料品質是最脆弱的環節

信心差距的根源，是一個更根本的問題：資料品質。僅有11% 的高階主管認為，他們組織的資料品質足以支援AI應用。其餘89%的人承認，他們正在部署AI工具，但底層的資料根本還沒準備好。

這種落差帶來了實質的後果。71% 的高階主管表示，資料品質不佳已經至少中度影響了AI在財務與永續報告中的使用。資料品質不佳所導致的首要後果，是錯誤或延遲的營運決策，其次是監管罰款或法律訴訟，以及失去投資人或放款機構的信任。

投資人正密切關注

機構投資人並沒有因為高階主管的信心而感到安心。89% 的機構投資人表示，他們對於企業揭露中AI生成內容的準確性感到擔憂。這項擔憂伴隨著日益增加的監管壓力，要求將AI的產出視為可稽核的紀錄，而非非正式的草稿。

95% 的機構投資人認為，領導者低估了財務報告資料碎片化的風險。隨著時間推移，薄弱或無法驗證的資料可能會侵蝕利害關係人的信任。

基礎設施優先事項：前進的道路

高階主管們正以明確的基礎設施任務來回應。調查發現，96% 的高階主管表示，打破數據孤島必須由高層（C-suite）達成共識，而79% 正將資料自動化與治理列為優先事項，以填補企業範圍內的資料缺口。大多數組織正透過專屬的IT支援（73%）和已分配的預算（71%）來為這項轉變提供資金。

76% 的內部稽核團隊已經在積極評估他們組織中的AI模型。企業領導者幾乎一致同意，財務長（CFO）、資訊長（CIO）與永續長（CSO）必須團結一致，資料治理才能成功。

基礎設施的優先事項正從「執行」轉向「編排」。財務長們尤其正在尋求能作為單一「真相系統」（system of truth）的平台——將AI代理（AI agents）扎根於可追溯、符合監管標準的資料環境中，讓每一個產出都能被驗證，每一份揭露文件都能經得起辯護。

AI代理進入報告工作流程

與調查結果同步，Workiva推出了三個專為特定目的設計的AI代理，這些代理在可稽核的防護機制內運作：一個用於財務報告一致性檢查的Tie-Out Agent、一個用於同業揭露分析的Benchmarking Agent，以及一個用於符合ESRS與ISSB規範的Sustainability Disclosure Agent。這些代理嵌入在一個名為Workiva Knowledge的持久性智慧層中，該層將AI的產出扎根於組織自身的資料、指令與內容。

稽核軌跡架構之所以重要，是因為在監管金融申報文件中，AI生成的產出現在已被列入FINRA 2026年度監管監督報告（2026 Annual Regulatory Oversight Report）中的一個指定風險類別。幻覺（Hallucination）風險在AI最有空間生成敘述性內容的地方最高——也就是管理層評論、附註揭露以及ESG用語——而這些正是這些代理被設計來緊扣原始資料的領域。

結論

Workiva的2026年中高階主管標竿調查描繪出一個產業景象：AI採用的步伐飛快，但支持安全採用的資料基礎建設與治理結構卻進展緩慢。數字非常鮮明：84%信任，26%錯誤被抓到，11%資料準備就緒，89%投資人擔憂。縮小AI信心與AI控制之間的差距，如今已成為財務、風險與永續領域領導者們最關鍵的挑戰。