84% 的受訪高階主管表示,他們對於未經人工審查的AI生成內容之準確性,至少有一定程度的信心。這個數字顯示,企業組織普遍對於讓AI處理大量報告與分析工作感到安心。
然而,同一份調查也揭露,26% ——也就是每四位高階主管中就有一位——通報,內部稽核曾經偵測到AI錯誤,並且這些錯誤已經傳遞給外部受眾或董事會成員。這個在聲稱的信心與記錄在案的失誤之間的差距,正是這份報告的核心發現。
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。」
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。
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。
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。
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。
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。
84% 的受訪高階主管表示,他們對於未經人工審查的AI生成內容之準確性,至少有一定程度的信心。這個數字顯示,企業組織普遍對於讓AI處理大量報告與分析工作感到安心。
然而,同一份調查也揭露,26% ——也就是每四位高階主管中就有一位——通報,內部稽核曾經偵測到AI錯誤,並且這些錯誤已經傳遞給外部受眾或董事會成員。這個在聲稱的信心與記錄在案的失誤之間的差距,正是這份報告的核心發現。
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。」
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。
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。
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。
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。
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。