得益于机器学习、深度学习和生成式人工智能等技术突破，人工智能正在掀起企业业务运营和流程领域的大变革，而财务领域有望成为这场变革的前沿阵地。毕马威中国在全球企业财务智能化发展现状的调研基础上，深入研究中国样本企业的发展特点，聚焦“人工智能在财务领域的应用”，现发布《毕马威全球财务智能化调研报告（中文版）》，以期用全球化视野助力中国企业明悉财务领域的人工智能价值所在，锚定发力方向，快速开展行动。
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基于来自全球23个经济体的2,900个样本企业，我们创建了人工智能成熟度评估框架和人工智能成熟度评估工具，旨在帮助企业判断其在人工智能转型过程中的进展，确定其可以采取的优先事项。
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超四成中国受访企业现处于人工智能领导阶段
中国地区共有100家企业参与了人工智能成熟度评估，超四成（43%）企业为人工智能领导阶段的企业，发展阶段的企业和起步阶段的企业紧随其后，占比为37%和20%。相较于全球范围内的调研整体数据而言，中国区域处于领导阶段的企业占比高出21%，一定程度上反映出，中国受访企业的人工智能成熟度相对领先。
随着生成式人工智能浪潮加速席卷全球，越来越多中国企业对人工智能的重视程度日益加深，开始有意识地将人工智能的发展融入到长远规划中，中大型企业最先开始行动，中小企业也在快步赶上。结合调研数据来看，与全球市场类似，收入规模越高的企业，越可能在应用人工智能方面领先一步，在收入超过100亿美元的中国受访企业中，53%处于领导阶段。此外，收入规模低于50亿美元的受访企业中，已有33%处于发展阶段，50%处在起步阶段（图1）。
图1：各种成熟度企业按收入规模占比划分，%
数据来源：毕马威国际
结合各行业内三类中国受访企业的分布情况来看，部分行业中领导阶段的企业占比较高，排名前三分别是金融服务业（75%）、消费与零售业（57%）、工业制造业（52%）。另外，部分行业中发展阶段的企业占比接近50%，一定程度上反映出这些行业人工智能整体成熟度提升的潜在动能较充足（图2）。
图2：各种成熟度企业按行业划分占比，%
数据来源：毕马威国际
立足中国，放眼全球。本报告通过深入研究全球受访企业的财务智能化发展特点和有益经验，总结得出了四点主要洞察，分别是人工智能驱动财务转型、人工智能投资回报率提升之道、人工智能应用障碍破解之法、财务报告新趋势洞察，希望能为各方带来全面且深入的参考观点。
人工智能驱动财务转型：
技术投资提速，持续渗透至各专业细分领域
目前，越来越多的企业开始加大对各类人工智能技术进行投资，其中，机器学习、深度学习和生成式人工智能被认为是最具投资价值的三项技术。预计未来三年内，各行业对人工智能投资还将持续增加，人工智能支出占IT预算的平均比重将较2024年增加约5个百分点。
调研发现，全球各地的企业纷纷着手组建人工智能赋能的财务团队，并从中获得各项回报。其中，71%已经在财务领域应用人工智能，并正迅速拓展到更多细分领域中。
其中，会计和财务规划领域的人工智能应用最具成效，近三分之二的受访企业正在该领域试点或应用人工智能技术。其他领域的人工智能应用紧随其后，资金和风险管理领域中，近半数受访者企业也在试点或应用人工智能技术。而在税务管理领域，由于其法规复杂性、最新数据的获取困难以及旧有系统流程等问题，试点或应用人工智能的企业占比相对较低（图3）。
图3：财务领域的人工智能应用情况，%
数据来源：毕马威国际
人工智能投资回报率提升之道：
推进多元化应用，保持必要投入，关注风险治理
人工智能领导阶段的企业正迅速开发各种人工智能用例，主要包括研究和数据分析、欺诈识别和预防、预测性分析和规划等。调研结果显示，有57%的领导阶段的企业表示投资回报率超出预期，而起步阶段的企业的这一比例仅为25%。主要原因在于，领导阶段的企业正在积极推进人工智能多元化应用，并保持对技术的必要投入。
在推进多元化应用方面，人工智能领导阶段的企业平均拥有六项人工智能用例，约为其他阶段的企业的两倍，实现了可用于更多财务细分领域的人工智能解决方案（图4）。
图4：在财务领域试点或应用最多的人工智能用例，%
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在持续投资方面，人工智能领导阶段的企业保持着对人工智能的必要投入，根据不同阶段企业的人工智能费用投入占整体IT预算的比例，领导阶段的企业（12.5%）是其他阶段的企业（7.4%）的两倍左右，且预计未来三年将会增长至16.5%。其他阶段的企业也将奋力追赶，不断缩小与前者的差距。（图5）。
图5：不同阶段企业的人工智能费用投入占整体IT预算的比例，%
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此外，领导阶段的企业还在努力确保能够从内外部获取所需的人工智能人才和资源，并重点关注人工智能风险治理。例如，寻求第三方鉴证，对于确保人工智能输出的完整性并赢取利益相关方的信任至关重要，已有超过一半的领导阶段的企业就其人工智能流程和控制引入了第三方鉴证。
人工智能应用障碍破解之法：
关注不同阶段所面临的挑战，采取更为积极的措施
随着企业在人工智能应用方面的成熟度不断提升，其面对的挑战也在发生变化。在早期阶段，企业面临的主要挑战包括：数据安全问题、技能不足以及成本过高等。在中长期阶段，企业获取增量数据将愈发困难，以及人工智能的广泛应用可能产生更多偏见和错误信息。在后期阶段，部分企业还会面临人工智能解决方案和工具难以集成到现有系统，员工抵触情绪日益高涨等挑战。
鉴于财务数据的敏感性，57%的受访者表示，数据安全漏洞问题是应用人工智能的主要障碍。其他主要障碍体现在人工智能技能及知识有限（53%）、难以获取到一致数据（48%）、实施成本过高（45%）以及透明度不足（40%）等（图6）。
图6：人工智能应用的主要障碍，%
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与传统人工智能相比，生成式人工智能可基于大规模数据集独立生成和分析内容，其应用可能存在更多障碍和风险。主要原因在于，生成式人工智能可能涉及敏感数据和专有数据，并需新增额外的IT系统和解决方案，会导致受攻击风险提高，使得企业尤为关注网络安全（61%）和数据隐私（55%）问题（图7）。
图7：应用人工智能的主要担忧（反馈企业占比），%
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对于上述所提及的挑战及难题，领导阶段的企业表现出了更为积极的应对态度，并采取了实际行动。近75%的领导阶段的企业制定了负责任地应用人工智能的原则和指引，为组织营造出安全的创新和学习环境。此外，紧跟监管及合规的发展步伐，及时更新企业管理政策和相关业务流程也十分重要。
财务报告新趋势洞察：
财务报告领域进展较显著，传统审计角色开始转变
综合而言，企业在财务报告领域应用传统人工智能的水平相对较高，其中，选择性或广泛应用传统人工智能的企业占比为28%，在未来三年，这一比例将跃升至83%。而在生成式人工智能方面，上述比例分别为13%和56%，可以预见生成式人工智能有望成为未来财务报告领域的重点应用技术（图8）。
图8：财务报告领域中生成式人工智能的应用情况（23个国家），%
数据来源：毕马威国际
由于财务报告领域的人工智能应用率不断提升，企业需要外部审计师提供更多支持，尤其是企业治理和内部控制方面的支持。调研结果显示，大多数企业希望审计师详细审阅他们的控制环境，以确保他们在报告中负责任地应用人工智能。许多企业还希望审计师帮助评估他们的人工智能治理成熟度，对人工智能技术的应用提供第三方鉴证，并对他们进行准备程度/差距评估。
此外，企业对于审计师能够在审计工作中积极采用人工智能工具的预期，或将带动审计师转变传统角色定位。具体来说，企业期望审计师采用人工智能执行的任务主要有数据分析、风险缓解、风险识别、欺诈识别和预测性分析等（图9）。
图9：企业期望审计师采用人工智能执行的十大任务，%
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