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为什么很多公司的 AI 项目，看起来很先进，却始终算不出「真价值」？

如果你最近频繁听到这些话——

“我们已经在用 AI 了”、

“财务也在做智能化试点”、

“模型跑得挺快，就是效果还在观察中”，

那你可能已经踩中了一个现实问题：AI 在企业里的价值，并不取决于有没有部署，而在于 AI 在财务工作的应用，是否真正改变了决策方式。

这也是为什么，很多看起来很前沿的AI 财务应用，最终只停留在演示层面。

麦肯锡在最新发布的《战略与公司金融及风险与韧性业务》研究中给出了一组非常刺眼的数据： 在全球范围内，真正能把 AI 试点转化为可量化财务回报的项目，占比不足 5%。 也就是说，大多数AI 在财务领域的应用，看起来很聪明，却没能“帮公司多赚一分钱”。

问题不在 AI，而在「用错了地方」

报告反复强调一个观点：AI 不是一次工具升级，而是一场系统性变革。

很多失败的 AI 项目，其实并不是技术不行，而是落地方式出了问题。 尤其在AI 在财务会计的应用场景中，这种问题更为典型：

• 不是模型不够强，而是流程没理顺

• 不是数据不够多，而是业务目标不清

• 不是技术不到位，而是组织仍在用老方式做新事情

麦肯锡将这些问题归结为三点核心原因：

• AI 被当成“孤立试点”，没有真正嵌入财务核心流程

• 财务与业务目标脱节，AI 只是停留在“自动化报表”层

• 组织没有为 AI 在财务工作的规模化应用做好准备

换句话说：如果 AI 只是让财务更快出一份报表，而没有改变决策逻辑，那这种 AI 财务应用的价值注定有限。

真正能创造价值的 AI，都用在了这三类财务场景

在大量全球企业实践中，麦肯锡发现，真正跑通价值闭环的 AI 在财务领域的应用，高度集中在以下三个方向：

第一类：战略规划与控制

在成熟的 AI 财务应用中，AI 已经不再只是“算历史数据”，

而是直接参与情景推演和决策支持：

• 如果下季度预算减少 10%，收入会发生什么变化？

• 哪些指标的波动，是真正需要管理层介入的？

在一家全球生物制药公司的案例中， 通过 AI 在财务工作的应用，月度规划决策时间直接缩短了50%， 因为“算结果、做模拟”这一步，已经不再依赖人工反复拉表、对数。

第二类：现金流与营运资本管理

这是AI 在财务会计应用中最容易看到直接收益的领域。

通过 AI 自动比对合同与发票， 企业可以做到100% 合规覆盖，并直接识别出约4% 的价值泄漏。

对于一家年支出 10 亿美元的企业来说， 这意味着通过 AI 财务应用，每年可回收约4000 万美元的真实利润—— 不是预测，而是已经发生的结果。

第三类：成本与支出结构优化

在这一类场景中，AI 开始真正“读懂”财务数据背后的含义。

通过对海量发票、合同、非结构化文本的分析，

AI 在财务领域的应用，能够帮助企业构建更细颗粒度的支出分类体系。

在一家欧洲大型金融机构中， 仅通过这种方式，就实现了10% 的间接成本下降， 这类成果，已经远远超出了传统财务自动化的范畴。

一个被反复验证的结论：AI 真正替代的，从来不是人

报告最后给出了一句非常值得反复咀嚼的话：AI 不只是写报告，而是帮你做选择。

在 AI 财务应用真正成熟的组织里，

被替代的并不是财务人员，而是这些工作：

• 低价值的人工核对

• 事后性的被动分析

• 反复重复、却长期消耗精力的事务性操作

真正被放大的，是人的判断力、洞察力和决策能力。

这，才是 AI 在财务工作的应用，最终要走向的方向。

写在最后：别再问「要不要用 AI」，而是「从哪里开始」

这份报告给所有财务团队和管理者一个非常明确的信号：AI 的胜负，不取决于技术先进程度，而取决于是否真正嵌入了核心财务流程。

如果你正在思考：

• AI 在财务领域的应用，如何真正实现“降本增效”

• AI 财务应用，如何从试点走向规模化

• AI 在财务会计的应用，如何服务于真实业务决策

那么，这份麦肯锡报告，值得你完整读一遍，而不仅是看结论。

AI 时代真正拉开差距的，从来不是会不会用工具，而是谁先完成了思维方式的升级。

（以上图片据来自于ChatExcel AIPPT功能，它能够帮你一键完成报告解读）