提升财务洞察力：打通AI财务的技能与数据瓶颈

本报告基于面向全球1,600位财会专业人士的调查，并结合圆桌会议和访谈的定性见解，探讨了财会领导者应如何把握当下，完成自身组织的变革之路。

关键发现

本报告由ACCA与澳洲和新西兰特许会计师公会（CA ANZ）联合发布，旨在为首席财务官和财会领导者提供可实操的建议，据此构建未来的财会职能具备以下能力：

提供可信洞察

管理数据

负责任地治理AI

为组织驱动可衡量的价值

关键信息概览

战略驱动因素正在改变财会职能使用数据的方式

财会职能的数据需求正受到战略优先事项和监管合规的共同影响。这加速了其关注重点向实时运营数据和非结构化内部文本数据的转移，以支持生成洞见。

需要着力构建成功所需的数据基础

以下因素阻碍了先进分析法和人工智能的有效应用：

数据质量问题

分析能力欠缺

难以整合多种数据源

区分两类人工智能：提升生产力与创造价值

人工智能正在全面改变财会职能如何完成描述性、诊断性、预测性和指导性等各类工作的方式。这提高了生产力，并使财会人员腾出手来从事具有战略意义的活动。然而，对人工智能可靠性、可信度和可解释性的担忧依然存在。

有效管理数据和人工智能来驱动价值

财会职能具备跨组织的视野和治理专长，由此占据着引领负责任应用人工智能的有利位置，其中涉及的工作包括：

价值界定

财务运营（FinOps）

数据治理与管理

人工智能治理，确保部署既遵从监管规则，又合乎伦理道德

培养关键能力

对未来技能（特别是生成式人工智能和预测分析）的重视程度与当前能力之间存在显著差距。若想降低自动化偏见、锚定偏见和技能退化等风险，批判性思维、质疑性验证和情境化叙事能力不可或缺。

随着数据责任的扩展，角色正在演变

本次研究揭示了许多财会专业人士的切身感受：

财会职能正在与技术团队建立更紧密的联系

财会职能的边界正在扩展，新的数据和技术责任持续涌现。

通过技能提升和协作缓解风险

当前，财会专业人士的主要担忧并非工作被人工智能取代，而是人工智能所生成洞见的可验证性和完整性。正式的技能提升计划以及与IT和数据科学等职能部门的深度协作，已成为核心的风险控制措施和能力增强方式。

数据整合的障碍

虽然利用实时和非结构化数据的愿景非常清晰，但执行过程往往因根本性的结构短板与能力差距而停滞不前。我们的数据揭示了“挫败三角”——数据质量问题（42%）、缺乏适当技能（42%）以及难以整合多种数据来源（40%）构成了三大主要障碍。

数据整合的“挫败三角”

数据质量、技能和整合复杂性构成了相互关联的核心挑战。

非正式学习远远不够

过度依赖自我指导的非正式学习或将导致战略风险。财会职能需要正式的培训计划和专项预算，整体建设一致的能力。

报告探讨了以下领域：

财会团队数据机遇与挑战的现状（请见下图）。

人工智能如何改变财会职能交付报告和洞察的方式。

财会职能如何支持合理的人工智能应用并增强对可信洞见的获取。

财会职能如何解决技能差距，以承担新责任并改善协作。

技能提升如何助力风险缓解。

财会部门数据演进的主要驱动因素

结论

在数据指数级增长和人工智能颠覆性力量的驱动下，财会职能正处于深刻变革的最前沿。这不仅关乎技术上的转变，更是财会职能创造价值、管理风险和提供战略领导力等方面的根本性革新。

为了在不断演进的格局中蓬勃发展并真正赋能未来洞察，首席财务官和财会领导者必须承担起积极的架构师角色。这涉及到战略投资、有意识的能力建设，以及对治理和批判性判断力的坚定承诺。

建议

投资数据基础，将其作为人工智能的应用基石。

倡导人工智能治理并衡量切实的投资回报率。

积极培养财会变革所需的关键能力。

培育协作生态系统，转变财会角色。

通过采纳这些建议，首席财务官和财会领导者可以引领组织顺利通过当前的转型期，确保财会职能不仅始终具备相关性，更能在人工智能和海量数据时代从根本上提升战略贡献。这就是财会进化的本质：开创财会的未来，不但是变革的观察者，更是变革的架构师。