《2026年全球金融业人工智能研究报告：决策优势》

一、报告概述

本报告由毕马威国际发布，系继2024年金融报告领域AI研究后的全面升级，将研究范围扩展至全财务职能（含治理、控制与劳动力），基于对全球20个国家、13个行业、1,013位高级财务领导者的问卷调查与深度分析，系统呈现了人工智能在全球财务职能中的采用现状、绩效表现、治理差距与未来路径。报告指出，财务职能中AI的积极采用率在两年内从30%跃升至75%，71%的组织报告AI在财务职能中达到或超过投资回报率预期，但仅23%报告AI超预期表现——采用广度与卓越绩效之间存在显著差距。报告的核心发现是：AI在财务领域最强的绩效提升集中在决策质量（70%报告改善）、决策速度（71%）和预测准确性（64%）——这些是重度依赖人类判断的领域，而非事务性流程；部署代理式AI的组织在关键财务指标上的表现比非部署者平均强32%，在预测准确性与投资回报率上接近40个百分点。然而，只有42%的组织具备“强审计就绪”能力——能够高效、无中断地生成AI相关审计证据的组织，其显著改进率是缺乏该能力组织的3至6倍。报告围绕“AI作为决策引擎—治理与控制—审计就绪差距—数据质量与劳动力缺口—从采用到绩效”五大板块，为CFO与财务领导者提供了从战略定位到落地执行的完整路线图。

二、AI作为决策引擎，而非成本杠杆

（一）采用广度与绩效差距并存

关于财务职能AI的讨论已发生根本转变——两年前的问题是“AI能否交付价值”，今天的问题是“应该部署它做什么”。75%的组织已在财务规划、报告和商业分析中积极利用AI，但采用速度已超过组织将AI转化为企业级规模绩效的能力。传统ROI衡量（投入资金、节省成本）无法捕捉AI在财务领域真正产生价值的所在——代理式AI的可衡量价值集中在增长能力、响应速度与客户体验改善上，而非成本削减。

（二）绩效集中在判断密集型工作

AI在财务领域产生的最大收益集中在判断密集型工作上：决策质量（70%）、决策速度（71%）和预测准确性（64%）。事务性流程也有改善，但幅度较小。判断密集型工作承载着财务职能中最集中的累积弱点——它运行在不一致的数据、投资不足的工具和人工判断之中，AI在此处有更多可获取的价值空间，且一旦部署便能产生更大的杠杆效应。

（三）行业绩效差距显著

银行业与技术行业在关账效率和预测准确性上领先——结构化数据与监管纪律已为其建立了AI所需的基础。医疗保健与消费品行业在决策质量、关账效率和预测准确性上落后银行业与技术行业两位数百分点，单预测准确性差距就达27个百分点。差距的原因并非努力或雄心，而是数据——碎片化来源、缓慢的整合、限制AI可操作性的遗留系统。银行业在六项财务指标中的五项领先，反映监管压力对清洁、及时数据的要求；技术行业与金融服务在代理式AI部署上更为领先，反映其数字成熟度与优化资本的竞争压力。医疗保健在六项指标中的五项垫底，差距在要求最清洁数据的工作上最为突出。

（四）代理式AI的绩效优势

生成式AI已在各行业的报告与分析中提供稳定收益，但真正的绩效阶跃变化出现在部署代理式AI的组织中——这些系统能够以更大自主性进行规划、推理、行动和学习。处于“编排阶段”和“多智能体阶段”的组织，在关键指标上的表现比仍处于早期规划阶段的组织平均高出32个百分点，在预测准确性和ROI上接近40个百分点。部署代理式AI的组织与非部署者之间形成了32个百分点的平均优势。毕马威Q1 2026全球AI脉搏的平行发现印证了这一结论：在企业层面，竞争优势已从“采用AI”转向“编排AI” ——将AI引导至判断最重要的工作中（规划、预测、风险评估）。

三、治理与控制：信任的构建而非制约

（一）更强控制带来更优绩效

治理常被视为AI采用的“刹车”，但数据证明恰恰相反。具备更强控制的组织表现更好，且以更大信心进行规模化扩展。这是毕马威“可信AI框架”的核心前提——通过治理、控制与人类监督赢得的信任，是将AI从实验推向规模化的关键力量。绩效数据、审计轨迹与可解释性提升了信任的“分子”，共同将信任从主张转化为证据，而证据正是AI能够规模化的基础。

（二）审计就绪的绩效倍增效应

能够高效、无中断地生成AI相关审计证据的组织（“审计就绪”组织），其显著改进率是缺乏该能力组织的3至6倍。这一差距在每一项财务指标上均成立——从错误减少的33%对6%，到规模化信心的42%对14%。审计就绪正在成为比单纯的KPI跟踪更强的绩效改进预测因子。数据验证了毕马威的核心理念：通过治理与控制加以运营化的信任，是绩效的直接驱动因素。

（三）KPI跟踪与人类监督

正式跟踪AI相关KPI的组织在ROI上比非跟踪者高出10个百分点。无论该跟踪是内部进行还是由独立鉴证支持，其作用都是将测量转化为信心。但数据呈现清晰的层级：知道要测量什么是有帮助的；拥有控制和证据来基于测量采取行动，才是产生结果的关键。33%的组织正在增加“人在环中”的监督，作为对AI相关关切的直接回应——在财务领域，监管审查与专业判断塑造每一项输出，人类在AI工作流中的参与能产生更可靠的结果，并建立规模化所需的信任。

四、审计就绪差距：不到半数组织具备规模化能力

（一）审计就绪的现状

审计就绪是本研究中绩效改进最强的预测因子，但只有42%的组织具备“强审计就绪”能力——能够在AI赋能的财务流程中高效生成审计证据。在代理式AI领导者（处于“编排”与“多智能体”阶段的组织）中，该比例也仅达60%，即使在最前沿，仍有显著缺口。

（二）可见性的结构性不足

大多数组织跟踪结果，但仅有29%正式跟踪AI采用失败的情况。结果是部分可见性——组织能看到AI正在交付什么，但看不到它为何失效或在哪里暴露风险。驱动审计就绪需求的脆弱性与两年前相比并未改变：网络安全、数据质量与准确性是2024年调查中财务领导者的首要关切，在2026年仍是首要关切。改变的是风险敞口——AI已不再是实验性的，出错成本已随采用规模同步扩大。

（三）从内部纪律到商业要求

审计就绪已从内部纪律转变为商业要求。监管机构、董事会与外部审计师不再只问“是否使用AI”，他们问的是“能否证明AI如何被治理”。能证明的组织正在规模化扩展，不能证明的组织面临风险敞口。毕马威为一家跨国半导体公司构建了定制化的生成式AI风险与控制框架（基于NIST RMF与CSF 2.0），并通过SOC 2鉴证评估供应商合规性，使客户能够以信心和规模部署生成式AI。银行业案例中，一家银行的财务报告依赖第三方AI估值服务，毕马威的“预审计就绪评估”覆盖了AI的治理、数据来源与模型设计，为银行提供了透明度，为供应商提供了实现鉴证的路径。

五、数据质量与劳动力缺口：两大不同约束

（一）数据质量：结构性约束

数据质量是本研究中被引用最多的障碍，也是被引用最多的机会——36%的组织将“改善数据质量、集成与系统互操作性”视为从AI中提取更多价值的最大机会。挑战在于财务团队往往不知从何入手——所测量的指标并不总是与重要指标对齐，资源有限，且很少有组织实施了框架或AI工具来帮助排序。等待数据清洁后再部署AI是不会见效的策略。取得进展的组织将数据清洗集中于AI用例所依赖的优先数据，而非整个数据资产，并让代理式AI改变“好数据”的含义——代理式AI可以不经过“中间环节”处理数据，直接切入源系统并直接处理属性。

（二）劳动力能力：第二个约束

很少有组织采取“总体劳动力”方法。38%正在对其财务与内部审计团队进行AI赋能流程的再培训，但仅28%正在为不同的技能组合进行招聘。主导战略是重新培训现有人员，而非重新思考谁应该属于财务职能。数据素养正在成为最关键的能力需求——评估数据质量、解读输出并以业务可行动的方式传达发现的能力。随着AI压缩复杂决策可用的时间，财务领导者还需要伦理判断（知道何时应依据模型采取行动）和批判性思维（质疑看起来正确的输出）。

（三）四大优先事项

报告提出财务领导者应关注的四大互联优先事项：围绕价值而非任务重新定义AI——将AI投资引向决策关键工作（规划、预测、风险评估），优先考虑人类判断处于核心的用例；将测量嵌入执行——超越跟踪KPI，构建使测量可行动的审计就绪基础设施；将治理与控制视为参与的门票——在AI部署的同时投资于治理、审计轨迹与证据捕获；塑造总体劳动力——需要能在组织智能、财务专长与数据素养交汇处运作的人才，具备伦理判断、批判性思维与风险管理能力，CFO应考虑未来几年劳动力结构与构成的演变，并制定每6至9个月更新的适当劳动力计划。

六、核心结论：将AI运营化为财务能力

报告通过系统数据分析得出以下核心结论与战略启示：

第一，AI在财务领域已从实验性技术升级为战略性决策引擎。 75%的采用率、71%的ROI达标率与23%的超预期率表明，AI已广泛融入财务职能，但真正产生卓越绩效的组织是那些将AI引向判断密集型工作（规划、预测、风险评估）而非仅用于事务性效率的组织。代理式AI部署者32个百分点的平均绩效优势进一步印证了这一方向——AI的价值在于增强决策，而非削减成本。

第二，治理与控制不是AI采用的制约，而是规模化的前提。 审计就绪组织的显著改进率是缺乏该能力组织的3至6倍，这一发现挑战了“治理拖慢创新”的传统观念。信任——通过测量、可审计性、可解释性与人类监督加以运营化——不是合规的副产品，而是规模化的先决条件。只有42%的组织具备强审计就绪能力这一事实，揭示了行业层面的结构性脆弱性。

第三，行业绩效分化正在加剧，先行者优势不断累积。 银行业在六项财务指标中的五项领先，医疗保健在六项中的五项垫底，预测准确性差距达27个百分点。差距根源在于数据基础与监管纪律的差异——已建立清洁数据和严密控制的行业，其每一项AI投资都在产生复合效应，领先优势在扩大而非缩小。竞争壁垒正在从“谁采用AI更快”转向“谁的数据与治理基础更扎实”。

第四，数据质量与劳动力能力是两个不同的约束，需要不同的应对策略。 数据是结构性约束——在受监管行业之外，多数组织多年来在数据治理上投资不足；劳动力能力是第二个约束——决定财务职能能否围绕AI重新构想其运营节奏，而不仅仅是重新培训用户。仅28%的组织正在为不同的技能组合招聘，这意味着多数组织仍停留在“培训人用工具”而非“构建人-AI总体劳动力运营模式”的阶段。

第五，财务领导者面临一个清晰的行动框架。 运营化AI需要四项相互强化的选择：将AI投资引向决策关键工作（规划、预测、风险评估），而非仅仅追求事务性效率；在AI部署之初即嵌入治理、控制与鉴证，而非事后补救；构建能够产生证据的测量体系，而非仅产出指标；发展能够质疑、解读并基于AI驱动洞察采取行动的劳动力。这些要素相互强化——面向决策的AI在稳健控制支持下产生更强结果；控制体系在测量嵌入时最为有效；测量只有在他人的能力支持下才能驱动成果。它们共同形成一个将AI采用转化为持续绩效的集成运营模式。

报告最后指出，AI在财务领域已达到一个转折点。竞争优势将日益属于那些将其财务运营模式围绕AI对齐的组织——并能随着AI变得更强大、更自主、更深度嵌入日常决策而持续维持这种对齐。将AI运营化为一项财务能力——不仅是工具集或用例的集合——是区分领导者与跟随者的核心所在。