财务部门正在自动化组织架构，而非现金循环

财务领域花了大量时间讨论员工是否会采用 AI、首席财务官是否会为此提供资金，以及这项技术是否足够成熟、能够走出试验阶段。但我甚至不确定这些问题现在是否还有意义，因为我们已经看到 AI 在首席财务官办公室稳步落地。

在 Auditoria 最近于 2026 年开展的研究中，66.5% 的财务部门表示正在增加对 AI 的投资；平均而言，财务团队已在 2.43 项职能中使用 AI，较一年前增长了 36%。然而，只有 21% 的受访者表示，他们的 AI 项目已经取得有意义且可衡量的成果。

对于这种情况为何发生，一些说法是：企业要么选错了工具，要么推进得太快，要么没能让足够多的人使用这些工具。不过，我不太认同这种看法，因为我们一直按照财务部门的组织方式部署 AI，如今应付账款、应收账款、资金管理，甚至财务规划与分析（FP&A）都变得更加智能。

现金并不是这样流动的。它会跨越上述每一道职能边界，而我认为，我们正逐渐发现：如果只让财务部门的各个环节变得更智能，却不提升它们共同管理的财务周期，最终会遇到局限。

我们让各个环节变得更智能

现代财务领域一个颇为奇怪的缺口是，我们已经建立了非常成熟的方式，让各个职能部门了解现金流中的各自部分。应付账款部门管理流出的资金，应收账款部门关注流入的资金，资金管理部门负责管理流动性，而财务规划与分析（FP&A）则试图预测各项数字的走势。每个团队都可能出色地完成自己的工作，但当现金在这些职能部门之间流转时，却仍然没有人明确负责处理相关事宜，首席财务官也因此缺少这样的负责人。

以应付账款周转天数（DPO）和应收账款周转天数（DSO）为例。应付账款团队将应付账款周转天数缩短五天，我完全可以合理地将其报告为进展；但与此同时，同一季度的催收进度可能放缓，导致应收账款周转天数恶化七天。两个团队或许都完全按照要求完成了工作，也都能为各自的结果给出充分合理的解释。但到季度末，企业将营运资金转化为现金的能力仍比之前差了两天。

财务部门很善于明确各职能的责任归属，但财务成果往往是在这些职能之间的衔接处形成的。

我们建立了各种系统，用于自动处理发票、对账、预测现金流、管理催收和生成报告。如今，AI 也被引入这些相同的领域，这意味着我们可能让财务工作的每个环节都变得更高效，却没有让财务部门本身减少一丝割裂。

工作更快，不代表整个流程更短

研究中的一项发现总是萦绕在我心头，因为它格外鲜明地揭示了这个问题。如今，43.8% 的团队会在 24 小时内回复请求，这是我们在过去四年中记录到的最高比例。与此同时，44.5% 的团队每周花 11 小时或更长时间跟进供应商、客户和内部相关方；一年前，这一比例为 29.7%。另有 13.4% 的团队每周花在这件事上的时间超过 30 小时。

只有在我们假设回复更快就意味着工作更接近完成时，这些数字看起来才互相矛盾。例如，供应商回复了电子邮件，但提供的信息仍不完整；或者客户回应催收请求时，对发票提出异议。财务部门发现差异后，还必须找到企业其他部门的人来解释原因。

我认为，我们花太多时间衡量单项任务的速度，却没有充分衡量从发现问题到解决问题需要多久，尤其是要以能够改变财务结果的方式解决问题。

AI 智能体让问题更加关键

传统自动化一直有助于加快高度割裂的流程。但 AI 已彻底改变了局面。AI 智能体可以开始在自动化流程中做出决策。这意味着，与软件仅仅在不同字段之间传递信息时相比，我们赋予这些系统的目标如今重要得多。

当 AI 开始跨财务职能采取行动时，问题就变得更加明显。应付账款部门可能致力于优化付款时机，应收账款部门可能希望加快催收，而资金管理部门则可能专注于保障流动性；这些目标本身都合情合理。风险在于，这些系统依据不同的成功标准做出决策，却没有共享对企业所追求财务结果的统一认识。

因此，财务领域面临的下一个 AI 难题不是如何推动采用，而是决定系统应该优化什么，以及当局部看来合理的决策与更广泛的财务成果发生冲突时该如何处理。权限、审批门槛、审计追踪和升级规则都很重要，但它们回答的是 AI 系统获准做什么。首席财务官还需要决定，系统要在财务规则和治理规则的框架下实现什么目标。

系统集成正成为运营层面的问题

如今，缺乏与现有系统的集成已成为人工智能应用最常被提及的障碍；我们的研究显示，这一比例为36.7%。此前位居榜首的技术应用阻力已降至第七位。ACCA和CA ANZ于2026年开展的另一项研究发现，40%的财务专业人士认为，难以整合多个数据源是提升业务洞察力的一项障碍。

财务负责人如今已不再把大部分精力花在说服他人接受AI属于财务职能上。他们正在发现，当多项AI能力需要针对相同的交易、政策、审批、例外事项和财务结果协同运行时，会发生什么。

一项有用的AI能力可以存在于某个职能内部，但有用的财务运营模式不能局限于此。

因此，与其统计部署了多少个用例，不如开始梳理从发现问题到解决其财务影响之间还存在多少交接环节。与其只关注应付账款（AP）或应收账款（AR）流程节省了多少小时，我会进一步关注现金能否在业务中流转得更加顺畅、可预测。与其让每个财务职能各自定义AI成功的标准，我还会追问：当这些定义相互冲突时，谁来对最终结果负责？

多年来，财务技术一直围绕组织架构构建，因此AI也以同样的方式部署，并不令人意外。首席财务官（CFO）要对这些职能的表现负责，但归根结底，企业不会根据应付账款（AP）、应收账款（AR）、司库或财务规划与分析（FP&A）是否各自达成本地效率目标来评判财务部门。企业关注的是这些职能共同创造的财务成果。

如果AI要以任何有实质意义的方式改变财务职能，那么财务成果就必须成为转型的基本单位。否则，我们只会实现各职能自动化、改善局部指标，却仍让财务成果分散在原本就应该打通的那些边界之中。