AI應(yīng)用步入深水區(qū)，投入產(chǎn)出回報(bào)不明顯正成為AI大規(guī)模落地應(yīng)用的首要障礙。澳洲會(huì)計(jì)師公會(huì)日前發(fā)布的《2025年商業(yè)科技應(yīng)用調(diào)查》顯示，企業(yè)對(duì)AI項(xiàng)目的價(jià)值預(yù)期愈發(fā)務(wù)實(shí)，提升投資回報(bào)率成核心關(guān)注點(diǎn)。

11月20日，澳洲會(huì)計(jì)師公會(huì)華東和華中區(qū)委員會(huì)會(huì)長(zhǎng)、澳洲資深注冊(cè)會(huì)計(jì)師金科表示，AI基礎(chǔ)設(shè)施前期投入巨大，部分企業(yè)缺乏清晰的投資回報(bào)評(píng)估框架，難以量化AI對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)際價(jià)值，易陷入投入看不到回報(bào)或期望收益的困境中。中小企業(yè)技術(shù)人才短缺，AI應(yīng)用難以有效推進(jìn)和規(guī)?；涞亍?/p>

投入產(chǎn)出回報(bào)不明顯，阻礙AI落地應(yīng)用

澳洲會(huì)計(jì)師公會(huì)最新發(fā)布的《2025年商業(yè)科技應(yīng)用調(diào)查》（下稱“調(diào)查”）訪問(wèn)了亞太區(qū)1117位不同行業(yè)的財(cái)務(wù)、會(huì)計(jì)和金融人士，調(diào)查顯示，過(guò)去12個(gè)月，中國(guó)企業(yè)的人工智能應(yīng)用率與應(yīng)用成熟度同步提升。人工智能、數(shù)據(jù)分析和可視化軟件、網(wǎng)絡(luò)安全軟件是應(yīng)用最多的三項(xiàng)技術(shù)。提高運(yùn)營(yíng)效率、降低成本和改善客戶體驗(yàn)是企業(yè)科技應(yīng)用的三大驅(qū)動(dòng)因素。隨著技術(shù)應(yīng)用深化，企業(yè)對(duì)AI項(xiàng)目的價(jià)值預(yù)期愈發(fā)務(wù)實(shí)，提升投資回報(bào)率已成核心關(guān)注點(diǎn)。

澳洲會(huì)計(jì)師公會(huì)華南區(qū)委員會(huì)會(huì)長(zhǎng)、澳洲資深注冊(cè)會(huì)計(jì)師陳建峰表示，財(cái)務(wù)成本與低投資回報(bào)率是亞太區(qū)企業(yè)面臨的共同挑戰(zhàn)?！俺^(guò)1/3的受訪大型企業(yè)更加關(guān)注科技應(yīng)用成效的不確定性、數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題和復(fù)雜的系統(tǒng)遺留問(wèn)題。當(dāng)人工智能深度融入企業(yè)商業(yè)模式，會(huì)牽涉更復(fù)雜的解決方案和更前沿的技術(shù)，往往需要內(nèi)部或第三方共同研發(fā)或定制特定的方案，投入的資源也較現(xiàn)有軟件更多。”

“投入產(chǎn)出回報(bào)不明顯是AI應(yīng)用的首要挑戰(zhàn)，中小企業(yè)敏感度更高?！卑闹迺?huì)計(jì)師公會(huì)華東和華中區(qū)委員會(huì)會(huì)長(zhǎng)、澳洲資深注冊(cè)會(huì)計(jì)師金科表示，算力、大模型研發(fā)調(diào)優(yōu)等AI基礎(chǔ)設(shè)施前期投入巨大，一套DeepSeek一體機(jī)投資規(guī)模就達(dá)數(shù)百萬(wàn)元甚至上千萬(wàn)元。部分企業(yè)缺乏清晰的投資回報(bào)評(píng)估框架，難以量化AI對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)際價(jià)值，易陷入投入看不到回報(bào)或期望收益的困境中。

不管是大型企業(yè)還是中小型企業(yè)，普遍面臨的痛點(diǎn)是，AI的輸出結(jié)果缺乏透明度和可解釋性。隨著AI系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，隱私和安全性問(wèn)題也困擾企業(yè)。此外，大型企業(yè)通常具備成熟、復(fù)雜的IT基礎(chǔ)設(shè)施，更關(guān)心大模型如何與現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)深度融合，而不是建立獨(dú)立于體系之外的單獨(dú)應(yīng)用。中小型企業(yè)則面臨技術(shù)人才短缺問(wèn)題，部分中小型企業(yè)沒(méi)有專職的IT部門或IT人員，難以有效推進(jìn)AI應(yīng)用和規(guī)?；涞亍?/p>

錨定業(yè)務(wù)痛點(diǎn)分階段投資，平衡成本與風(fēng)險(xiǎn)

“年初，企業(yè)內(nèi)部各個(gè)部門都很積極思考新一代人工智能技術(shù)能夠產(chǎn)生怎樣的價(jià)值，由于技術(shù)復(fù)雜度和投資回報(bào)的不確定性，后來(lái)越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始意識(shí)到不能盲目布局?！苯鹂票硎荆@些AI應(yīng)用的典型挑戰(zhàn)推動(dòng)企業(yè)改變經(jīng)營(yíng)決策。他認(rèn)為，企業(yè)要將資源集中于核心業(yè)務(wù)與發(fā)展戰(zhàn)略，錨定業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，精準(zhǔn)匹配技術(shù)，避免“為了技術(shù)而技術(shù)”，同時(shí)分階段投資，平衡成本與風(fēng)險(xiǎn)，建立覆蓋AI全生命周期的治理機(jī)制，包括數(shù)據(jù)采集合規(guī)審查、模型透明度評(píng)估、隱私數(shù)據(jù)保護(hù)措施等，出海企業(yè)則需前瞻性研究目標(biāo)市場(chǎng)監(jiān)管政策，將合規(guī)建設(shè)納入戰(zhàn)略規(guī)劃。

在技術(shù)應(yīng)用和價(jià)值量化方面，以財(cái)務(wù)領(lǐng)域?yàn)槔?，?cái)務(wù)組織通常面臨人員短缺、工作壓力大等問(wèn)題，月結(jié)關(guān)賬時(shí)大量時(shí)間耗費(fèi)在對(duì)賬、結(jié)算、出報(bào)表等低價(jià)值工作中。此時(shí)可通過(guò)AI工具采集數(shù)據(jù)、編制報(bào)表，并建立對(duì)標(biāo)業(yè)務(wù)指標(biāo)的投資回報(bào)評(píng)估框架，將AI成果與成本降低率、效率提升幅度等綁定，定期復(fù)盤調(diào)整，確保價(jià)值可量化。

調(diào)查顯示，受AI應(yīng)用普及影響，32%的受訪者表示，過(guò)去12個(gè)月企業(yè)減少招聘初級(jí)財(cái)會(huì)人員，同時(shí)18%的企業(yè)為其財(cái)務(wù)部門擴(kuò)招具備AI專業(yè)素養(yǎng)的人才，這反映了企業(yè)人才引進(jìn)模式的調(diào)整。

“大家都很焦慮，未來(lái)我的崗位會(huì)不會(huì)被取代，或者我的工作技能能否適應(yīng)企業(yè)發(fā)展的要求。”金科表示，實(shí)際上，員工積累的企業(yè)經(jīng)驗(yàn)有助于AI更好落地。企業(yè)應(yīng)構(gòu)建人機(jī)協(xié)同體系，一方面加強(qiáng)現(xiàn)有員工培訓(xùn)，提升AI應(yīng)用能力，制定清晰的AI使用指引，確保合規(guī)前提下高效使用；另一方面，重塑人才結(jié)構(gòu)，招聘具備AI、大數(shù)據(jù)素養(yǎng)的復(fù)合型人才，探索數(shù)字員工和自然員工協(xié)同工作，將人類從重復(fù)性工作中解放出來(lái)，專注戰(zhàn)略決策等進(jìn)階任務(wù)。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，兼具過(guò)硬的傳統(tǒng)專業(yè)知識(shí)和技術(shù)能力、擁有全球化經(jīng)驗(yàn)和具備終身學(xué)習(xí)思維的財(cái)會(huì)人才能在不斷演變的職場(chǎng)中脫穎而出。