以轉型驅動效能：構建支撐 AI 的現代化財務架構

要在這場 AI 競賽中脫穎而出，財務團隊絕不能採取靜候技術成熟的消極策略。事實上，競爭的關鍵並非技術本身，而是企業是否具備承載技術的基礎架構——現在就是奠定基石的時刻。

在近期與眾多財務決策者的交流中，「AI」無疑是橫跨各行業的核心關鍵詞。然而，儘管市場討論熱度空前，真正採取實質行動、將 AI 導入企業整體營運並嘗試規模化應用的企業，比例竟然不足一成。這項數據不僅反映了願景與執行之間的巨大鴻溝，更揭示了企業在數位轉型路上的現實挑戰¹。

目前，業界正呈現顯著的兩極化發展：先行者已率先投入試點計劃，並著手重建數據架構；觀察者則抱持審慎態度，傾向等待模型技術更臻成熟後，再配置相應資源。雖然兩者的策略考量各有其合理性，但隨着技術更迭加快，這兩種截然不同的路徑所產生的「數位落差」，已在競爭力上逐漸顯現。

選擇觀望的企業往往有這些共通特徵：它們受制於多年前簽訂的供應商合約；在企業架構中，財務主管往往沒有足夠影響力推動改變；同時營運系統分散，需要投入相當資源和時間才能重建——這些都是成功企業在拓展過程中累積的限制。這些限制本是企業在擴展過程中累積的包袱，但每一次的遲疑只會讓未來的改變代價更加高昂。

選擇靜待時機有其道理，財務工作的本質是透過運算準確且值得信賴的數據，幫助企業作出明智決策。在 AI 未成熟之前，引入一個「可能會出錯」的工具自然會令團隊覺得風險過高。不過，等待的機會成本亦不容忽視；當這個成本終於反映在財務報表時，差距將已經難以彌補。

等待「完美」的陷阱

財務營運極度要求準確度，而 AI 現階段尚未達到絕對完美的水平。作為財務主管，本能會傾向等到 AI 技術無誤時才開始使用。但 AI 的進步方式並不是大多數人想像中的線性提升，更不存在類似市場發展的預測曲線，讓您判斷入場時機。

按照我的觀察，經過一段長時間的平穩發展後，會突然出現顛覆性的技術躍升，顛覆既有模式和流程。

AI 不會一出現就達至完美水平；它需要一段時間的訓練，持續的人手監察和核對事實，才能開始自動達至理想的準確水平。當您反覆為 AI 提供反饋和資料，它會逐步理解您的業務，並學懂如何產生您想要的結果。在這個未完美的階段開始進行實驗，您可以在技術躍升時就贏在起跑線。

行業正出現根本性的差異

目前大多數財務團隊仍受制於高度碎片化的系統架構：一個系統處理交易數據，另一個系統負責紀錄費用，第三個系統進行外匯交易，然後財務團隊再用試算表進行整合。在這種架構下，產出的往往是缺乏時效性的文件紀錄，例如十八個月前建立、卻因維護中斷而失去價值的數據模型；以及一位深知變革必要性、卻在等待理想資源與時機中陷入僵局的財務主管。與此同時，數據的複雜性持續累積，臨時解決方案不斷增加，而重建的成本亦逐月上升。傳統企業之所以發展緩慢，正是被其既有系統和思維所拖累。

相對而言，較靈活的團隊已經在另一個層次運作。由於組織架構尚未過度冗贅，積極的財務主管具備足夠的決策影響力來推動實質變革；同時，供應商關係相對單純，無需上升至董事會層面即可完成整合，這為整體營運保留了寶貴的調整空間。然而，這種彈性空間會隨著時間的推移而逐步壓縮。當處理不同範疇的財務系統持續增加，團隊因應不同系統建立新的工作流程，同時企業不斷擴展至更多分支、貨幣和市場，每一步都會帶來新的數據，增加複雜性。

深刻洞察到此關鍵轉型期的團隊，選擇在危機尚未迫近之時便率先採取戰略行動，這使他們在 AI 應用領域中成為目前領先的企業。當 AI 進入全面實戰階段，這種提前佈局所建立的基礎將轉化為難以超越的競爭門檻，差距只會進一步擴大。

適當的財務基建能令 AI 的價值倍增

根據經驗，財務基建的三個層面能直接影響 AI 的應用成效：

1. 採用 AI 能信賴的數據

AI 會信任它接觸到的所有數據，並基於獲取資訊輸出相應結果，而不會自行判斷數據的清晰度或一致性。如果您的數據本身存在問題，若基礎數據本身存在缺失，例如交易紀錄不一致、帳目缺乏邏輯，或包含尚未對帳的多種貨幣數據，AI 仍會基於這些資訊作出一系列分析。這些輸出結果往往看似結構嚴謹，實則可能存在嚴重的誤導性。大多數財務團隊往往要等到決策錯誤顯現時，才意識到數據品質的根本問題。較早採用 AI 的團隊，會將數據的整潔度視為基礎，先進行清理、統一與標準化，然後才擴展 AI 的應用，盡奪先機。

2. 構建數據互通的整合式架構

財務團隊通常會同時使用多個獨立的系統工具，一般包括應付帳款、開支管理、外匯及報告。當數據分散於不同平台而互不聯通時，AI 只能每次基於局部資料進行洞察，而無法掌握整體業務狀況。要令 AI 自動運作，團隊首先需要將數據接通，建立一體化的數據來源。

3. 為自動化而設的流程

 AI 不能直接接手處理手動、臨時性的流程。如果您的月結流程仍然停留於下載 CSV 檔案，與其他檔案進行對帳，並透過電郵進行審批流程，引入 AI 只會突出流程的複雜性，而不會真正解決問題。自動化流程會放大您現有財務架構的優勢和缺點。如果基礎穩固，AI 可以助您輕鬆擴展；否則，流程會出現裂縫。要真正發揮 AI 的價值，團隊必須先重新思考財務營運流程，從一開始就建立清晰、可重複、為 AI 接手鋪路的架構。

要做好這三點，並不代表您需要在開始應用 AI 之前就擁有完美財務營運架構；真正需要的，是誠實地審視現有架構的利弊和問題，而這會直接影響您作為財務主管的決策和行動。

為引入 AI 作準備，需由財務主管發起

五年前被視為有效率、有價值的財務主管技能，現在已經出現轉變，但大多數人尚未意識到這一點。

財務工作的核心是分析能力。我們習慣處理數據，尋找關鍵訊號，再透過數字分析幫助企業進行決策。這些技能固然重要，但財務工作的性質正逐漸改變。具前瞻性的財務主管正建立和提升執行分析的系統，而不再親自進行分析。與其自己計算某個項目的投資回報率，不如建立並訓練 AI 代理，將工作重點轉為持續改善 AI 代理的表現，提升長遠效率。

一些具遠見的財務團隊已經開始讓 AI 代理執行日常營運的工作，例如自動讀取文件，進行文件分類及對帳，操作審批流程，而出現異常情況時亦會懂得交由人手處理。人類的角色已經變為設定工作和分析範圍，以及調整 AI 代理的邏輯。

真正的關鍵指標是洞察需時。月結報告的準確性固然重要，但企業察覺變化、理解原因和作出回應的反應時間，亦是成敗關鍵。AI 可以大幅減低決策延遲問題：AI 能迅速偵測數據變化，助團隊盡快採取行動。要縮短這個時間差，AI 需要統一的數據來源和能協同運作的系統，換句話說，您需要建立一個能讓 AI 專注學習的基礎架構。

「完美」是無了期的等待——立即開始建立基礎架構

「靈活度」的重要性已逐漸與「準確性」看齊。我們需要意識到，快速調整、學習和改善系統的能力，與輸出的準確度同樣關鍵。正等待 AI 達至一定水平才開始使用的團隊，其實與當年因為對雲端系統缺乏信心而拖延數碼轉型的企業犯下同樣錯誤。他們的謹慎並非空穴來風，但由於遠遠低估了等待所帶來的機會成本，令他們難以追趕時代發展。

您現在需要的，是建立一個可發揮 AI 價值的基礎架構：清晰準確的數據、整合的系統、數碼化的流程，這都是財務的基本功，而做好準備和缺乏準備之間的差距，正以超出財務主管預期的速度擴大。

過去十年，我們建立了一站式的財務基建，將支付、外匯、支出和數據整合至單一平台，讓財務團隊可以在這個基礎上持續發展。這種整合財務金融系統，正是邁向財務自動化的重要一步，令願景不再停留於想像。

AI 模型即將成熟。問題在於，您的財務架構是否能合時做好準備。

 ¹https://www.egonzehnder.com/press-release/cfos-recognize-ai-s-strategic-importance-but-adoption-remains-in-early-stages-new-egon-zehnder-survey-shows