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报告概述

本报告基于对20个国家13个行业1013位高级财务领袖的调研，系统分析AI在财务职能中的采用现状、绩效表现与治理挑战。研究对象覆盖AI、生成式AI与代理型AI三类技术，聚焦财务规划、报告、商业分析等核心领域。报告采用KPMG可信AI框架作为分析工具，揭示治理与控制如何成为绩效驱动因素，并识别数据质量与劳动力能力两大瓶颈。读者可借此判断AI在财务中的实际价值锚点与规模化条件。

报告的核心结论

AI在财务中作为决策引擎而非成本杠杆

报告发现，AI在财务职能中最强的绩效改进集中在决策质量、预测准确性和响应速度等判断密集型领域，而非交易处理环节。76%的组织已在财务规划中积极使用AI，71%报告AI达到或超过ROI预期。代理型AI部署者的绩效优势达32个百分点。

治理与控制是AI绩效的关键预测指标

具备较强治理与控制能力的组织，在错误减少、结账效率、预测准确性和ROI等指标上取得显著改进的比例是其他组织的3-6倍。能够高效提供AI审计证据的组织（保证就绪）在规模化信心上比未就绪者高出42%对14%。

AI采用速度超过组织规模化能力

虽然AI在财务中的活跃采用率两年内从30%升至75%，但只有23%的组织报告AI超越预期。这与KPMG企业级AI脉冲调查一致：采用快于绩效转化。行业间差距显著，银行与技术领先，医疗保健滞后，预测准确率差距达27个百分点。

数据质量与劳动力能力是两大独立瓶颈

36%的组织将改进数据质量视为最大机遇，但大多数未系统化；38%在提升现有团队技能，仅28%重新思考所需人才类型。数据流畅性、批判性思维和伦理判断成为关键能力缺口，单纯培训不足以构建人机协同的总劳动力。

报告回答的关键问题

AI在财务职能中主要产生哪些价值？

报告显示，AI在财务中主要产生决策质量提升（70%报告改进）、决策速度提升（71%）、预测准确性提升（64%）等价值，而非仅降低交易成本。代理型AI在增长能力、客户体验和响应性方面贡献最显著，成为决策引擎而非成本杠杆。

治理控制如何影响AI财务绩效？

治理控制是AI绩效的强力预测指标。保证就绪的组织在错误减少上取得显著改进的比例达33%，远高于未就绪的6%。在规模化信心上，前者42%对后者的14%。报告强调，信任通过治理、控制和人类监督被操作化，是规模化AI的前提。

哪些行业在AI财务应用中领先？

银行业在结账效率、预测准确性等六个财务指标中的五个领先，受益于监管压力带来的清洁数据和严格控制。科技与金融服务也处于代理型AI部署前沿。医疗保健在多个指标上落后，与银行在预测准确率上差距达27个百分点，主因数据分散和系统老旧。

财务团队应如何应对AI带来的劳动力挑战？

报告指出，38%的组织在提升现有团队技能，仅28%在招聘不同技能人才。关键能力缺口是数据流畅性——评估数据质量、解读输出并沟通发现。此外还需伦理判断和批判性思维。建议CFO制定总劳动力计划，每6-9个月更新，重塑团队构成而非仅培训。

报告中的代表性数据

75%

AI在财务中的活跃采用率

2026年，两年内从30%增长至75%，反映AI在财务职能中的快速普及。

23%

AI超过ROI预期的组织比例

2026年，尽管71%报告AI达到或超过ROI预期，但仅23%报告超越预期，表明规模化绩效仍有难度。

32个百分点

代理型AI部署者与非部署者的平均绩效优势

2026年，处于编排和多代理阶段的组织在所有财务指标上的平均改进率比早期规划阶段组织高32个百分点，预测准确性和ROI优势接近40点。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整市场数据与趋势图表：覆盖13个行业、20个国家的财务AI采用率、绩效改进率及差距分布。
  • 治理与控制框架：KPMG可信AI框架详解，包括公平性、透明度、可解释性等十大伦理支柱。
  • 保证就绪度评估模型：如何构建审计轨迹、文档证据以支持AI流程的独立保证。
  • 行业深度对比：银行、科技、医疗等关键行业的AI财务绩效差异及驱动因素分析。
  • 代理型AI成熟度阶梯：从规划到多代理协作的六个阶段，各阶段组织分布与绩效基准。
  • 劳动力转型策略：数据流畅性、批判性思维和伦理判断的能力框架及培训/招聘建议。
  • 客户案例研究：半导体企业建立AI控制环境、银行第三方AI预保证实操案例。
  • KPMG服务能力介绍：Trusted AI、实时系统评估、财务转型及Clara平台如何辅助落地。

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