毕马威 -2026年毕马威全球财务智能化调研报告

2026年毕马威全球财务智能化人工智能推动财务职能升级赋能决策人工智能推动财务职能升级赋能决策2026年11月2026年11月能问题人工智能为决策引擎，人工智能为决策引擎，通过治理与控制构建信任毕马威可提供的专业服务通过治理与控制构建信任验证能力存在短板调研方法验证能力存在短板⑥2026毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙)一中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国)有限公司一中国有限责任公司，毕马威会计师事务所一澳门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所一香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。括：人工智能在哪些方面最能显著提升绩效?应率先应用还是采取跟随策略?如何衡量人工智能的应用成果?如何加强对人工智能的控制?如何构建由人类员工与人工智能组成的员工队伍以实现可持续发展?企业的董事会和财务财务咨询全球主管毕马威国际调研于2026年3月开展，涵盖来自20个国家13个行业的营收2.5亿美元以上(美国为5亿美元以上)的企业的1,013名高管均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。4在财务领域，人工智能应用范围广泛。超过四分之三的受访企业已经在财务规划、报告和商业分析中应用人工智能。但应用范围与回报不可混为一谈，71%的企业表示，人工智能在财务领域的投资回报率达到或超过预期，其中仅有23%的企业认为人工智能回报超出预期，与整体满意度相差甚远。这与《毕马威2026年第一季度全球人工智能脉搏报告》揭示的企业层面情况相似，即企业推广人工智能应用的速度超出从中规模化提升自身整体绩效的速度。值得关注的是，回报最为集中且提升最为明显的是决策质量、预测准确性和响应力，这些领域均需要管理层进行有效判断与决策。在关键财务指标提升上，部署了代理式人工智能的企业实现了至少32%的增长，其中预测准确性和投资回报率的提升比例接近40个百分点。当前，财务领域各企业之间利用人工智能改善绩效的效果不一。治理和控企业之间改善效果的差距可达三到六倍。已建立规范化跟踪与人工智能应用相关的关键绩效指标的企业，其绩效提升效能也优于其他企业。而既开展关键绩效指标跟踪又具备结果验证能力的企业，其绩效提升也优于仅仅开展跟踪的企业。与此同时，人工监督仍然至关重要，特别是在需要判断是否能根据人工智能输出采取行动之时。在治理、控制和监督框架下建立规范化且可操作的人工智能应用流受访企业在人工智能应用普遍面临多种限制，其中数据质量和完整性是最大的挑战和机遇。大多数企业正着力提升现有团队的技能，但仅28%的企业开始重新构思其所需的人才类型。在培养员工使用人工智能工具的技能方面，尚未能满足人机协同运营模式的要求。自2024年以来，在财务领域积极实施人工智能的企业增加了一倍以上的企业正积极利用人工智能开展财务规划的企业认为过去一年其决策质量有所提升资料来源：《2024年毕马威全球财务智能化调研报告》（2,900名受访者）和《均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。6然而，企业推广应用人工智能的速度超出规模化提升自身整体绩效的速度。传统上通过投资收益与成本计算投资回报率的衡量方式，无法反映当今人工智能在财务领域所创对于代理式人工智能而言，其创造的可衡量价值主要集中在这些方面获得显著成效的并非最广泛应用人工智能的企业，大多数企业人工智能应用范围已经较为广泛。成效最显著的而是那些已经进入战略部署阶段，将人工智能主要应用于规划、预测和风险评估等的企业。这与《毕马威2026年第一季度全球人工智能脉搏报告》的研究发现相一致，该报告指出，企业竞争优势已不在于是最多受访者提及财务领域代理式人工智能带来可人工智能正改善财务对业务的支持方财务团队能够更快地应对环境和业务生成式人工智能代理式人工智能8%38%37%8%38%35%24%29%35%24%22%22%这两个阶段仅涉及代理式人工智能无规划规划试点部署大规模应用协调配合打造多个智能体财务领域人工智能的焦点已发生变化。两年前，人们主要关注人工智能是否能够实现价值，如今则主要考虑应该将其用于什么领域。对于这一问题处理较好的，是那些不仅仅利用人工智能加快任务处理速度，还将其用于提升决策能财务领域人工智能的焦点已发生变化。两年前，人们主要关注人工智能是否能够实现价值，如今则主要考虑应该将其用于什么领域。对于这一问题处理较好的，是那些不仅仅利用人工智能加快任务处理速度，还将其用于提升决策能力的企业。此举才能真正实现回报。SebastianStöckle均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。人工智能为规划、预测、风险评估等需要有效判断的工作带来了最显著提及决策质量(70%)、决策速度(71%)和预测准确性资料来源：《2026年毕马威全球财务智能化调研报告》(1,013名受访者，未加权)。A1[预测准确性],T2B=中度+显著改善，按行业划分。银行业：138名受访者；医疗健康行业：32名受访者(生成式人工智能已经为各行业的报告和分析工作带来了稳步提升，但真正显著的飞跃出现在代理式人工智能被用于更为自主地跨工作流程开展规划、推理和执行操作之各企业绩效提升效果差距显著且集中：对于各行业处于“协调配合”及“打造多个智能体”阶段的企业，认为代理式人工智能已带来中度或显著绩效改善的企业占比，比仍处于早期“规划”阶段的企业平均高出32个百分点；在这种领先优势并非均匀分布在不同行业。在六个财务指标中，银行业在五个指标上领先，包括关账效率和预测准确性，这反应了银行业对常规化及时提供“干净”准确数据的压力和需求。科技和金融服务企业在代理式人工智能部署方面领先幅度较大，显然他们的数字化成熟度较高，且必须优化资本投资以应对竞争压力。在其他行业，创新投在六个财务指标中，医疗健康行业在五个指标上相对落后，如关账效率、预测准确性和投资回报率，这类指标都对数据清洁度有较高的要求。在基础工作已经标准化的领域，差距较小（如减少错误）。我们的研究表明，这一差距不会自行缩小。对于较早建立数据治理和严格控制机制的行业而言，都能通过每一次人认为代理式人工智能带来中度或显著改善的受访者76%76%44%未部署代理式人44%均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。9关账效率预测准确性投资回报率决策质量决策速度减少错误65%银行业76%医疗健康行业银行业76% 47%%64%银行业71%64%医疗健康行业44%银行业71%64%银行业70%医疗健康行业47%银行业70%70%银行业77%医疗健康行业56%银行业77%医疗健康行业50%71%银行业78%医疗健康行业银行业78%62%科技业65%各行业总平均值各行业总平均值29个百分点的差距27个百分点的差距23个百分点的差距21个百分点的差距16个百分点的差距15个百分点的差距引领财务人工智能应用的并非那些投入较多资引领财务人工智能应用的并非那些投入较多资金的行业，而是那些已经具备人工智能所需基础的行业，包括清洁数据、严格控制机制以及注重证据的企业文化。一旦具备此类基础，人工智能的投资回报就会大幅增长。通过治理与控制构建信任10⑥2026毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙)一中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国)有限公司一中国有限责任公司，毕马威会计师事务所一澳门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所一香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，10g均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。11通过治理与控制构建信任治理通常被认为有碍人工智能的推广应用。然而，数据显示这与事实恰恰相反。错误方面取得了显著效果表示在利用人工智能减少少错误方面差距比例为33%比6%,对大规模应用AI的信心风险服务全球主管及可信人工智能负责人指标差距范围：3倍到6倍，涵盖减少错误、关账效率、预测准确性以及投资回报率等指标。资料来源：《2026年毕马威全球财务智能化调研报告》(1,013名受访者，未加权)。A10[审计准备度IT2B表示同意(829名受访者),B2B表示不同意(66名受访者)×A1,T1B=仅含显著改善的企业。“验证能力”是指企业认为自身能持续高效地生成与人工智能相关的审计证据。毕马威可信人工智能框架(于2023年首次发布，于2025年更新以适用代理式人工智能)建立在“价值导向、以人为本、值得信赖”这三项原则之上，并通过十大道德支柱提供运作支持，包括：公平性、透明度、可解释性、问责制、数据完整性、可靠性、保障性、安全性、隐私和可持续性。对结果进行衡量仍非常重要。我们的调研表明，对与人工智能相关的关键绩效指标进行正式跟踪的企业，其绩效提升也优于其他企业。无论这种跟踪是在企业内部进行还是通过独立鉴证实现，都有助于增强可信度。调研数据也清楚表明：知晓应该衡量的维度，并基于控制措施和对结果进行成效检验仍非常重要。我们的调研表明对结果进行成效检验仍非常重要。我们的调研表明，对与人工智能相关的关键绩效指标进行正式跟踪的企业，其绩效提升也优于其他企业。无论这种跟踪是在企业内部进行还是通过独立鉴证实现，都有助于增强可信度。调研数据也清楚表明：知晓应该成效检验的维人员监督也不可或缺。33%的受访企业正通过人机协同（human-in-the-loop）增强监督，以快速解决对人工智能存在的忧虑。对于财务领域中需要监管审查和专业判断的每一个输出结果，人员的参与能够确保人工智能工作流程产生更可靠的结果，并建立起人工明人工智能的可信度。此外，企业是否已经建立相应的基础设施是半导体行业：构建人工智能控制环境某跨国半导体公司正部署生成式人工智能，但缺乏明确的安全、保障或隐私控制方法。毕马威为其定制了一个风险与控制矩阵，以确保符此举使客户具备坚实的控制基础，可确保生成跟踪与未跟踪关键绩效指标的企业在投资回报率上的认为过去12个月内人工智能投资回报率实现了中度或显著改68%68%58%58%独立鉴证在使董事会、投资者和监管机构能够依赖人工智能财务报告方面发挥着至关重要的作用。均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立验证能力存在短板⑥2026毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙)一中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国)有限公司一中国有限责任公司，毕马威会计师事务所一澳门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所一香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。13均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立我们在2024年的报告中指出，在审计中应用人工智能已成为审计师的基本要求。2026年的调研则显示，验证能力也差距在于为衡量人工智能应用结果所开展的工作。大多数企业会跟踪结果，但较少会建立审计轨迹、文档和证据以解释这些结果的产生方式。只有29%的企业正式跟踪人工智能应用的失败之处。这导致结果的可见性不足：企业能看到人工智能所带来的好处，但无法了解它为何失效或在过去两年中，需要通过打造验证能力加以应对的问题并未发生变化的是风险程度，因为人工智能不再只停留在试点阶段，而出错的成本也随着人工智能的推广应用而大幅上只有42%的企业具备较强的验证能力，整体上验证能力建设较为薄弱。而领跑企业中只有60%具备较强的验证能力，也表明即使是头部企业也仍处在努力构建这一基础能力的银行业：事先证明第三方人工智能的可信度银行业：事先证明第三方人工智能的可信度某银行的财务报告依赖从第三方服务供应商获取的人工智能驱动的估值数据，但缺乏可信度证明途径。为解决这题，毕马威向该银行提供了可信度评估服务，服务涵盖了人工智能的治理、数据源和模型设计，使该银行能够清晰了的代理式人工智能应用领跑企业已具备较强的验证力打造所需的验证能力。具备验证能力已从一项内部要求转变为一项商业要求。监管机构、董事会和外部审计师不再关注是否使用了人工智能，他们重视的是企业能否证明如何管控人工智能。能够做到这一点的企业就可大规模应用人工智能，而无法做到资料来源：在全部受访企业中，42%具备较强的验证能力（A10[审计准备度]T1B，1,013名受访者）；在人工）：），）：题）。两次调研的问题措辞和回答选项不同，二者之间的比较作为方向性参考。“⑥2026毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙)一中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国)有限公司一中国有限责任公司，毕马威会计师事务所一澳门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所一香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。15均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立数据质量与员工技能问题是人工智能应用的两大显著障碍，需要通过不同的方式加以应对。数据质量是结构性限制：在受监管行业之外，大多数企业多年来对数据治理投入不足，导致数据量激增、来源分散且隔绝于个人存储设备之中。员工技能问题是第二个制约因素：它影响职能部门是否有能力围绕人工智能重构数据质量是此次调研中受访者最常提及的问题，也是他们最常提及的机会点。36%的受访者认为，改善数据质量、整合程度和系统互通是他们从财务人工智能中获取更多价值的首要机会点。问题在于财务团队往往不知从何处着手。他们衡量的指标并非完全属于关键指标，投入的资源较为有限，而且只有很少企业已经利用框架或人工智能工具来帮助确定优先事项。等待完全具备清洁数据后再部署人工智能，这种策略不会带来回报。只有先大力对人工智能应用所需的数据（而非与此同时，应按照代理式人工智能所需确定何谓“优质数据”，代理式人工智能不处理“中间数据”，而是直接访问源系统并处理数据。很少有企业从整体入手提升员工队伍技能。38%的企业正着手提高其财务和内部审计团队在人工智能流程方面的技能；只有28%的企业寻求招聘具备新技能的人才。他们采取的主要策略是对现有员工进行再培训，而不是重新考虑在能力方面，数据素养正成为重中之重。员工必须能够评估数据质量、解读输出结果并提出问题以便开展应对措施。领跑企业不仅着力提升现有团队技能，也寻求引入具备新数据技能的人才。但数据素养并非企业面临的唯一短板。鉴于人工智能能够缩短复杂决策所需的时间，财务主管还需具备道德判断能力以决定何时可依据模型输出采取行动，这些制约条件需要采取不同的方式加以应对。通过下一页介绍的四个重点事项，您可了解到在实践中同时掌握上述能力可获得的优势。数据质量是整个调研中受访者最常提及的机会技能提升的企业对其现有财务团队进行了人工智能流程培训。招聘新型人才的企业正重新思考其财务部门需要的人才类型。的最大障碍，如今依然如此。只有认识到这些问题的独特性并采取不同应对措施，企业才能脱颖而出。数据质量问题的解决之道不是技术修复，员工能力不足的应对要点也不是培训计划。要彻底解决这两个问题，都需要领导层的审慎引领，而不是渐进式的弥补措施。均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立我们的调研表明，财务领域的人工智能投资正带来回报。这些回报均来我们的调研表明，财务领域的人工智能投资正带来回报。这些回报均来自对人工智能运营环境的构建，如以决策为导向应用场景、成效检验措施、成效检验机制以及一支能够与人工智能协同工作的员工队伍。这些条件对应毕马威可信人工智能框架所涵盖的三个领域，成熟度与合规、风险转型、风险管理，并从财务职能的角度加以诠释。对于希望弥在具备强效控制措施的情况下，以决策为导向应用人工开展成效检验可使控制措施员工具备解读、质疑人工智能输出的结果，并采取相应的行动的能力，可使扩大衡它们之间相辅相成，持续推这种协同效应可为企业带来将人工智能投资直接导向能产生最多回报的领域，如规划、预测、风险评估和商业分析。优先考虑人员判断对结果至关重要的领域。果在跟踪关键绩效指标的同时构建基础验证能力，以便依据成效检验结果采取应对措施。成效检验措施确实可以切实推动绩效改善，而若能与控制措施相结合，根据数据分析结果采取行动，则效果还可大幅提升。应在部署人工智能的同时，开展治理、追踪审计轨迹并采集证据。具备强效控制措施的企业正快速扩展人工智能应用，并从中取得显著成果。反之亦然：缺乏此类措施的企业面临混乱局面，难以及时满足监管要求，同时也会失去利益相关方的信任。控制措施可带来信任，而信任则可促进大规模应用。技能提升是必要措施，但并不充分。财务部门需要同时具备组织智能运作能力、财务专业知识和数据素养的人才，还应具备道德判断、批判性思维和风险管理能力，以适应比以往更快的决策速度。首席财务官应考虑未来几年员工队伍结构的变化，制定适当的人力计划，并每六至九个月更新一次。均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立在财务领域，人工智能已得到广泛应用。能助力企业在竞争中脱颖而出的，已不再取决于是否使用了人工智能，而在于人工智能的应用方式此次调研明确表明：在财务领域，将人工智能视为一项运营能力而非一组工具或孤立用例，才能创造最大价值。从能够利用人工智能持续改善业绩的企业来看，他们主要将人工智能大力用于规划、预测、风险评估和商业分析等需要判断能力的工作。对于这些工作而言，洞察力、响应速度和可信度的提升最为关键。在这些企业中，人工智能充然而，仅仅引入人工智能不足以满足需求。调研结果显示，绩效差距主要受人工智能运作条件影响。具备较强的治理、控制和验证能力的企业能更大范围地应用人工智能。通过实施成效检验机制，确保可审计性、可解释性并开展人工监督构建信任，不仅仅是为了合规，也是实现人工智能大规模应用的前提。信任不足会使人工智能的输出遭到质疑、相同的结构性问题也出现在数据和员工能力方面。数据质量较差会削弱人工智能的运作基础，而数据素养、批判性思维和道德判断方面的不足，则会使输出结果得不到充分解读与应用。培训用户使用人工智能工具是必要措施，但并不足够。领跑企业正将决策所需的清洁数据与能快速审查人工智能输出并实施专业判断的人才相结合，以重塑其对于财务高管而言，显然应就如何运营财务职能进行深思熟虑，为人工智能的实施提供基础。为确保人工智能能够•将人工智能投资用于需要开展决策的工作，而不仅仅是提升交易效率•从部署人工智能伊始就融入治理、控制和证明措施•构建能够产生证据而非仅仅是指标数据的成效检验机制•培养一支能够质疑、解读人工智能洞察结果，并采取相这些要素之间相辅相成。在具备强效控制措施的情况下，以决策为导向应用人工智能可产生更显著的效果。开展成效检验可使控制措施更加有效。只有具备依据成效检验结果采取行动的能力，成效检验措施才能有助于推动绩效改善。这些要素共同构成整体运营模式，合力确保人工智能财务领域人工智能应用已经到达转折点。为获得竞争优势，企业必须围绕人工智能调整其财务运营模式，并在人工智能日益强大、自主以及深度嵌入日常决策之时持续开展优均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立可信人工智能服务可信人工智能服务构建大规模应用人工智能所需的治理、控制和验证能力毕马威可信人工智能服务可助您设计、实施和运营具备可信度、可解释性和防御性的人工智能。我们的服务注重从一开始就将治理、控制、成效检验和人工监督嵌入到人工智能驱动的财务流程之中。按照道德、监管和证明要求评估人工智能系统，并助您生成可靠的证据、审计轨迹和文档，从而直接应对调研发现的验证能力短板。建立人工智能信任机制可推动改善绩效，避免大规模应用受到制约。毕马威实时系统评估毕马威实时系统评估财务转型财务转型毕马威实时系统评估前置风险与控制评估，协助主动识别并解决应用风险随着企业在财务和报告领域加速使用人工智能，他们在对治理、控制和监管期望的管理方面面临日益复杂的挑战。毕马威的实时系统评估（RTSA）可帮助企业在人工智能系统开发生命周期伊始就将风险与控制考虑在内，以应对此类挑战。通过在实施前及时提供与人工智能治理、业务流程变更、数据完整性、网络安全和IT控制相关的真知灼见，帮助企业更早识别并解决风险，减少昂贵的补救措施，并增强对人工智能驱动生成财务报告的信任。在人工智能逐渐成为核心流程的重要组成部分之际，这种主动应对方式可确保决策更为明智、人工智能应用更为顺畅、审计结果更为有效。优化财务运营模式与人工智能驱动决策相匹配毕马威的财务转型服务可帮助财务主管重新设计运营模式、流程、数据基础和员工能力，以有效利用人工智能，包括重塑规划、预测和绩效管理流程，标准化数据资产，并建立具备数据素养和判断能力的财务团队，以在人工智能辅助下开展决策。财务转型并非将人工智能视为一种叠加技术，而是通过协调系统、治理和员工，使人工智能融入财务运