人工智能产业现状与市场情绪 - 人工智能产业存在局部过热迹象 但重现类似2000年互联网泡沫的系统性风险可能性较小 核心差异体现在技术落地深度、产业基础扎实度和政策监管引导三个维度[8][9] - 判断是否演变成系统性风险需观察几个关键信号 包括CAPEX增速拐点、债务融资占比、盈利兑现率、政策监管动向等[1][8] - 过去12个月 中国内地企业的人工智能应用率与应用成熟度实现同步提升 65%的中国内地受访者预计其所在企业未来12个月将进一步增加对AI技术的应用 较上一次调查跃升17个百分点[1] 企业AI应用趋势与挑战 - 企业AI应用正从广度与深度双向拓展 且自我开发与第三方技术结合程度领先亚太[4] - 深化AI应用面临三大挑战：成本投入与回报不确定性（40%的中国内地受访企业将其列为首要挑战 中小企业对此更加敏感 49%的中小型企业担忧成本与低投资回报率）、技术与组织适配的挑战、合规与风险管控压力[4][5][6] - 技术适配挑战具体包括：AI输出结果缺乏透明度与可解释性（21%）、对数据安全与隐私保护的担忧（16%）、与现有技术系统深度融合的复杂性（14%） 大型企业挑战在于深度融合现有复杂技术架构（20%） 中小企业更多受限于技术人才短缺（34%）[5][6] 劳动力市场与“人机协同”影响 - AI应用导致岗位结构性调整 人才需求快速分化 调查发现32%的受访者表示过去12个月企业减少招聘初级财会人员 同时18%的企业积极为其财务部门扩招具备AI专业素养的人才[3] - 长期看将推动业务流程转型和岗位重构 “人机协同”趋势进一步显化 就业市场正从“岗位替代”转向“价值升级” 形成“AI处理常规重复工作、人类专注核心价值创造”的新格局[3][4] - 复合型人才将成为就业市场主流需求 兼具财会专业能力、AI与数智技术素养、全球化经验与终身学习思维的人才将持续受市场青睐[3] 企业AI实施策略与平衡之道 - 在自主研发与外部技术引进的平衡策略上 大型企业优先布局核心技术自主研发 将AI能力打造为技术核心竞争力 中小型企业则以引进成熟的外部标准化应用为主 优先选用轻量化第三方AI工具[6] - 企业需结合战略规划和业务需求 将资源集中用于与核心业务紧密关联的场景 综合考虑技术成熟度、成本预算、预期收益、政策要求、合规治理等关键因素[7] - 要降低泡沫风险、推动AI从成本中心转向价值中心 企业需把握三大关键：锚定应用价值避免技术跟风、平衡短期成本与长期能力、把握政策红利对冲周期风险[10][11] 金融领域AI应用与治理 - 金融服务领域生成式AI聊天工具已广泛应用于银行、保险、证券等行业 用于客户连接与个性化咨询 国内多家金融机构已上线智能编码助手、智能合同审核与自动化估值、智慧办公等应用[12] - 风险管控领域 AI大模型和工具在信贷风控、量化投资等核心业务中提升风险识别精准度 量化投资场景已实现成熟落地 国内也有多家金融机构上线了基于生成式AI的反洗钱及合规内审智能应用[12] - 财会审计领域 领先会计师事务所正将大模型与生成式AI技术引入审计、税务与咨询业务 包括风险识别、审计数据分析、原始凭证信息提取、异常检测及交付物自动生成等[13] - 构建可信AI治理框架需从“被动合规”转向“主动构建” 企业需建立覆盖AI全生命周期的治理机制 包括数据采集合规性审查、模型透明度评估、隐私保护措施等 出海企业需前瞻性研究目标市场的AI监管政策[13] 技术投入回报评估方法论 - 要搭建“投前–投中–投后”全流程评估框架 投前锁定核心业务挑战并将技术价值与可量化业务指标绑定 投中重点考虑技术可用性、业务渗透率、合规实时性等维度 投后开展定性定量分析形成PDCA循环[14] - 建议分阶段验证以降低无效投入 中小企业可优先采用轻量化第三方AI工具 待验证价值后再逐步加大投入 大型企业可按“试点–推广–深化”路径推进[15] - 企业可依托国内各级政府部门的配套政策 如专项补贴、再贷款、利率等资金扶持 缓解前期技术投入的成本压力[16] 中小企业数字化转型策略 - 中小企业需聚焦核心业务审慎投入 优选成熟、标准化的解决方案以降低采购部署成本和试错风险 并分阶段推进技术应用[17] - 面对技术人才短缺 可通过“数字素养提升”与“场景化工具培训”提升员工使用数字工具的能力 形成“工具善用—效率提升—文化认同”的良性循环[18] 大型企业数据治理与价值释放 - 破解数据孤岛并提升数据资产价值关键在于体系化能力重建：从治理体系、生命周期管理到战略导向 需将数据视为重要战略资产并以制度化流程化管理[18][19] - 数据治理是数字化转型的基础 其核心在于明确数据主权、确保数据质量、满足合规要求 可借鉴《数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）》等成熟国家标准与方法论[19][20][21] 全球化市场差异与本地化平衡 - 不同区域市场数字化转型需求存在差异 欧美等成熟市场云基础设施与SaaS生态完备 可直接采用成熟云原生方案 而东南亚等新兴市场可能云节点少、网络质量不稳 需寻找可本地部署或更轻量的方案[22] - 监管差异是关键因素 例如东盟各国网络安全与数据合规呈“碎片化+趋严化”特征 欧盟则有GDPR、DSA、DMA等严格法规[23] - 实现“全球化与本地化”平衡需在科技架构上集中管控与本地适配相结合 在组织与人才上建立中国总部+海外本地团队的双轨人才体系[23][24] 未来技术前瞻与布局建议 - 人工智能预计会更广泛地在不同行业加快垂直化深度发展 更紧密地与行业特性和企业自身的商业模式结合 随着“十五五”规划开展 “人工智能+”驱动的新质生产力发展将为企业带来新动能[2][24] - 从调研结果看 无论中国内地还是亚太区受访市场 前瞻性技术布局前三位一致 分别是人工智能、数据分析和可视化软件、商业智能软件[25] - 2026年企业在这三方面的技术布局要进一步迈向系统化、战略化 从“用人工智能”到“用好人工智能” 从“数据使用”到“数据作为生产力”[25]