人工智能正在从提升效率的辅助工具，演变为驱动企业决策能力升级的核心引擎。毕马威针对全球20个国家、13个行业、1013位高级财务管理者开展的最新调研显示，金融职能AI应用已进入规模化阶段，财务规划领域AI应用率达到76%，整体AI活跃使用率已由2024年的30%提升至2026年的75%，两年增长超过一倍。同时，71%的企业表示AI投资回报达到或超过预期，但真正实现超预期收益的企业仅占23%，意味着行业已从“是否部署AI”进入“如何创造价值”的竞争阶段。
数据显示，AI带来的最大价值并非传统意义上的降本增效，而是显著提升企业决策质量。70%的企业认为决策质量得到改善，71%的企业提升了决策速度，64%的企业提高了预测准确率。Agentic AI（智能代理AI）表现尤为突出，其在预测准确率、ROI及关键财务指标上的表现平均领先早期部署企业32个百分点，部分指标领先幅度接近40个百分点。与此同时，36%的企业认为Agentic AI最大的价值来自提升企业增长能力，35%来自改善客户体验，32%来自增强业务响应速度，表明AI正逐步承担企业战略决策支持职能，而非单纯替代人工操作。
行业间的AI价值兑现速度正在明显分化。银行业凭借成熟的数据治理体系，在财务结账效率、预测准确率、ROI、决策质量及决策速度等核心指标中均位居前列。其中，银行业预测准确率改善比例达到71%，而医疗行业仅为44%，两者相差27个百分点；结账效率改善差距达到29个百分点，ROI相差23个百分点。数据显示，行业领先优势更多来自长期积累的数据标准化、治理体系和内部控制，而非AI投入规模本身。数据质量、系统整合能力以及历史数字化基础，正成为影响AI价值释放的重要决定因素。
报告进一步指出，治理能力已经成为企业AI竞争力的重要分水岭。具备完善AI治理体系及审计准备能力的企业，在错误率改善方面达到33%，而治理能力不足企业仅为6%，整体绩效改善幅度高出3至6倍。同时，建立AI KPI体系的企业，其ROI改善比例达到68%，较未建立指标体系企业高出10个百分点。相比单纯扩大AI部署规模，持续的数据监测、审计证据、人机协同以及可信治理体系，更能够提升企业对AI输出结果的信任水平，并推动AI实现规模化应用。
不过，金融行业距离全面进入AI成熟阶段仍存在明显短板。目前，仅42%的企业具备完整的AI审计准备能力，即使在Agentic AI领先企业中，该比例也仅达到60%；与此同时，仅29%的企业会系统追踪AI失败案例，反映出多数企业能够衡量AI带来的收益，却尚未建立完整的风险识别、治理和持续优化机制。此外，数据质量依然是企业最关注的发展瓶颈，虽然多数机构持续推进员工AI技能培训，但真正重新构建“人机协同”新型组织模式的企业仅占28%，人才体系建设明显滞后于技术应用速度。
从全球金融行业的发展趋势来看，AI竞争已由“技术部署”全面转向“价值创造”。未来企业之间的差距，将更多取决于数据治理质量、可信AI体系、审计能力以及人机协同组织建设，而不仅仅是模型能力本身。随着Agentic AI持续向预算管理、风险控制、经营预测及资本配置等高价值决策场景渗透，金融AI正从自动化工具升级为企业核心决策基础设施，能够率先建立治理体系、完善数据基础并实现规模化运营的企业，将持续扩大领先优势，推动全球金融行业进入以“决策智能”为核心的新竞争周期。
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